## PENGELOMPOKAN KATALOG PADA TOKO MAHABBATAIN STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Siti Farikah 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M Basysyar 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Djuanda No. 96, Bandung, Jawa Barat, Indonesia 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia
Sitifarikah74@gmail.com

## ABSTRAK
Di Indonesia perubahan sosial yang disertai kemajuan ini salah satunya adalah sandang. Pakaian menjadi salah  satu  fungsi  dari  diferensiasi  sosial  dalam  kehidupan  sosial  di  masyarakat  modern  Banyak  toko  menjual berbagai Katalog mulai dari fashion,sepatu, krudung produk lainnya yang dijual belikan. Permasalahannya adalah belum  adanya  klasifikasi  terhadap  menetukan  jumlah  produk  terhadap  pengelompokan  katalog  pada  Toko Mahabbatain  store  dan  bagaimanan  algoritma  k-means  dapat  melakukan  pengelompokan  katalog  pada  Toko Mahabbtain Store. Oleh karena itu, dengan pengaruh tersebut maka penulis ingin mengetahui tentang bagaimana algoritma  k-means  dalam  pengelompokan  katalog.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi terhadap jumlah produk terhadap pengelompokan katalog pada Toko Mahabbatain store dan untuk menarapkan algoritma k-means sebagai pengelompokan katalog pada Toko Mahabbatain Store. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma k-means dan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) karena metode ini dapat  mengolah  data  tanpa  diketahui  labelnya.  Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  secara  observasi  dan dokumentasi menunjukan bahwa dataset dari pembukuan Toko Mahabbatain Store  yang  dengan jumlah 500 data penjualan  pada  tahun  2023.  Tujuan  penulisan  akhir  ini  untuk  mengetahui  penerapan  algoritma K-means dan mengetahui  hasil  k  optinum  dalam  penerapan  menggunakan RapidMiner .  Hasil  uji  coba  cluster  distane performance bahwa nilai k optimum adalah k=2 dengan nilai DBi=0,047.
Kata Kunci : Pengelompokan, K-means, Produk, cluster.

## 1. PENDAHULUAN
Sejalan dengan perkembangan zaman, kebutuhan manusia di era modern saat ini tidak hanya terdiri atas sandang,  papan  dan  pangan.  Hal  tersebut  disebabkan dengan perkembangan dan perubahan yang berlangsung  di  masyarakat  sehingga  menciptakan banyak  kebutuhan  yang  beragam.  Di  Indonesia perubahan  sosial  yang  disertai  kemajuan  ini  salah satunya  adalah  sandang.  Pakaian  menjadi  salah  satu fungsi dari diferensiasi sosial dalam kehidupan sosial di  masyarakat  modern.[1]pengelompokan  K-Means merupakan  metode  analisakelompok  yang  mengarah pada  pemartisian  N  objekpengamatan  ke  dalam  K kelompok  (cluster)  dimanasetiap  objek  pengamatan dimiliki oleh sebuahkelompok dengan mean (rata-rata) terdekat,  mirip  dengan  algoritma  Expectation- Maximazition untukGaussian Mixture dimana keduanya  mencoba  untukmenemukan  pusat  dari kelompok dalam data sebanyak iterasi perbaikan yang dilakukan oleh kedua algoritma [2]
Penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “ Pengelompokan Kelas Menggunakan Self Organizing Map  Neural  Network  Pada  SMK  N  1  Depok” membahas  bahwa  pengelompokan  atau  grouping adalah  pengelompokan  peserta  didik  berdasarkan karakteristiknya.Karakteristik demekian perlu digolongkan, agar mereka berada dalam kondisi yang sama.  Adanya  kondisi  yang  sama  ini  bisa
memudahkan  pemberian  layanan  yang  sama.  Oleh karena itu, pengelompokan (grouping) ini lazim yang dengan istilah pengklasifikasikan (clasifition). Dengan diadakan  pengelompokan  agar  pelaksanaan  kegiatan proses belajar mengajar disekolah bisa berjalan lancer, tertib,  dan  bisa  Stercapai  tujuan-tujuan  pendidikan yang telah diprogramkan.[3]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil klasifikasi terhadap jumlah produk terhadap pengelompokan katalog pada Toko Mahabbatain store dan  untuk  menarapkan  algoritma  k-means  sebagai pengelompokan  katalog  pada  Toko  Mahabbatain Store.dengan  menggunakan  metode  k-means,  data dapat  dikelompokan  ke  dalam  cluster-cluster  yang memiliki  kesamaan  karakteristik  berdasarkan  jumlah produk,sehingga membantu dalam memahami preferensi  pembeli,  membedakan  jenis  produk,serta memungkinkan  untuk  memberikan  rekomendasi  atau strategi  yang  sesuai  untuk  masing-masing  kelompok tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Penelitian Terdahulu
Penelitian  menurut  (Ika  Anikah)  membahas pengedalian  ketersedian  merupakan  bagian  penting dari  perusahaan.  Metode K-means tahapan  penelitian ini  yaitu  identifikasi  masalah,  studi  literature, pengumpulan data, pemprosesan dara, data mining dan
evaluasi. Tujuan penelitian ini adalah memudahkan pt SAS Group dalam menentukan stok persedian barang. Hasil  dari  penelitian  yaitu  setiap  cluster_0  sebanyak 1282  atau  sebesar  98.6%,  cluster_1  18  atau  1.4%. berdasarkan dari kelompok stok barang pada cluster_0 meliki rata-rata penjualan yang sebesar yaitu mencapai 2368  barang,  arunya  barang  kelompok  barang cluster_0  perlu  menyimpan  banyak  barang  jarena produk yang paling banyak diminati.[4]
Penelitian  menurut  (sulisto)  menyimpulkan bahwa  algoritma x-means mendapatkan  dataset  333 jenis  data  penjualan  dan  transaksi  pada  tahun  2019. Dengan  kategori  accessories,  fashion,  sepatu, kebutuhan  keluarga  dan  produk  yang  dijual  belikan. Kajian  yang  diusulkan  yaitu  klasterisasi  penjualan produk  menggunakan  algoritma x-means yaitu  untuk mengetahui  informasi  dan  identifikasi  produk  mana yang paling laku dan produk mana yang kurang laku. Adanya  pengelompokan  barang  yang  ada  digudang tidak dapat menumpuk dan sesuai dengan kebutuhan.[5]
Penelitian  menurut  (Holwati  Edi  Widodo) penulis meneliti pengelompokan obat merupakan arus penempatan  atau  tata  letak  obat  ini  sesuai  untuk diproses  standar.  Menggunakan  algoritma k-means menunjukan  hasil  sebuah  wawasan  baru  yaitu pengelompokan  data  berdasarkan  2  cluster  yaitu, cluster_1 merupakan kebutuhan tinggi ketersediaan 71 dari  100  kategori  jumlah  data  yang  diuji,  cluster_2 merupakan kategori obat ketersediaan sedang yaitu 29 dari  100  kategori  jumlah  data  obat  yang  diuji. Pengujian dengan rapidminer maenghasilkan wawasan  masing  klaster  memiliki anggota  kelompok klaster  dengan  perhitungan  manual  seperti  cluster_0 pada Rapidminer memiliki  72  anggota  klaster  yang disebut klaster medium, cluster_1 memiliki 72 anggota klaster representasi klaster  tinggi.  Dan  cluster_3 memiliki 3 anggota dengan representasi rendah. [6]

## 2.2.  Pengelompokan
Pengelompokan atau grouping adalah pengelompokan peserta didik berdasarkan karakteristiknya.Karakteristik demekian perlu digolongkan, agar mereka berada dalam kondisi yang sama.  Adanya  kondisi  yang  sama  ini  bisa memudahkan  pemberian  layanan  yang  sama.  Oleh karena itu, pengelompokan (grouping) ini lazim yang dengan istilah pengklasifikasikan (clasifition). Dengan diadakan  pengelompokan  agar  pelaksanaan  kegiatan proses belajar mengajar disekolah bisa berjalan lancer, tertib,  dan  bisa  Stercapai  tujuan-tujuan  pendidikan yang telah diprogramkan.[3]

## 2.3.  Katalog
Katalog  adalah  carik  kartu  daftar,  atau  buku memuat nama benda atau informasi tertentu yang ingin disampaikan.  Katalog  pun  memiliki  karakter  seperti buku,  yaitu  sesuai  kebutuhan  pengguna  dan  hampir tanpa batas waktu.[7]

## 2.4.  Algoritma K-means
Algoritma  X-means merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  pengelompokan  data.  Algoritma  x- means  merupakan  pengembangan  dari k-means.X- means  clustering digunakan  untuk  menyelesaikan salah  satunya  kelemahan  utama  dari k-means clustering ,  yaitu  perlunya  pengetahuan  sebelumnya tentang  jumlah  cluster  (K).  Dalam  metode  ini,  nilai sebenarnya dari K diperkirakan dalam suatu yang tidak diawasi  cara  dan  hanya  berdasarkan  set  data  itu sendiri.[5]

## 2.5.  Data Mining
Data  mining  adalah  roses  pencarian  dan penggalian  informasi  dari  tumpukan-tumpukkan  data dengan  jumlah  yang  besar  merupakan  proses  utama dari  data  mining,  tujuan  utama  dari  pengolahan  data tersebut adalah menghasilkan informasi yang baru.[8] Data mining juga disebut proses Knowlage Discovery Database  (KDD) ,  yaitu  proses  untuk  menggali  dan menganalisis sejumlah data dan mengesktrak informasi dan pengetahuan yang berguna. Sebagai satu ringkasan  proses,  data  mining  dapat  dibagi  menjadi beberapa  tahapan  yang  bersifat  interaktif,  yaitu pengguna  terlibat  langsung  dengan Knowlage Discovery Database (KDD).

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan yaitu melalui pendekatan  kuantitatif.dalam  pengertiannya  yaitu yang menggambarkan suatu keadaan atau kondisi yang terjadi  disuatu  daerah,  yang  pemecahan  masalahnya secara  tersistem  berdasarkan  data.  Data  kuantitatif adalah jenis data berupa angka yang digunakan dalam proses operasi matematika, data ini berasal data fakta yang ada. [9]

## 3.1.  Teknik Pengumpulan Data
Tekinik pengumpulan data adalah salah satu cara atau metode yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data seperti:
a. Metode Observasi Metode  observasi  merupakan  suatu  pengamatan sistematis  yang  dilakukan  secara  langsung ditempat  penelitian  tersebut.  Bertujuan  untuk memperoleh  wawasan  yang  mendalammengenai jumlah proses penting yang terkait.
b. Metode Dokumentasi Metode  dokumentasi  merupakan  suatu  Teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan memperlajari  pengelohan  data  yang  bertujuan untuk memperoleh data dalam penelitian ini.

## 3.2.  Tahapan Penelitian
Data  mining merupakan  tahap  dari  proses Knowlage  Discovery  Database  (KDD) ,  yaitu  proses untuk  menggali  dan  menganalisis  sejumlah  data  dan mengesktrak  informasi  dan  pengetahuan  yang bergunsa. Sebagai satu ringkasan proses, data mining dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahapan  yang  bersifat
interaktif,  yaitu  pengguna  terlibat  langsung  dengan Knowlage Discovery Database (KDD). [10]
Gambar 1. Knowlage Discovery Database (KDD)
a. Data Selection
Dalam  tahap  ini  pemilihan  data  yang  ada  pada database  merupakan  tahapan  KDD  dimana database  seringkali  tidak  semuanya  dipakai.  Oleh karena  itu,  hanya  data  yang  sesuai  dianalisis dilakukan  seleksi  atribut  dan  pengumpulan  data, pengumpulan data diambil langsung dari Observasi dan Dokumentasi.
b. Preprocessing Dalam tahap ini pembersihan data dan perbaikan. Pada saat pengumpulan data yang didapat biasanya data  yang  tidak  berstruktur  dan  mengandung banyak karakter. Tujuan dari adanya preprocessing adalah  untuk  menghilangkan  noise,  dalam  tahap preprocessing  terdapat  beberapa  langkah  yang harus  dilakukan,  seperti  tahap  cleaning,  case folding, tokenize, dan filtering
c. Data Mining
Pada tahap data mining ini adalah proses klasifikasi analisis sentiment pada data pengetahuan  kualitas produk terhadap pelanggan pada pengelompokkan jenis  brand  dan  katalog  menggunakan  metode  K- means. d. Evalution Pada  tahap  evaluation  akan  menggunakan confusion  matriks  untuk  mengetahui  hasil performa  akurasi  dari  algoritma  K-means  dengan hasil  beberapa  accuracy,  precicion,  dan  recall. Dimana confusion matrix adalah salah satu metode untuk mengukur kinerja dari model klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data dari pembukuan pada  Toko  Mahabbatain  Store    pengelompokan katalog pada tahun 2023 dengan jumlah record dataset 500 dataset yang digunakan dan hasil data dapat dilihat gambar 2
Gambar 2. Dataset
Penelitian  ini  melakukan  proses  clustering algoritma  k-means  menggunakan  metode Knowloge Discovery in Database (KDD) metode tersebut ada 5 langkah.  Langkah  pertama  data  selection  dengan mengelola data yaitu dengan menempatkan Port Read Excel untuk membaca dataset dalam format excel.
Gambar 3. Operator Red Excel
Langkah selanjutnya memilih import data untuk menganalisis  dataset.  Proses  import  melibatkan pemilihan  lokasi  file  data,  dalam  dataset  berada didokumen. Setelah itu dataset dipilih dan dimasukkan kedalam proses data sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil Select Data .
Tahap selanjutnya adalah data preprocessing atau pembersihan data dengan memeriksa data dari masing value dan pemilihan atribut yang relevan.
a. Missing value Langkah pertama dimulai dari menjalankan Red Excel  di  RapidMiner  untuk  mengakses  dataset  yang telah  dimasukkan.  Setelah  dimasukkan  data  excel kemudian mengekplorasi missing value yang terdapat dimana  stastic.  Berikut  gambar  proses  missing  value pada 5 dibawah ini:
Gambar 5.  Missing Value
b. Select
Langkah selanjutnya dalam tahap preprocessing adalah  menggunakan  operator  Select  Atribut  dengan menerapkan subset.
Gambar 6. Select Atribut
Setelah  dalam  proses  ini,  terjadi  pemulihan atribut  yang  akan  dihilangkan  dari  dataset.  Atribut yang  dipilih  untuk  dihilangkan  adalah  atribut  No. sementara  itu  atribut  yang  akan  digunakan  adalah nama  reseller,  tahun,  gamis,  hijab,  tunik,  kemeja celana  kulot,  dan  jumlah  produk.  Berikut  gambar atribut yang akan diseleksi.
Gambar 7. Data Selection
Pada  langkah  transformation  adalah  kegiatan mengubah  atribut  ke  dalam  type  data  yang  sesuai dengan Algoritma K-means.
c. Norminal To Numerical
Gambar 8. Operator Nominal To Numeric
Langkah selanjutnya adalah melakukan transformation  data  dari  tipe  data  nominal  menjadi numeric yang sesuai. Seperti pada gambar 8.
Penggunaan  operator  nominal  to  numeric  pada proses transformation data
Gambar 9. Operator Nominal To Numeric
Langkah selanjutnya melakukan pengelompokan data menggunakan algoritma K-means setelah proses transformation data  menggunakan operator algoritma K-means clustering dalam RapidMiner.
Gambar 10. Operator K-Means Clustering
Langkah  clustering  K-means,  dimana  K  2 menandakan  jumlah  cluster  yang  ditentukan  dalam proses  clustering.  Pengelompokan  ini  dilakukan proses  maxrun  sebanyak  10  kali  percobaan,  sebagai perbandingan  untuk  menentukan  pengelompokan mana  yang  tepat  untuk  mengidentifikasi  produk dengan kategori paling  diminati, cukup diminati, dan kurang  diminati  dengan  atribut  yang  berbeda-beda maka pengukuran Mixed MeasureInterpretasi Data
Hasil  dari  data  mining  yang  diperoleh  dengan Rapidminer menggunakan algoritma k-means sebagai berikut:
Hasil  pengelompokan  menggunakan  k-means diperoleh  terbaik  sebanyak  2  cluster,  yaitu  cluster  0 sebanyak 185 item, yaitu berdasarkan konsumen baru. dan  cluster  1  sebanyak  314  item  yaitu  berdasarkan pelanggan.
Hasil  cluster  model  tersebut  ditampilkan  juga pada  example  set  yang  berisi  klasterisasi  secara keseluruhan data yang telah di inputkan sebelumnya. .
Gambar 12. Example Set (Clustering)
Langkah selanjutnya adalah evaluasi dari proses clustering tersebut.  Untuk  mengetahui  hasil  kualitas hasil  klaster,  pada  proses  pengujian  menggunakan operator  performation.  Pada  bagian  parameter performance,  kriteria  utama  yang  digunakan  adalah Davies Bouldin Index. Selain itu, parameter Maximize dan  Normalize  dipilih  untuk  mengoptimalkan  proses evaluasi.
Hasil  dari  evaluasi  gambar  diatas  menampilkan nilai  Davies  Bouldin  Index  sebesar  0,024  nilai  ini menunjukan bahwa hasil dari proses clustering dengan K=2  menunjukan  nilai  Davies  Bouldin  Index  yang paling optimal karena memiliki nilai DBI yang paling mendekati  0  diantara  percobaan  yang  lain.  Dengan penemuan  nilai  DBI  sebesar  0,024  dinyatakan  baik dalam penentuan jumlah Optimal cluster .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penulis dapat  menarik  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut: Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  k-means  dapat menyelesaikan permaslahan terhadap pengelompokan katalog  pada  toko  mahabbatain  didapatkan  hasil  dari klaster  dua  dengan  nilai  DBi  0,047.  Hasil  yang didapatkan  pada  dua  klaster,  cluster  0  185  item konsumen  baru    dan  cluster  1  314  item,  yaitu pelanggan  lama.  Pada  pengelompokan  menjadi  dua klaster (k=2) dengan nilai DBi 0,047 dengan rata-rata centroid  dari  tiapcluster  terdapat  cluster  3  dengan average  wirthin  centroid  distane  0,000.  Saran  dari penulis penelitian ini adalah membandingkan dengan algoritma lain untuk mengklasterisasi dataset pengelompokan  katalog  sehingga  mengharapkan  : Dalam klasterisasi yang dilakukan oleh penulis dapat memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dan  akurat. Dengan  analisa  pengelompokan  katalog  dengan menggunakan algoritma k-means ini semoga selanjutnya  dapat  membandingkan  dengan  algoritma laim.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  M.  Guarango,  “No  Title המ  תא  תוארל  השק  יכה ,םיניעה דגנל תמאבש ” ץראה , no. 8.5.2017, pp. 2003– 2005, 2022.
[2]  A.  Fikri  Sallaby,  R.  Tri  Alinse,  V.  Novita  Sari, and  T.  Ramadani,  “Pengelompokan  Barang Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Berdasarkan  Hasil  Penjualan  Di  Toko  Widya Bengkulu,” J. Media Infotama , vol. 18, no. 1, pp.
99–104, 2022.
[3]  E.  Harli,  A.  Fauzi,  and  T.  H.  Kusmanto, “Pengelompokkan  Kelas  Menggunakan  Self Organizing Map Neural Network pada SMK N 1 Depok,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 2, no. 2,
pp. 90–95, 2016, doi: 10.26418/jp.v2i2.17574.
[4]  Ika  Anikah,  Agus  Surip,  Nela  Puji  Rahayu, Muhammad  Harun  Al-  Musa,  and  Edi  Tohidi, “Pengelompokan Data Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Stok Persediaan Barang,”
KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol.  4,  no.  2,  pp.  58–64,  2022,  doi: 10.32485/kopertip.v4i2.120.
[5]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[6]  W.  H.  Holwati,  Edi  Widodo,  “Pengelompokan Untuk  Penjualan  Obat  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 4, no. 2, pp. 408–413, 2023, [Online].
Available:
https://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/vie w/848/468
[7]  D.  Waode  Munaeni,  Muhammad  Aris,  Ismi Musdalifah Darsan, Rusmawati Labenua, “Jurnal abdi insani,” J. Abdi Insa. , vol. 9, no. 1, pp. 247– 255, 2022.
[8]  R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[9]  C.  Hutabarat,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Permintaan Produk Kartu Perdana Internet  Menggunakan  Algoritma  C5.0  (Studi Kasus: Vidha Ponsel),” Pelita Inform. , vol. 6, no. April, pp. 419–424, 2018.
[10]  Danya  Rizki  Chaerunisa,  Nining  Rahaningsih, Fadhil Muhammad Basysyar, Ade Irma Purnamasari, and Nana Suarna, “Pengelompokan Penjualan  Madu  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–28,  2021,  doi: 10.32485/kopertip.v5i1.144.