p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Pengelompokkan Toko Kaus Termurah E-Commerce Shopee berdasarkan Reputasi Toko Menggunakan Metode Clustering K-Medoids dan K-Means
Lalu Riza Singrapati a1 , Rika Dora b2 , Robert Kurniawan a,b3
a Program Studi Statistika, Politeknik Statistika STIS Jl. Otto Iskandardinata 64C, Jakarta 1330
1 212011673@stis.ac.id
2 212011339@stis.ac.id
3 robertk@stis.ac.id

## Abstrak
Kaus  merupakan  salah  satu  jenis  pakaian  yang  paling  diminati  saat  ini.  Terutama  setelah  hadirnya  toko e- commerce  yang  memudahkan  pembeli  untuk  bertransaksi  dengan  cepat  tanpa  harus  pergi  ke  tokonya  secara langsung.  Banyak  toko  online  yang  menawarkan  kaus  dengan  harga  yang  terjangkau.  Namun,  pembeli  harus selektif  dalam  melakukan  transaksi  jual  beli  melalui e-commerce  karena  banyaknya  risiko  yang  bisa  timbul. Untuk mengatasi hal tersebut, salah satu hal yang dapat dilakukan yaitu mengelompokkan toko pada platform e- commerce  Shopee  berdasarkan  reputasi  menggunakan  metode  K-Means  dan  K-Medoids.  Penelitian  ini menggunakan data dari tiga ratus akun toko kaus dengan harga termurah di Shopee.  Tahapan dalam penelitian ini  meliputi  pengumpulan  data,  preprocessing  data,  penentuan  jumlah cluster  optimum,  analisis  cluster menggunakan  K-Means  dan  K-Medoids,  evaluasi  model,  interpretasi  output,  dan  penarikan  Kesimpulan. Berdasarkan  hasil  evaluasi,  diperoleh  metode terbaik  ialah  K-Means  dengan k  optimum sebanyak  tiga  cluster. Kemudian, cluster yang direkomendasikan kepada customer ialah cluster pertama.
Kata kunci: K-Means, K-Medoids, Kaus, Cluster

## Clustering Shopee E-Commerce Cheapest Sweatshirt Stores based on Store Reputation Using K-Medoids and K-Means Clustering Methods

## Abstract
T-shirts  are  one  of  the  most  sought-after  types  of  clothing  today,  especially  with  the  advent  of  e-commerce platforms  that  make  it  convenient  for  buyers to  transact  quickly  without  having  to  visit  physical  stores.  Many online stores offer affordable t-shirts. However, buyers need to be selective when engaging in online transactions due to potential risks. To address this, one approach is to categorize stores on the Shopee e-commerce platform based on reputation using the K-Means and K-Medoids clustering methods. This study utilized data from three hundred  accounts  of  stores  selling  the  cheapest  t-shirts  on  Shopee.  The  research  process  included  data collection, data preprocessing, determining the optimal number of clusters, cluster analysis using K-Means and K-Medoids, model evaluation, output  interpretation, and drawing conclusions. Based on the evaluation  results, the  best  method  obtained  was  K-Means  with  an  optimum  k  value  of  three  clusters.  Furthermore,  the recommended cluster for customers was the first cluster.
Keywords: K-Means, K-Medoids, Sweatshirts, Cluster

## I. P ENDAHULUAN
Pertumbuhan e-commerce atau  kegiatan  jual  beli barang  dan  jasa  secara online saat  ini  berlangsung  sangat cepat. Hal ini disebabkan oleh mudahnya transaksi barang dan  jasa  tanpa  batasan  jarak  dan  waktu  selama  memiliki akses internet [1]. Salah satu platform e-commerce dengan jumlah pengunjung terbanyak di Indonesia adalah Shopee.
Pada  kuartal  kedua  tahun  2022,  Shopee  berada  di  urutan kedua  dengan  kunjungan  yang  mencapai  131  juta pengunjung.  Selain  itu,  Shopee  menempati  peringkat pertama    pada Appstore dan playstore [2].  Platform  ini didukung  oleh  sistem  logistik  dan  pembayaran  yang handal sehingga dapat memberikan pengalaman berbelanja online yang  lebih  mudah,  aman,  dan  cepat.
Pada  aplikasi  ini,  disediakan  berbagai  kategori  produk, mulai dari fashion , perlengkapan rumah tangga, elektronik, kesehatan, hingga kecantikan.
Dari  banyaknya  kategori  barang,  industri  fashion merupakan  salah  satu  yang  paling  diminati  di  dunia. Selain itu, cepatnya perkembangan tren fashion bersamaan  dengan  banyaknya  pakaian  murah  yang diproduksi  oleh  merek fashion global  membuat  barang tersebut menjadi pembelian sehari-hari [3]. Begitu pula di Indonesia,  kategori  ini  digunakan  untuk  memenuhi kebutuhan dasar dan mencerminkan status sosial ekonomi serta popularitas seseorang. Salah satu  jenis fashion yang mengalami perkembangan paling cepat di industri fashion secara  global  adalah  kaus.  Hal  ini  disebabkan  oleh pergantian  model  kaus  yang  lebih  cepat  dibandingkan dengan  jenis fashion lainnya.  Selain  itu,  kaus  juga merupakan  produk  yang  paling  diminati  dan  dibeli  oleh masyarakat  jika  dibandingkan  dengan  produk fashion lainnya [4].
Di  Shopee,  terdapat  banyak  pilihan  kaus  dengan berbagai  harga  yang  tersedia.  Harga  barang  yang  akan dibeli merupakan salah satu aspek yang diperhatikan oleh pembeli  saat  melakukan  transaksi  di  toko  online  [5]. Biasanya, pembeli  suka memilih kaus dengan harga yang murah  yang  sesuai  dengan  budget  namun  tetap mengharapkan  kualitas  yang  bagus.  Dari  situ,  timbul beberapa masalah yang sering terjadi, seperti kaus dengan harga  murah  namun  kualitasnya  buruk,  kaus  yang  tidak sesuai  dengan  pesanan,  kaus  yang  tidak  sesuai  dengan deskripsi,  kemasan  yang  rusak,  dan  sebagainya.  Dalam memilih  toko kaus yang dapat dipercaya, pengguna harus selektif  terhadap  pilihan  yang  ada  untuk  menghindari risiko,  terutama  jika  toko  tersebut  menawarkan  produk dengan harga murah yang diklaim memiliki kualitas bagus. Selain  itu,  diperlukan  ketelitian  untuk  dapat    melihat spesifikasi  dan  deskripsi  barang  pada  toko.  Salah  satu faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam  memilih  toko  kaus adalah  reputasinya,  sebab  reputasi  ini  mencerminkan kemampuan  penjual  dalam  memberikan  pelayanan  yang baik  dan  sarana  untuk  membangun  kepercayaan  pada calon pelanggan [6].
Pada  umumnya platform  e-commerce ,  terdapat  fitur customer  rating yang  merupakan  bagian  dari customer review. Fitur ini ditampilkan dalam bentuk bintang kepada pengguna  yang  bertujuan  untuk  memberikan  apresiasi kepada  penjual  atau  toko.  Kepercayaan  pelanggan  yang semakin  tinggi  ditandainya  dengan  tingginya rating yang diberikan  [7].  Reputasi  toko  kaus  juga  dapat  dinilai berdasarkan  banyaknya  pengikut  atau  followers.  Toko online  dengan  basis  pengikut  yang  besar  di  media  sosial dapat  memiliki  interaksi  yang  lebih  kuat  dengan pelanggan  dan  meningkatkan  kesetiaan  pelanggan.  Oleh karena  itu,  banyaknya  pengikut  atau followers dapat meningkatkan daya saing  toko dibandingkan dengan toko lainnya, serta menunjukkan bahwa toko tersebut dipercaya oleh  pengikutnya  [8].  Selain  itu,  hal  lain  yang mempengaruhi  kualitas  toko  adalah  kinerja chat sebab pelayanan  yang  diberikan  kepada  pelanggan  dapat tergambar  melalui  hal  ini.  Semakin  tinggi  kinerja chat suatu  toko,  menunjukkan  bahwa  semakin  baik  toko
tersebut.  Hal  ini  disebabkan  oleh  respons  yang  cepat dalam  membantu  pelanggan  mampu  meningkatkan kepercayaan  terhadap  toko  tersebut  [9].  Selain  fitur-fitur tersebut,  variabel  lain  seperti  waktu  bergabung  juga mempengaruhi  kualitas  dari  toko  yang  bersangkutan karena  semakin  lama  suatu  toko  bergabung  dengan platform online, biasanya  semakin  berpengalaman  [10]. Dari  faktor-faktor  tersebut,  perlu  adanya  suatu  sistem pengelompokkan  yang  dapat  membantu  pelanggan  untuk mengetahui kualitas dari tiap-tiap toko pada marketplace . Pengelompokkan  atau clustering merupakan  proses menggabungkan  sampel  ke  dalam  beberapa  kelompok berdasarkan  atribut  atau  fitur  tertentu.  Prinsip  pada pengelompokan  ini  ialah  menjadikan  objek  dalam kelompok  yang  sama  memiliki  kesamaan,  sementara objek dalam kelompok yang berbeda memiliki perbedaan. Semakin  tinggi  kesamaan  di  dalam  kelompok  dan semakin rendah kesamaan antar-kelompok, hasil pengelompokan  akan  semakin  baik  [11].  Terdapat  dua jenis  metode clustering yang  umum  digunakan  pada  data yang  tidak  berlabel,  yaitu  K-Means  dan  K-Medoids. Kesamaan  dari  kedua  metode  ini  adalah  membagi himpunan data menjadi k cluster. Namun, penentuan titik centroid untuk  metode  K-Means  berdasarkan  nilai  rata- rata  data  dari  tiap  cluster,  sedangkan  dalam  metode  K- Medoids, titik pusat ditentukan secara acak [12].
Berdasarkan penelitian sebelumnya, diperoleh kesimpulan bahwa pengelompokan dengan pendekatan K- medoids  menjadi  metode  terbaik  [13].  Namun,  pada penelitian  lainnya  yang  menggunakan  metode clustering, menyimpulkan  bahwa  metode  K-Means  yang  terbaik dalam pengelompokkan data [14]. Oleh karena itu, dalam kasus  ini  perlu  dibandingkan  metode  mana  yang  lebih baik  untuk  dapat  mengelompokkan  toko  berdasarkan beberapa karakteristik yang telah dijelaskan sebelumnya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  toko kaus  termurah  pada  platform e-commerce Shopee berdasarkan faktor banyak pengikut, rating, performa chat (%), dan tahun bergabung. Dengan melakukan pengelompokkan, akan terbentuk cluster toko kaus dengan reputasi  yang  berbeda-beda  berdasarkan  faktor-faktor tersebut.  Hal  ini  dapat  menjadi  sumber  informasi  bagi calon  konsumen  untuk  memilih  toko  kaus  yang berkualitas dengan harga yang lebih terjangkau serta dapat membangun  kepercayaan  konsumen  terhadap  penjual. Meskipun  terdapat  tipe  penjual  yang  telah  ditentukan  di Shopee,  terkadang  terdapat  beberapa  toko  yang  tidak terkelompokkan  dengan  benar  dan  terlihat  seperti  tidak berada  dalam  kategori  yang  tepat.  Terkadang,  toko-toko dengan banyak pengikut ( follower ) tidak selalu ditempatkan dalam pengelompokan yang baik. Selanjutnya,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu pembeli  dalam  menemukan  toko  yang  sesuai  dengan preferensi dan kebutuhan mereka.
II. METODOLOGI

## A. Data dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dataset  karakteristik  pada  tiga  ratus  toko  kaus  termurah
yang  diambil  melalui  aplikasi  Shopee  per  tanggal  6  Juni 2023  yang  terdiri  atas  banyak  pengikut, rating, performa chat , dan waktu bergabung.

## B. Prepocessing Data
Pada  penelitian  ini,  masih  terdapat data  noise dan inkonsisten  pada  data.  Hal  ini  dapat  mengurangi  hasil akurasi  yang  diperoleh  sehingga  perlu  dilakukan preprocessing data untuk mempersiapkan dataset tersebut sebelum  digunakan. Preprocessing  data yang  dilakukan berupa  pengecekan missing  value, non-multikolinieritas, dan outlier, serta  standarisasi  data.  Melalui software R- Studio,  pada  dataset,  tidak  terdapat  indikasi  adanya missing  value dan  multikolinieritas  sehingga  tidak  perlu menghilangkan  observasi  maupun  variabel.  Namun, setelah dilakukan pemeriksaan data menggunakan boxplot, masih  terdapat outlier atau  pencilan.  Metode  yang digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah winsorizing.
Selain  itu,  terdapat  perbedaan  satuan  pada  nilai variabel  data.  Perbedaan  nilai  yang  sangat  jauh  dapat menyebabkan  perhitungan  menjadi  tidak  valid  [15].  Oleh karena  itu,  diperlukan  standarisasi  data  yang  disajikan dalam persamaan berikut [16].
(1) (2) (3) Dimana: Banyak Data Data ke- i pada variabel ke- j dengan
Rata-rata pada variabel ke- j
Varians
Standar Deviasi Standarisasi data ke- i variabel ke- j
C. Penentuan Jumlah Cluster Optimum
Banyaknya cluster yang  ditentukan  sendiri  oleh peneliti,  pada  umumnya  dapat  berpengaruh  pada  hasil yang kurang optimal sehingga dalam penelitian ini nilai k ditentukan  menggunakan  suatu  metode  agar  lebih  akurat. Metode yang digunakan adalah metode silhouette. Metode ini  termasuk  ukuran  yang  populer  dan  digunakan  untuk mengukur  kedekatan  antar  observasi  pada cluster yang sama  dan  seberapa  jauh  jarak  observasi  tersebut  pada cluster yang  berbeda.  Atau  dengan  kata  lain,  metode  ini mengukur  kemiripan  observasi  pada  suatu cluster dibandingkan dengan cluster lain yang berbeda [17] .
D. K-Mean s
K-Means  merupakan  salah  satu  metode non- hierarchical  clustering yang  setiap  observasi  data  diukur jaraknya terhadap titik tengah (rata-rata) dari suatu cluster
( centroid ).  Observasi  data  yang  memiliki  jarak  terdekat terhadap centroid pada  sebuah cluster akan  menjadi anggota cluster tersebut  [11].  Adapun  tahapan-tahapan yang dilakukan dalam metode K-Means adalah [18].
1. Menentukan banyaknya cluster data.
2. Menentukan nilai centroid secara acak.
3. Mengukur jarak observasi terhadap masing-masing centroid dengan euclidean distance. Adapun persamaan euclidean distance adalah sebagai berikut:
(4)
Dimana:
Jarak Euclidean antara data dan titik pusat cluster
Data Observasi ke- i Titik pusat pada cluster ke- i
4. Berdasarkan  pengukuran  pada  tahap  sebelumnya, distribusikan observasi ke dalam cluster terdekat.
5. Pilih  observasi  menggunakan  rumus  di  bawah  ini untuk menentukan calon medoid yang baru.
(5)
Dimana: titik centroid cluster ke- i variabel ke -j Jumlah data pada cluster ke-i
Nilai  data  ke- k di cluster tersebut  pada variabel ke- i
6. Hitung  kembali  jarak  observasi  terhadap  nilai centroid yang baru.
7. Observasi  dimasukkan  ke  dalam  cluster  tertentu berdasarkan jarak terpendek yang dihasilkan.
8. Iterasi  akan  terus  dilakukan  sampai  hasil  yang diperoleh sama dengan iterasi sebelumnya.

## E. K-Medoids
K-Medoids adalah salah satu  metode partisi karena metode  ini  membagi  data  sebanyak  k  cluster  dan menggunakan  salah  satu  objek  secara  acak  sebagai  titik pusat  atau  yang  biasa  disebut  dengan  medoid  pada  tiap cluster-nya [19] . Metode ini mirip dengan k-means, tetapi dalam  penentuan  titik  pusatnya  tidak  didasarkan  pada mean  dari  tiap  clusternya,  melainkan  ditentukan  secara acak. Berikut adalah tahapan-tahapan dalam algoritma K- Medoids [12].
1. Menentukan  jumlah cluster (k)  yang  diinginkan dan  secara  acak  pilih  k  titik  data  sebagai centroid awal.
2. Hitung jarak setiap titik data terhadap centroid, dan menempatkan titik observasi  ke kelompok terdekat dengan centroid menggunakan jarak yang ditentukan.  Pada  umumnya,  jarak  yang  digunakan adalah jarak Euclidean, tetapi dapat juga menggunakan  jarak  lain  seperti  jarak  Manhattan atau jarak Mahalanobis.
3. Pilih  titik  observasi non  centroid dari  setiap kelompok  secara  acak  yang  menghasilkan  total jarak  minimum  dalam  kelompok  tersebut.  Titik
data  baru  ini  akan  menjadi  medoid  ( centroid )  baru untuk kelompok tersebut.
4. Ulangi  langkah  tersebut  sampai  tidak  ada perubahan  medoid  atau  perubahan  total  jarak  yang signifikan antara iterasi yang berurutan.

## F. Evaluasi Model
Data yang sudah dikelompokkan ke dalam beberapa cluster perlu dilakukan evaluasi untuk mengetahui cluster terbaik  yang  dihasilkan.  Dalam  penentuan  model  dengan cluster terbaik,  peneliti  menggunakan  beberapa  metode evaluasi sebagai berikut.
1. Silhouette Index
Silhouette Index merupakan salah satu  metode yang digunakan  untuk  menentukan  model  dengan cluster terbaik.  Nilai Silhouette  Index berkisar  antara  -1 hingga  +1,  semakin  mendekati  +1  maka  semakin baik pengelompokkan tersebut. Sebaliknya, semakin mendekati -1 maka semakin buruk pengelompokkan yang  dilakukan.  Adapun  persamaan  untuk  nilai Silhouette Index adalah sebagai berikut [20].
(6)
Dengan:
Rata-rata  jarak  antara  titik  ke-i  terhadap seluruh  titik  yang  ada  pada cluster yang  sama dengan titik i tersebut.
Rata-rata  jarak  antara  titik  ke-i  terhadap seluruh titik yang ada pada selain cluster yang sama dengan titik i tersebut.
2. Davies-Bouldin Index Davies-Bouldin  Index merupakan salah satu  metode yang  digunakan  untuk  mengukur  validitas cluster. Konsep  dalam  pengukuran  menggunakan  indeks  ini yaitu  meminimalkan  jarak  antartitik  dalam  sebuah cluster dan  memaksimalkan  jarak  antar- cluster.
Apabila  jarak  antar- cluster maksimal  dan  intra - cluster minimal,  artinya  perbedaan  antar- cluster semakin  terlihat  jelas  dan  observasi  intra- cluster memiliki  kemiripan  karakteristik  yang  tinggi (homogen).  Nilai  indeks  DB  yang  semakin  rendah, menunjukkan  semakin  baik  pengelompokan  yang dihasilkan.  Metode  ini  menggunakan Sum  of Squared Error dalam perhitungannya [21].
3. Dunn Index
Selain  DB  Indeks  dan silhouette  index, metode  ini juga  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kedekatan dalam cluster dan  tingkat  pemisahan  antar- cluster [22]. Nilai indeks yang semakin besar menunjukkan semakin baik jumlah cluster yang terbentuk. Adapun persamaan Indeks Dunn adalah sebagai berikut [23].
(7)
(8) (9) Dengan: k = Banyaknya cluster N = Banyaknya Observasi
= cluster ke- l = titik ke- i pada cluster ke- l = titik pusat pada cluster ke- l 4. Calinski-Harabasz Index (CH Index )
Indeks evaluasi ini didasarkan pada tingkat dispersi antar klaster. Nilai Indeks CH yang semakin besar, menunjukkan bahwa semakin baik pengelompokkan yang dihasilkan. Adapun persamaannya adalah sebagai berikut [24]. (10) (11) (12)
Dengan:
5. Entropy Entropy digunakan  untuk  mengukur  tingkat ketidakpastian  atau  keacakan  dalam  suatu  sistem. Secara  matematis, entropy dinyatakan  sebagai ukuran  rata-rata  dari  jumlah  informasi  yang dibutuhkan untuk  mengidentifikasi  suatu  kejadian atau  karakteristik  dalam  distribusi  probabilitas. Nilai entropy berkisar antara 0 dan 1, dengan nilai terbaiknya  adalah  nol.  Atau  dengan  kata  lain, semakin  kecil  nilai  yang  diperoleh,  akan menghasilkan model yang lebih baik [13].
G. Tahapan Penelitian
Gambar 1. Diagam Alir

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Standarisasi Data
Pada dataset yang digunakan, terdapat variabel dengan satuan  yang  berbeda,  misalnya  performa  chat  dalam persentase (%) dan waktu  bergabung dalam tahun. Untuk menyamakan satuan tersebut, perlu dilakukan standarisasi data menggunakan z-score .

## B. Pengecekan Non Multikolinieritas
Pengecekan  asumsi  ini  menggunakan matrix  variable correlation. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  tidak terdapat  indikasi  adanya  hubungan  antara  dua  variabel yang  disajikan  dalam  bentuk  korelasi  pearson.  Nilai korelasi  tersebut  tidak  ada  yang  melebihi  0.8  yang mengindikasikan  bahwa  asumsi  ini  terpenuhi  [25].  Oleh
karena  itu,  dalam  hal  ini  tidak  perlu  ada  variabel  yang dihilangkan.
Gambar 2. Pengecekan Asumsi Non-multikolinieritas

## C. Pengecekan Outlier
Setelah  melakukan  standarisasi  data,  eksplorasi  lebih lanjut  menggunakan boxplot ,  ditemukan  bahwa  terdapat outlier pada  variabel  jumlah  pengikut, rating ,  dan performa chat , sedangkan untuk variabel waktu bergabung  dengan  aplikasi  Shopee  tidak  menunjukkan adanya outlier .  Untuk  mengatasi outlier ini,  digunakan metode winsorizing .
(a)

## (b)
Gambar 3. (a) Pengecekan dan (b) Penanganan Outlier
Berdasarkan  gambar  2(b),  pencilan  atau outlier pada keempat variabel amatan sudah berhasil diatasi. Hal ini  dapat  dilihat  dari  ketiadaan  observasi  yang  melebihi batas  yang  ditentukan  untuk  mengidentifikasi outlier dalam  data.  Dengan  demikian,  hasil  data  dapat digunakan untuk melakukan proses analisis lebih lanjut.
D. Jumlah Cluster Optimum
Sebelum  dilakukan  klasterisasi  toko  kaus,  perlu ditentukan jumlah k yang optimum dengan menggunakan metode Average silhouette. Metode  ini  mengukur kualitas dan kecocokan seberapa baik setiap sampel data cocok  dalam  klasternya.  Dari  metode  tersebut  diperoleh hasil seperti pada grafik berikut.
Gambar 4. Jumlah cluster optimum ( Average silhouette)
Berdasarkan  grafik  di  atas, jumlah  klaster  optimum ini  ditandai  dengan  nilai average  silhouette yang  paling tinggi  atau  memiliki  tingkat  kohesi  yang  baik  di  dalam klaster  dan  tingkat  pemisahan  yang  baik  antara  klaster. Dalam  hal  ini,  nilai  Average  Silhouette  paling  tinggi dicapai  ketika k=3 sehingga  hal  ini  menunjukkan  bahwa klasterisasi  data  menjadi  tiga  klaster  memberikan  hasil yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  jumlah  klaster lainnya.
E. Analisis Cluster dengan K-Means dan K-Medoids
Dengan  menggunakan  metode  K-Means  dan  K- Medoids, data akan dikelompokkan sebanyak tiga cluster. Berikut  ditampilkan  hasil  visualisasi  dari  kedua  metode tersebut.
(a)
(b)
Gambar  5.  Visualisasi  cluster  plot  dari  metode  (a)  k-means  dan  (b)  k- medoids
Berdarkan  kedua  gambar  di  atas,  terdapat  perbedaan yang  cukup  signifikan  di  antara  kedua  metode  tersebut. Apabila dilihat dari segi observasi, klasterisasi menggunakan  metode  k-means  memiliki  lebih  banyak observasi  pada cluster ketiga,  yakni  sebanyak  200 observasi,  92  observasi  dalam  cluster  kedua,  dan  7 observasi  pada cluster pertama. Sedangkan untuk metode k-medoids,  pada cluster pertama  menghasilkan  sebanyak 117 observasi, sebanyak 125 observasi pada cluster kedua, dan  57  observasi  pada cluster ketiga.  Perbedaan  jumlah observasi  pada  tiap cluster dapat  disebabkan  oleh penentuan titik centroid masing-masing metode.
F. Evaluasi
Cluster yang dikatakan baik dalam mengelompokkan data  apabila  variasi  di  dalam cluster rendah tetapi  variasi antar- cluster yang tinggi. Untuk menentukan metode yang terbaik  di  antara  kedua  metode  yang  sebelumnya digunakan,  perlu  adanya  evaluasi  model.  Pada  penelitian ini,  ukuran  yang  digunakan  yaitu Davies-Bouldin  Index (DBI), Calinski-Hazzzrabasz  Index (CH  Index) ,  silhoutte coefficient, entropy, dan dunn index. Dengan menggunakan  beberapa  ukuran  evaluasi  ini,  kita  dapat membandingkan  metode  pengelompokkan  yang  berbeda dan  memilih  metode  yang  memberikan  hasil  terbaik dalam  memisahkan  dan  mengelompokkan  data  dengan akurat.
TABEL I EVALUASI MODEL TERBAIK DB Silhoutte  Dunn  Entropy CH Index K- Means 1.358 0.278 0.055 0.719 85.846 K- Medoids 1.633 0.228 0.037 1.048 75.531
Berdasarkan  output  di  atas,  disajikan  perbandingan antara  metode  K-Means  dan  K-Medoids  menggunakan beberapa ukuran evaluasi. Pada metode evaluasi  tersebut, diperoleh  bahwa  nilai  DBI  dan entropy K-means lebih kecil  dibandingkan  K-Medoids.  Kemudian,  jika  dilihat dari  nilai  evaluasi  sisanya, yaitu DBI, Silhouette, dan CH Indeks,  nilai  K-Means  lebih  besar  dibandingkan  K- Medoids.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa secara  keseluruhan,  metode  K-Means  lebih  baik dibandingkan  K-Medoids  karena  memenuhi  seluruh kriteria  dalam  ukuran  evaluasi  yang  digunakan.  Hal  ini menunjukkan bahwa performa K-Means lebih baik dalam hal klasterisasi data yang digunakan. Namun, perlu diingat bahwa  pemilihan  metode  terbaik  juga  bergantung  pada karakteristik  dan  tujuan  analisis  yang  spesifik,  serta pentingnya faktor-faktor lain yang perlu  dipertimbangkan dalam konteks penggunaannya.
G. Analisis Klaster berdasarkan Metode Terbaik
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  metode  terbaik  ialah  K- Means  dengan k optimum  sebanyak  tiga cluster. Karakteristik tiap cluster tersebut, ditampilkan pada tabel berikut ini.
TABEL II OUTPUT K-MEANS CLUSTERING Cluster  Pengikut Rating Performa Chat (%) Bergabung 1 552571 4.757143 92.0000 5.571429 2 15579 4.515217 73.4674 2.809351 3 32875 4.789500 85.9600 4.201137
Berdasarkan tabel di atas, cluster pertama mempunyai  rata-rata  pengikut  yang  lebih  banyak, performa chat yang  lebih  tinggi,  serta  waktu  bergabung yang  lebih  lama  dibandingkan  dengan  cluster  kedua  dan ketiga. Namun, cluster ketiga mempunyai rata-rata rating tertinggi  di  antara  ketiga cluster. Sementara  itu,  cluster kedua  memiliki  rata-rata  pengikut  yang  lebih  sedikit, rating dan  performa  chat  yang  lebih  rendah,  serta  waktu bergabung  yang  lebih  pendek  dibandingkan  dengan cluster pertama dan ketiga.
Berdasarkan  hasil  tersebut, cluster yang  paling banyak memenuhi  kriteria di  atas adalah cluster pertama. Meskipun rating pada cluster ketiga  paling  tinggi,  tetapi nilai  ini  tidak  berbeda  jauh  dibandingkan cluster pertama yang  sama-sama  masih  berkisar  pada  angka  4.7-an.  Oleh karena itu, cluster pertama lebih direkomendasikan untuk membeli  kaus  jika  didasarkan  pada  harga  termurah. Ditinjau  dari  segi  jumlah  pengikut  atau followers menunjukkan  seberapa  banyak  pelanggan  yang  percaya terhadap toko  kita sehingga jumlah yang semakin banyak akan  semakin  meningkatkan  kepercayaan  terhadap  toko yang bersangkutan [8]. Kemudian, waktu bergabung yang lebih  lama  menunjukkan  bahwa  toko  tersebut  lebih berpengalaman.  Seperti  dalam  suatu  penelitian  yang dilakukan  oleh  Gomez  et  al  (2022),  bahwa  urutan  masuk merupakan  salah  satu  hal  penting  yang  berpengaruh terhadap  kinerja,  semakin  lama  suatu  perusahaan memasuki  pasar,  semakin  sedikit customer yang mengikuti  toko  tersebut,  dan  akan  membuat  kinerjanya lebih  buruk  karena  perlu  bersaing  dengan  para  pelopor [26].  Selain  itu,  performa chat yang  lebih  tinggi  yang menunjukkan  kualitas  layanan  yang  lebih  baik.  Hal  ini sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  mengenai  pengaruh chat terhadap  keputusan  konsumen  dalam  membeli  suatu barang,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  konsumen  yang berkomunikasi  melalui chat cenderung  lebih  besar peluangnya  untuk  melakukan  pembelian  barang.  Peluang pembelian akan semakin tinggi apabila penjual memberikan  balasan  yang  cepat  dalam  merespons customer [9].  Sebaliknya, cluster yang  paling  tidak direkomendasikan  ialah cluster kedua  karena  memiliki rata-rata pengikut yang lebih sedikit, rating dan performa chat yang lebih rendah, serta waktu bergabung yang lebih pendek  dibandingkan  dengan  cluster  pertama  dan  ketiga.
Hal ini dapat mengindikasikan bahwa cluster kedua terdiri dari  toko-toko  yang  relatif  baru,  masih  dalam  tahap pengembangan, atau belum memiliki  basis pengikut  yang besar.
Adapun  berdasarkan  jumlah  observasi  pada cluster pertama  ini  sangat  sedikit,  yang  hanya  berjumlah  tujuh observasi.  Hal  ini  menandakan  bahwa  hanya  sedikit  toko dengan penjualan barang murah, dalam hal ini kaus, tetapi memiliki  kualitas  yang  lebih  baik.  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Guizzardi  et  al.  (2022), yang  menyatakan  bahwa  hubungan  antara  kualitas  dan harga ialah positif, artinya secara umum harga yang lebih tinggi  akan  memberikan  kualitas  yang  lebih  baik  atau dengan  kata  lain  semakin  rendah  harga  yang  ditawarkan maka  semakin  sedikit  produk  dengan  kualitas  yang  baik [27].

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis untuk mengelompokkan tiga ratus  toko  dengan  harga  kaus  termurah  pada platform online Shopee diperoleh bahwa berdasarkan evaluasi yang dilakukan,  metode  terbaik  ialah  K-Means  dengan k optimum  sebanyak  tiga cluster. Dari  ketiga  c luster ini, cluster pertama lebih direkomendasikan karena mempunyai  rata-rata  pengikut  yang  lebih  banyak, performa  chat  yang  lebih  tinggi,  serta  waktu  bergabung yang lebih lama dibandingkan dengan dua cluster lainnya. Meskipun rating pada cluster ketiga  lebih  tinggi,  tetapi angka  ini  tidak  terlalu  berbeda  jauh.    Sebaliknya, cluster yang  tidak  direkomendasikan  bagi customer ialah cluster kedua  karena  mempunyai  pengikut  yang  lebih  sedikit, performa chat dan rating yang  lebih  rendah,  serta  waktu bergabung  yang  lebih  singkat  dibandingkan  dua cluster lainnya.  Apabila  ditinjau  dari  segi  observasi, cluster pertama memiliki observasi yang jauh lebih sedikit karena pada  umumnya  harga  memiliki  hubungan  positif  dengan kualitas sehingga hanya sedikit  toko  dengan produk yang memiliki  kualitas  lebih  tinggi  tetapi  dengan  harga  yang lebih  murah.  Kemudian,  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  menggunakan  variabel  lain  yang  lebih spesifik  sehingga  dapat  lebih  menjelaskan  reputasi  pada toko  kaus  termurah.  Selain  itu,  dapat  digunakan  metode klastering  lain  untuk  meningkatkan  nilai  evaluasi  yang dihasilkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Išoraitė,  M.,  &  Miniotienė,  N.  (2018). Electronic  Commerce: Theory and Practice . 2 (2), 73–79. https://doi.org/10.5281/zenodo.1258437 [2] iPrice. 2023. “ The Map of E-Commerce in Indonesia ”. Diakses 13 Juni 2023. https://iprice.co.id/insights/mapofecommerce/en/
[3] Brydges,  T.  (2021).  Closing  the  loop  on  take,  make,  waste: Investigating  circular  economy  practices  in  the  Swedish  fashion industry. Journal of Cleaner Production , 293 . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126245
[4] Lu,  Y.  H.,  &  Zhang,  W. T.  (2018).  The  Impact  of  Topic  Factors on  Commodity  Reviews. Procedia  Computer  Science , 154 ,  806– 816. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.06.079
[5] Abdelsalam,  S.,  Salim,  N.,  Alias,  R.  A.,  &  Husain,  O.  (2020). Understanding  Online  Impulse  Buying  Behavior  in  Social Commerce:  A  Systematic  Literature  Review. IEEE  Access , 8 , 89041–89058. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2993671
[6] Oghazi, P., Karlsson, S., Hellström, D., Mostaghel, R., & Sattari, S. (2021). From Mars to Venus: Alteration of trust and reputation in  online  shopping. Journal  of  Innovation  and  Knowledge , 6 (4), 197–202. https://doi.org/10.1016/j.jik.2020.06.002
[7] Nanda,  P.,  &  Patnaik,  S.  (2023).  A  multi-agent  coalition-based approach  for  order  fulfilment  in  e-commerce. Decision  Analytics Journal , 7 . https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100227
[8] Hennig-Thurau,  T.,  Malthouse,  E.  C.,  Friege,  C.,  Gensler,  S., Lobschat,  L.,  Rangaswamy,  A.,  &  Skiera,  B.  (2010).  The  impact of  new  media  on  customer  relationships. Journal  of  Service
Research , 13 (3), 311–330. https://doi.org/10.1177/1094670510375460
[9] Lv, Z., Jin, Y., & Huang, J. (2018). How do sellers use live chat to influence  consumer  purchase  decision  in  China? Electronic Commerce Research and Applications , 28 , 102–113. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2018.01.003
[10] Chen, N., & Yang, Y. (2021). The impact of customer experience on consumer purchase intention in cross-border E-commerce—— Taking  network  structural  embeddedness  as  mediator  variable. Journal of Retailing and Consumer Services, 59.
https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102344
[11] Liu, G., Ji, F., Sun, W., & Sun, L. (2023). Optimization design of short-circuit  test  platform  for  the  distribution  network  of integrated  power  system  based  on  improved  K-means  clustering.
Energy Reports , 9 , 716–726. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.04.319
[12] Wu, Z., Jin, L., Zhao, J., Jing, L., & Chen, L. (2022). Research on Segmenting  E-Commerce  Customer  through  an  Improved  K- Medoids  Clustering  Algorithm. Computational  Intelligence  and Neuroscience , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/9930613
[13] Sureja,  N.,  Chawda,  B.,  &  Vasant,  A.  (2022).  An  improved  K- medoids clustering approach based on the crow search algorithm. Journal  of  Computational  Mathematics  and  Data  Science , 3 , 100034. https://doi.org/10.1016/j.jcmds.2022.100034
[14] El-Khatib,  S.  A.,  Skobtsov,  Y.  A.,  &  Rodzin,  S.  I.  (2021). Comparison of Hybrid ACO-k-means algorithm and Grub cut for MRI images segmentation. Procedia Computer Science , 186 , 316- 322. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.04.150
[15] Peña,  M.  (2018).  Robust  clustering  methodology  for  multi- frequency acoustic data: A review of standardization, initialization and cluster geometry. In Fisheries Research (Vol. 200, pp. 49–60). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.fishres.2017.12.013
[16] Bouguettaya,  A.,  Yu,  Q.,  Liu,  X.,  Zhou,  X.,  &  Song,  A.  (2015). Efficient  agglomerative  hierarchical  clustering. Expert  Systems with Applications , 42 (5), 2785–2797. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.09.054
[17] Batool,  F.,  &  Hennig,  C.  (2021).  Clustering  with  the  Average Silhouette  Width. Computational  Statistics  and  Data  Analysis , 158 . https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107190
[18] Qi, J., Yu, Y., Wang, L., Liu, J., & Wang, Y. (2017). An effective and  efficient  hierarchical  K-means  clustering  algorithm. International Journal of Distributed Sensor Networks , 13 (8), 1–17. https://doi.org/10.1177/1550147717728627
[19] Zhang,  Q.,  &  Couloigner,  I.  (2005).  A  New  and  Efficient  K- Medoid  Algorithm  for  Spatial  Clustering.  In LNCS (Vol.  3482). http://dx.doi.org/10.1007/11424857_20
[20] Rousseeuw,  P.  J.  (1987).  Silhouettes:  a  graphical  aid  to  the interpretation  and  validation  of  cluster  analysis.  In Journal  of Computational and Applied Mathematics (Vol. 20).
[21] Davies,  D.  L.,  &  Bouldin,  D.  W.  (1979).  A  Cluster  Separation Measure. IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine Intelligence , PAMI-1 (2), 224–227. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1979.4766909
[22] Ben Ncir, C. E., Hamza, A., & Bouaguel, W. (2021). Parallel and scalable  Dunn  Index  for  the  validation  of  big  data  clusters.
Parallel Computing , 102 . https://doi.org/10.1016/j.parco.2021.102751
[23] Azhir, E., Jafari Navimipour, N., Hosseinzadeh, M., Sharifi, A., & Darwesh, A. (2021). An automatic clustering technique for query plan  recommendation. Information  Sciences , 545 ,  620–632. https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.037
[24] Wang,  X.,  &  Xu,  Y.  (2019).  An  improved  index  for  clustering validation based on Silhouette index and Calinski-Harabasz index. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 569 (5). https://doi.org/10.1088/1757-899X/569/5/052024
[25] Baig, M. A., Zaman, Q., Baig, S. A., Qasim, M., Khalil, U., Khan, S.  A.,  Ismail,  M.,  Muhammad,  S.,  &  Ali,  S.  (2021).  Regression analysis  of  hydro-meteorological  variables  for  climate  change prediction:  A  case  study  of  Chitral  Basin,  Hindukush  region.
Science of the Total Environment , 793 . https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.148595 [26] Gómez,  J.,  Pérez-Aradros,  B.,  &  Salazar,  I.  (2022).  How  to  beat early  movers:  The  role  of  competitive  strategy  and  industry dynamism  on  followers’  performance  in  the  telecommunications industry. Long Range Planning , 55 (5).
https://doi.org/10.1016/j.lrp.2022.102244
[27] Guizzardi, A., Ballestra, L. V., & D’Innocenzo, E. (2022). Hotel dynamic  pricing,  stochastic  demand  and  covid-19. Annals  of Tourism Research , 97 .
https://doi.org/10.1016/j.annals.2022.103495