Gita Aprilianur et al, Penerapan Data Mining menggunakan metode …..… 161

## Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam Hijab Penajam
Gita Aprilianur 1) , Elvin Leander Hadisaputro 2)
1,2*) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Borneo Internasional Balikpapan, Balikpapan. Jalan AW Syahranie, Batu ampar, Kota Balikpapan, Kalimantan Timur 76136
e-mail: 1) gita_aprilianur.18@stmik-borneo.ac.id, 2) elvin.leander@stmik-borneo.ac.id

## Abstrak
Toko Myam Hijab merupakan toko yang khusus menjual hijab, namun dari berbagai hijab yang dijual tentunya tidak semuanya laku, ada juga yang tidak laku. Data penjualan, pembelian barang dan pengeluaran tak terduga di Myam Hijab tidak terstruktur dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip toko dan tidak dapat digunakan untuk mengembangkan strategi pemasaran. Oleh karena itu, perlu diterapkan data mining dengan menggunakan metode K-Means. di toko Myam Hijab. Metode K-Means dapat diterapkan pada Myam Hijab Store untuk mengetahui penjualan hijab mana yang laris, laris dan tidak laris. Penerapan metode K-Means pada toko Myam ini yaitu dengan mengelompokkan data stok hijab. Kemudian pilih 3 grup acak sebagai centroid awal. Setelah data tiap kelompok tidak berubah, terlihat bahwa hasil akhirnya ada 24 produk yang laku keras, 59 produk laris, dan 17 produk kurang laku. Kemudian, penerapan metode K-Means pada Rapidminer dilakukan dengan memasukkan data stok produk yaitu stok awal, stok terjual dan stok akhir, yang akan diubah menjadi database di Ms.Excel, data tersebut akan terhubung ke Rapidminer Tools dan diproses. dan membentuk K-means. Setelah itu, Rapidminer akan memproduksi produk mana yang permintaannya tinggi, permintaannya tinggi, dan permintaannya rendah.
Kata kunci — Data Mining, K-Means, Myam Hijab dan Rapidminer.

## Abstract
Myam Hijab shop is a store that specializes in selling hijab, but of the various hijabs that are sold, of course, not all of them sell, some do not. Sales data, purchases of goods and unexpected expenses in Myam Hijab are not well structured, so the data only serves as a store archive and cannot be used to develop marketing strategies. Therefore, it is necessary to apply data mining using the K-Means method. at the Myam Hijab shop. The K-Means method can be applied to the Myam Hijab Store to find out which hijab sales are selling, selling and not selling. The application of the K-Means method at this Myam shop is by grouping hijab stock data. Then select 3 random groups as the initial centroid. After the data for each group did not change, it was seen that in the end there were 24 products that were selling well, 59 products that were selling well, and 17 products that were not selling well. Then, the application of the K-Means method on Rapidminer is done by entering product stock data, namely initial stock, sold stock and ending stock, which will be converted into a database in Ms.Excel, the data will be connected to Rapidminer Tools and processed. and form K-means. After that, Rapidminer will produce which products are in high demand, high demand, and low demand.
Keywords— Data Mining, K-Means, Myam Hijab and Rapidminer.
Jurnal JUPITER, Vol. 14, No. 1, Bulan April, Tahun 2022, Hal. 161 - 170 1. PENDAHULUAN
alam dunia bisnis yang kompetitif saat ini, masyarakat dituntut untuk selalu mengembangkan usahanya agar dapat bertahan dalam persaingan terutama dalam persaingan penjualan, yang menuntut para pengusaha untuk menemukan pola- pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran di dalam perusahaan, salah satunya adalah pemanfaatan penjualan [1] . Tidak digunakan oleh salah satu toko hijab yaitu Myam Hijab Shop. Myam Hijab Shop adalah toko yang didedikasikan untuk menjual hijab, namun tentunya tidak semua berbagai jenis hijab itu sangat laris, laris, kurang laris. Data penjualan, pembelian barang dan pengeluaran tak terduga di toko Myam Hijab tidak tertata dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip toko dan tidak dapat digunakan untuk pengembangan strategi pemasaran. Data yang tersedia seharusnya dapat digunakan sebagai sistem pengambilan keputusan untuk solusi bisnis dan dukungan infrastruktur di bidang teknologi yang menjadi penyebab munculnya sebuah teknologi yaitu data mining [1] Data mining adalah proses penggalian data dari informasi yang sangat penting. Data mining juga merupakan proses eksplorasi pola dari data. Pola diperoleh dari berbagai jenis database, seperti database relasional, data warehouse, data transaksional, dan data berorientasi objek. Penggunaan data mining dapat membantu pengusaha mengambil keputusan dengan cepat dan akurat.
K-Means adalah metode clustering data non-hierarchical yang berusaha untuk mempartisi data yang ada menjadi satu atau lebih cluster atau Group sehingga data dengan karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam cluster yang sama [2]. K-Means merupakan metode clustering berbasis jarak yang membagi data menjadi beberapa cluster dan algoritma ini hanya bekerja dengan atribut numerik [3]. Menentukan pola penjualan dengan melihat tren pembelian konsumen, jika dianalisa dan diolah dengan baik, dapat membantu menentukan produk mana yang paling laris dan produk mana yang paling sedikit penjualnya, sehingga dapat membawa inventaris Anda dan dapat Anda gunakan sebagai bahan masukan bagi perusahaan yang mengembangkan strategi pemasaran [4].
Output data mining dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan di masa depan. “K-Means adalah metode clustering non-hierarchical yang mencoba untuk mempartisi data yang ada menjadi satu atau lebih cluster atau mungkin bertujuan untuk mempartisi data menjadi beberapa cluster [5].” Algoritma k-means digunakan untuk mengetahui minat pelanggan terhadap produk yang dijual [2]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu Myam Hijab Shop menentukan produk jual yang termasuk dalam kategori sangat laris, laris dan kurang laris.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini dilakukan beberapa tahapan secara sistematis, dengan tujuan untuk memudahkan peneliti dalam mengklasifikasikan prosedur dan urutan dalam suatu penelitian dan lebih terarah, penelitian ini merupakan penelitian investigasi yang menggunakan model penelitian kuantitatif [6]. Model kuantitatif ini membantu dan membimbing dalam suatu penyelidikan berupa pemecahan suatu masalah dalam bentuk penelitian agar pencapaian tujuan penyelidikan lebih on track. Dalam penelitian ini, data dikumpulkan dengan menggunakan berbagai teknik pengumpulan data sebagai berikut:
1. Observasi
Penulis melakukan observasi langsung di bagian penjualan toko hijab myam yang berlokasi di Jalan Raden Sukma RT. 21 Penajam Paser Utara.
2. Wawancara
Penulis memperoleh data dan meneliti kebenaran informasi pada data ini dengan melakukan tanya jawab langsung dengan pemilik toko, Ibu Anah.

## D
Gita Aprilianur et al, Penerapan Data Mining menggunakan metode …..… 163
3. Studi Pustaka Melakukan penelitian kepustakaan untuk mengumpulkan data dan informasi yang diperoleh dari perpustakaan, jurnal, artikel, dan internet yang berhubungan dengan penelitian ini.
Kerangka penelitian ini dijelaskan di bawah ini:
Gambar 1 . Kerangka kerja penelitian
Tahapan penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut: 1. Identifikasi masalah
Yaitu melakukan permasalahan yang terdapat di toko yaitu untuk mengetahui produk mana yang banyak diminati, diminati dan tidak diminati sebagai strategi utama penyediaan stok hijab di toko.
2. Pengumpulan data Mengumpulkan data yaitu meminta data stok hijab berdasarkan data stok hijab periode Oktober 2021 sampai dengan Desember 2021 di toko Myam Hijab.
3. Analisis data Yaitu menganalisis masalah yaitu menganalisis data stok hijab di toko Myam Hijab.
4. Pemprosesan data Yaitu dengan mengolah data-data yang diberikan oleh toko Myam Hijab, kemudian data tersebut diolah dengan menggunakan metode K-means clustering yang dihitung secara manual dengan untuk mengklasifikasikan produk yang diminati, diminati dan tidak diminati.
5. Uji data Yaitu dengan menguji data yang sudah diolah dengan Rapid Miner.
6. Kesimpulan Yaitu penarikan kesimpulan dari hasil perhitungan dan pengolahan data yang dihitung secara manual dengan data Rapid Miner.
164
Jurnal JUPITER, Vol. 14, No. 1, Bulan April, Tahun 2022, Hal. 161 - 170
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data stok hijab, tas, cardi pada bulan Oktober 2021 – Desember 2021 di toko myam hijab [1]. Berikut data-data yang akan diolah, berupa stok awal, stok terjual dan stok akhir:
Tabel 1. Data Stok Toko Myam Hijab Pada Bulan Oktober 2021 – Desember 2021 No Produk SA ST SAK 1 Pashmina Chayra Abu 55 20 35 2 Pashmina Chayra lavender 55 15 40 3 Pashmina Chayra Milo 35 10 25 4 Pashmina Chayra Navy 40 15 25 5 Pashmina Chayra Light Grey 35 20 15 6 Pashmina Chayra Latte 45 35 10 7 Pashmina Chayra Rassberry 50 40 10 8 Pashmina Chayra Dove 50 35 15 9 Pashmina Chayra Mocca 35 30 5 10 Pashmina Chayra Tailo 35 20 15 11 Pashmina Chayra Broken white 45 25 20 12 Pashmina Chayra Coklat Pasta 45 20 25 13 Pashmina Chayra Coklat Grand 45 15 30 14 Pashmina Chayra Army 35 25 10 15 Pashmina Chayra Maroon 30 20 10 16 Pashmina Chayra Lime 30 10 20 17 Pashmina Chayra Dusty Pink 30 5 25 19 Pashmina Chayra dark grey 45 20 25 20 Pashmina Chayra Hitam 35 25 10 21 Scrunchie Maroon 20 5 15 22 Scrunchie Dusty Pink 20 10 10 23 Scrunchie Lime 20 15 5 24 Scrunchie Army 20 4 16 25 Scrunchie Blue 20 5 15 26 Scrunchie Coklat 20 10 10 27 Scrunchie Milo 20 15 5 28 Scrunchie Grey 20 2 18 29 Scrunchie Hitam 20 18 2 30 Scrunchie Broken White 20 13 7 31 Scrunchie Lilac 20 17 3 32 Tas Merble Hitam 10 4 6 33 Tas Merble Cream 10 3 7 34 Tas Merble Pink 10 5 5 35 Tas Merble Putih 10 7 3 36 Dompet Panjang Hitam 15 4 11 37 Dompet Panjang Blue 10 3 7 38 Dompet Panjang Abu 10 7 3 39 Dompet Bunga 15 9 6 40 Dompet Kelinci 10 3 7 41 Piyama Tyedie Army 10 4 6 42 Piyama Tyedie Navy 15 10 5 43 Piyama Tyedie Brown 10 7 3 44 Piyama Tyedie Abu 15 12 3 45 Piyama Tyedie Hitam 15 13 2
Gita Aprilianur et al, Penerapan Data Mining menggunakan metode …..… 165 46 Segiempat Nur Dusty Pink 35 15 20 47 Segiempat Nur Mocca 35 20 15 48 Segiempat Nur Army 40 28 12 49 Segiempat Nur Navy 40 37 3 50 Segiempat Nur Abu 40 25 15 51 Segiempat Nur Milo 40 24 16 52 Segiempat Nur Lime 45 25 20 53 Segiempat Nur Maroon 45 35 10 54 Segiempat Nur Cream 50 45 5 55 Segiempat Nur Hitam 50 48 2 56 Cardy Rajut Abu 5 1 4 57 Cardy Rajut Denim 5 2 3 58 Square Naura syari Hitam 20 16 4 59 Square Naura syari Dark Grey 20 12 8 60 Square Naura syari Broken White 25 15 10 61 Square Naura syari Abu 25 10 15 62 Square Naura syari Light Grey 20 13 7 63 Square Naura syari Army 10 4 6 64 Square Naura syari Navy 10 7 3 65 Square Naura syari Coklat Pasta 25 15 10 66 Square Naura syari Baby Pink 25 10 15 67 Square Naura syari Dusty Pink 20 10 10 68 Square Naura syari Lavender 20 15 5 69 Square Naura syari Rassbery 20 18 2 70 Square Naura syari Mocca 25 22 3 71 Square Naura syari Tailo 25 10 15 72 Square Naura syari Maroon 10 6 4 73 Khimar Instan Haura Milo 10 3 7 74 Khimar Instan Haura Purple 25 20 5 75 Khimar Instan Haura Hitam 35 10 25 76 Khimar Instan Haura Mocca 45 30 15 77 Khimar Instan Haura Coklat susu 10 4 6 78 Khimar Instan Haura Maroon 10 2 8 79 Khimar Instan Haura Lavender 25 12 13 80 Khimar Instan Haura Dark Grey 40 28 12 81 Khimar Instan Hauri Milo 45 25 20 82 Khimar Instan Hauri Purple Ash 35 10 25 83 Khimar Instan Hauri White 45 30 15 84 Khimar Instan Hauri Dark Grey 20 10 10 85 Khimar Instan Hauri Hitam 45 35 10 86 Khimar Instan Hauri Mocca 10 7 3 87 Khimar Instan Hauri Coklat Susu 10 5 5 88 Khimar Instan Hauri Milk Choco 15 10 5 89 Khimar Instan Hulya Hitam 20 10 10 90 Khimar Instan Hulya Lavender 25 15 10 91 Khimar Instan Hulya Mocca 45 10 35 92 Khimar Instan Hulya Dusty Lilac 50 34 16 93 Khimar Instan Hulya White 25 15 10 94 Khimar Instan Hulya Maroon 45 25 20 95 Khimar Instan Hulya Baby Pink 30 10 20 96 Khimar Instan Hulya Milo 10 5 5
166 Jurnal JUPITER, Vol. 14, No. 1, Bulan April, Tahun 2022, Hal. 161 - 170 97 Khimar Instan Hulya Dark Grey 10 8 2 98 Lulur Bedak Lotong 200kg 15 9 6 99 Lulur Bedak Lotong 1 kg 10 5 5 100 Gift Box 20 15 5
Langkah-langkah dalam mengcluster menggunakan metode K-Means adalah sebagai berikut :
1. Tentukan nilai k nya sebagai jumlah klaster yang akan dibentuk.
2. Tentukan Titik pusat awal dari setiap kluster.
3. Hitunglah jarak setiap data input masing – masing centroid menggunakan rumus jarak Euclidean (Euclidean Distance) sampai ditemukan jarak yang terdekat dari setiap data dengan centroid.
Berikut adalah persamaan Euclidian Distance :
...............(1)
Keterangan; D = Jarak x = Data y = Centroid
4. Mengklasifikasi data berdasarkan kedekatannya dengan centroid.
5. Hitunglah kembali pusat kluster dengan anggota cluster yang sekarang. Pusat cluster ialah nilai rata-rata dari semua data objek dalam cluster tertentu.
6. Hitung lagi setiap objek memakai pusat kluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses klustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat kluster tidak berubah lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Tampilan Hasil Clustering
2.
Gambar 2. Tampilan Hasil Cluster Model
Gambar 2 adalah tampilan hasil cluster model dari data yang diolah.
Gambar 3. Tampilan Hasil Cluster 1
Gambar 3 adalah tampilan hasil cluser 1 yang sudah diolah dari Rapidminer yang terdapat 24 produk data.
Gambar 4. Tampilan Hasil Cluster 2
Gambar 4 adalah tampilan hasil dari cluster 2 yang sudah diolah dari Rapidminer yang terdapat 59 produk data.
Gambar 5. Tampilan Hasil Cluser 3
Gambar 5 adalah tampilan hasil dari cluster 3 yang sudah diolah dari Rapidminer yang terdapat 17 produk data.

## Gambar 6. Hasil Pengolahan Data Pada Rapidminer
Gambar 6 merupakan hasil pengolahan data pada Rapidminer yang ditandai dengan warna biru merupakan hasil dari cluster 1, warna hijau adalah hasil dari cluster 2 dan warna merah merupakan hasil dari cluster 3.
Tabel 2. Centroid Awal Keterangan SA ST SAK C1 5 1 4 C2 35 10 25 C3 45 15 30
Tabel 2 adalah Menentukan Pusat Awal Cluster secara acak diambil dari data pada Tabel 1. Data yang dipilih untuk cluster awal adalah produk ke-3, 13, 56. Jarak centroid data ke-1 pada cluster 1 (C1) yaitu:
Cluster 1
√(SA 1 – C1 1 )2 + (ST 2 – C2 2 )2 + (SAK 3 − C3 3 )2 = …
√(55 1 − 5 1 ) 2 + (20 2 – 1 2 ) 2 + (35 3 – 4 3 ) 2 = 37.0405

## Cluster 2
√(55 1 − 35 1 ) 2 + (20 2 – 10 2 ) 2 + (35 3 – 25 3 ) 2 = 14.8323

## Cluster 3
√(55 1 − 45 1 ) 2 + (20 2 – 15 2 ) 2 + (35 3 – 30 3 ) 2 = 7.7459

## 4. KESIMPULAN
Sehingga dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Metode K-means dapat diterapkan pada toko Myam Hijab untuk menentukan penjualan baju mana yang sangat laris, laris dan kurang laris. Penerapan metode K-Means pada Myam Hijab yaitu dengan cara mengelompokan data stok hijab. Kemudian memilih 3 cluster secara acak sebagai centroid awal. Setelah data pada setiap cluster tidak berubah-ubah, maka dapat diketahui hasil akhirnya yaitu yang sangat laris ada 24 produk , yang laris ada 59 produk dan 17 produk untuk yang kurang laris. Menerapkan metode K-means pada Rapidminer dilakukan dengan memasukkan data stok produk yaitu stok awal, stok terjual dan stok akhir yang akan menjadi Database pada Ms.Excel, data tersebut kemudian dikoneksikan ke dalam Tools Rapidminer, dan akan diolah dan dibentuk K-means . Setelah itu Rapidminer akan menghasilkan produk mana yang sangat laris, laris, dan kurang laris.

## 5. SARAN
Pada penelitian ini masih memiliki banyak kekurangan sehingga diperlukan rencana dalam perbaikan seperti Penelitian ini hanya menggunakan data penjualan selama 3 bulan yaitu pada bulan oktober 2021 sampai dengan desember 2021.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ketua STMIK Borneo Internasional Balikpapan karena telah memberikan kesempatan untuk melakukan penelitian Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam Hijab Penajam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Wahyudi, S. Bahri, and P. Handayani, “Aplikasi Pembelajaran Pengenalan Budaya Indonesia,” vol. V, no. 1, pp. 135–138, 2019. [2] Y. Yulianti, D. Y. Utami, N. Hikmah, and F. N. Hasan, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Minat Customer Di Toko Hijab,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 241–246, 2019.
[3] 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.
[4] N. Normah, B. Rifai, and P. Sari, “Algoritma Apriori Sebagai Solusi Kontrol Persediaan Suku Cadang Mobil PT. Buanasakti Aneka Motor Jakarta,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 161–168, 2020.
[5] A. Bahar, B. Pramono, and L. H. S. Sagala, “Penentuan strategi penjualan alat-alat tattoo di studio sonyxtattoo menggunakan metode,” semanTIK , vol. 2, no. 2, pp. 75–86, 2016.
[6] B. G. Sudarsono and S. P. Lestari, “Clustering Penerima Beasiswa Yayasan Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 258, 2021.
[7] A. M. Sari, “Aplikasi Situs Web Penjualan Hijab Online,” Paradigma , vol. 19, no. 2, pp.
113–117, 2017.
[8] A. Nur istiani, “Kontruksi Makna Hijab Fasion Bagi Muslim Blogger Muslim,” J. Kaji. Komunikas , vol. 3, no. 1, pp. 48–55, 2015.
[9] I. P. E.- Issn, “Analisis Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Terhadap
170
Jurnal JUPITER, Vol. 14, No. 1, Bulan April, Tahun 2022, Hal. 161 - 170
Penjualan Produk Padapt Batamas Niaga Jaya,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 02, pp. 20–35, 2018.
[10] F. Rahman, D. Muhammad, and I. Firdaus, “Penerapan Data Mining Metode Naïve Bayes Untuk Prediksi Hasil Belajar Siswa Sekolah Menengah Pertama (Smp),” Al Ulum
Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 76–78, 2016.
[11] S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.