Jurnal Inovasi Pendidikan Matematika
Volume 1, Nomor 2, Desember 2020
Penentuan Pengelompokan Penjualan dengan Kombinasi K-Means dan Hamming Distance
Retno Tri Vulandari 1 , Dwi Remawati 2 , Cindy Yuli Prastya 3
Teknologi Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta 12 ; Jl. K.H Samanhudi No.84-86, Purwosari, Kec. Laweyan, Kota Surakarta, Jawa Tengah 57149 ; retnotv@sinus.ac.id; dwirema@sinus.ac.id. Informatika , STMIK Sinar Nusantara Surakarta 3 ; Jl. K.H Samanhudi No.84-86, Purwosari, Kec. Laweyan, Kota Surakarta, Jawa Tengah 57149; cindyyuliprastya@gmail.com

## Abstract
Determination of sales can be done in various ways. Grouping the determination of sales, consisting of items that  sell  and  do  not  sell.  The  results  of  the  grouping  are  used  as  considerations  in  producing  goods  and determining  marketing  strategies.  Calculations  performed  in  this  study  use  the  K-Means  Clustering  and Hamming Distance methods. The attribute data consists of non-numeric data, so the appropriate distance is the hamming distance. Is the item classified as goods that are included in the market or not. The results of this study are to produce sales report data that can report both salable and unsold goods in each branch of the company.
Keywords : Hamming Distance, K-Means, Clustering

## Abstrak
Penentuan  penjualan  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara.  Pengelompokan  penentuan  penjualan,  terdiri dari  barang  yang  laku  dan  tidak  laku.  Hasil  pengelompokan  digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam memproduksi barang dan menentukan strategi pemasaran. Penghitungan yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering dan Hamming Distance. Data atribut terdiri dari data non numerik, sehingga jarak yang sesuai adalah jarak hamming. Apakah barang tersebut tergolong barang yang dimasukkan dalam pasaran atau tidak. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan data laporan penjualan yang dapat melaporkan barang laku dan tidak laku di setiap cabang perusahaan.
Kata kunci: Jarak Hamming, K-Means, Pengelompokan
INFO ARTIKEL
ISSN     : 2733-0597 e-ISSN : 2733-0600 DOI    :  http://dx.doi.org/10.30587/postulat.v1i2.2090

## Jejak Artikel
Submit Artikel:
2 Juni 2020
Submit Revisi:
1 Oktober 2020 Upload Artikel: 5 Desember 2020

## PENDAHULUAN
Perkembangan  bisnis  di  Indonesia  saat  ini  mengalami  pertumbuhan  yang  cepat terutama  di  bidang  bisnis  retail.  PT  Cartenz  Indonesia  adalah  salah  satu  perusahaan  yang bergerak di bidang bisnis retail perlengkapan alat gunung. Saat ini sudah banyak produk yang dijual  oleh PT Cartenz  Indonesia seperti jaket  gunung, sandal  gunung, celana gunung, tas gunung,  dan  perlengkapan  lainnya.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  k-means clustering  dan  metode  hamming  distance    untuk  mengelompokkan  data  non-numerik berdasarkan data penjualan. Indikator yang digunakan untuk perhitungan adalah jeni, size, warna  dan  warna  kombinasi.  data  berbentuk  non-numerik  tersebut  akan  dikonversikan menjadi data biner terlebih dahulu.
Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan barang mana yang laku dan tidak laku. Program yang dibuat dapat menghasilkan data laporan 10 barang laku dan 10 barang tidak laku.  Hasil  penelitian  tersebut  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  untuk  menentukan produksi barang dan menentukan strategi marketing.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  terdiri  atas  pengumpulan  data  dan  pengembangan  sistem. Pengumpulan  data secara  langsung  baik  berupa  laporan  penjualan  ataupun  hasil wawancara.  Data  primer  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  seluruh  cabang  PT Cartenz  Indonesia  yang  berada  di  area  Jawa  Tengah  meliputi  Solo,  Magelang,  Semarang, Salatiga, Purwokerto, dan Yogyakarta.
Pengumpulan data dengan cara ini adalah cara pengambilan data dengan menggunakan mata  tanpa  pertolongan  alat.  Sehingga  penulis  mengamati  berjalannya  data  di  PT  Cartenz Indonesia  secara  langsung.  Mulai  data  masuk  dan  bagaimana  mengolah  data  tersebut.
Retno Tri Vulandari 1 , Dwi Remawati 2 , Cindy Yuli Prastya 3 : Penentuan Pengelompokan …..
Wawancara  merupakan  cara  yang  ditujukan  untuk  memperoleh  keterangan  dengan  tanya jawab  dengan  pengelola  terkait.  Dimana  penulis  melakukan  wawancara  dengan manager sales PT Cartenz Indonesia.
Pengembangan  Sistem terdiri  atas  perumusan  masalah,  penentuan  metode, pemecahan masalah, implementasi program, dan pengujian program. Perumusan masalah berupa  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  perusahaan  terutama  dibidang  pejualan.  Seperti yang  terjadi  pada  PT  Cartenz  Indonesia  dimana  perusahaan  tersebut  bergerak  di  bidang produksi  dan retail  peralatan gunung. Tentunya banyak mengalami  masalah salah satunya untuk  menentukan  strategi  pasar  dengan  melihat  barang  mana  yang  laku  dan  tidak  laku dipasaran terutama di area Jawa Tengah.
Dalam  menentukan  sebuah  metode  tentunya  harus  melihat  dari  masalah  yang  akan dihadapi terlebih dahulu. Permasalahan  yang dihadapi adalah bagaimana menentukan barang laku dan tidak laku dalam suatu area yang terdapat beberapa cabang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means Clustering dan Hamming Distance. Metode K- Mean Clustering digunakan untuk mengelompokkan data yang laku dan tidak laku. Metode Hamming  Distance digunakan  untuk  mengukur  jarak  antar  data  menggunakan  bilangan biner. Karena data yang digunakan untuk menghitung jarak merupakan data non-numerik.
Pemecahan masalah dilakukan dengan menggunakan metode yang sudah ditentukan sebelumnya. Berdasarkan data yang diperoleh tersebut data non-numerik akan dikonversikan menjadi  bilangan biner terlebih dahulu.  Kemudian jarak akan dihitung  berdasarkan rumus Hamming  Distance. Dari  hasil  penghitungan  jarak  tersebut  data  akan  dikelompokkan menjadi data barang laku dan tidak laku.
Implementasi  Program menggunakan  pemrograman  php  dengan  database  MySql. Metode tersebut diterapkan dalam sebuah sistem pemrograman php untuk memproses data sesuai  dengan  penghitungan  dan  tahapan  metode K-Means  Clustering dan Hamming Distance .
Pengujian  sistem dilakukan  untuk  menguji  apakah  sistem  yangditerapkan  sudah sesuai.  Pada  pengujian  ini  peneliti  menggunakan  aplikasi  Tanagra  untuk  membandingkan hasilnya. Tangra merupakan palikasi penghitungan untuk data mining. Dari hasil perhitungan
pengelompokkan aplikasi hasilnya sama jika dibandingkan dengan sistem yang dibuat. Dari hasil  perbandingan  tersebut  sistem  yang  dibuat  dapat  dikatakan  sesuai  dengan  hasil  yang diharapkan.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Kriteria Barang Laku dan Tak laku
Barang dapat dikatakan laku apabila penjualannya lebih dari 50% dalam kurun waktu 3 bulan dari total stok yang dimiliki oleh sebuah cabang. Kemungkinan besar barang yang laku akan diproduksi kembali dengan melihat stok bahan baku yang ada. Barang dikatakan tidak laku apabila penjualannya dibawah 30% dalam kurun waktu 3 bulan dari total stok yang dimiliki oleh sebuah cabang. Barang yang tidak laku ini akan mendapatkan perlakuan khusus missal  akan  dimutasi  ke  cabang  lain  atau  akan  di  berikan  program  diskon  untuk meningkatkan produk tersebut.

## Tahap Pengelompokan
Tahapan pengelompokkan pada penelitian ini ada beberapa tahap yang harus dilakukan, antara lain :
1. Langkah pertama adalah konversikan indikator yang digunakan untuk penghitungan ke dalam bentuk biner.
Tabel 1 Konversi Warna No Nama Kode 1 Hitam 0000001 2 Merah 0000010 3 Biru 0000100 4 Hijau 0001000 5 Cokelat 0010000 6 Orange 0100000 7 Abu 1000000
Pada  Tabel  1  menunjukkan  daftar  warna  dasar  yang  digunakan  untuk  memproduksi barang.  Pada  tabel  ini  juga  menampilkan  konversi  biner  untuk  digunakan  pada perhitungan hamming distance.
Tabel 2 . Konversi Warna Kombinasi
No Nama Kode 1 Hitam 0000000001
Retno Tri Vulandari 1 , Dwi Remawati 2 , Cindy Yuli Prastya 3 : Penentuan Pengelompokan …..
2 Biru 0000000010 3 Merah 0000000100 4 Kuning 0000001000 5 Orange 0000010000 6 Cokelat 0000100000 7 Hijau 0001000000 8 Ungu 0010000000 9 Abu 0100000000 10 Putih 1000000000
Tabel 2 warna kombinasi yang digunakan ada 10 macam. Sehingga type data binernya ada 10 digit angka sesuai dengan jumlah warna kombinasi yang digunakan.
Tabel 3 . Konversi Ukuran No Nama Kode 1 M 001 2 L 010 3 XL 100
Tabel  3  hanya  terdapat  3  data.  Data  tersebut  merupakan  ukuran  jaket  yang  digunakan untuk diproduksi. Ada ukuran M, L, dan XL.
Tabel 4. Konversi Jenis Jaket No Nama Kode 1 Reguler 1 2 Extreme 0
Pada  Tabel  4 terdapat  2  data  yang  menunjukkan  jenis  jaket  yang  diproduksi.  Jaket extreme untuk suhu di bawa 20 derajat celcius dan jaket regular untuk suhu di atas 25 derajat celcius.
2. Kemudian  Menentukan  centroid  awal  yaitu  centroid  1  dan  centroid  2  secara  acak. Centroid 1 dan centroid 2 juga dirubah dalam bentuk biner.
Penghitungan  jarak  dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang  sudah  di  konversi. Sebelum  melakukan  penghitungan  yang  pertama  harus  dilakukan  adalah  menentukan Centroid Awal . Tentukan Centroid 1 dan centroid 2 secara acak Centroid 1 : Jaket L Reguler Adrenalin Hitam Merah | Qty 11 Centroid 2 : Jaket L Extreme Alpin Extreme Abu Hijau | Qty 1
Centroid 1  1 0000001 0000000100 010 Centroid 2  0 1000000 0001000000 010
3. Langkah  ketiga  adalah  menghitung  masing  –  masing  jarak  data  ke  centroid  1  dan centroid 2. Penghitungan hanya melalui 1 iterasi saja.
Hitung jarak Jaket L Reguler Denly Hitam Merah | Qty 2 terhadap Centroid Awal.
• Ukuran L = 010
• Jenis Reguler = 1
• Warna Hitam = 0000001
• Warna kombinasi Merah = 0000000100
Dalam pengitungan yang dilakukan menggunakan persamaan Hamming Distance yang sudah dijelaskan sebelumnya. Langkah pertama data dibandingkan dengan centroid 1
𝑑 𝑖𝑗 = [[ ( 010 𝑋𝑂𝑅 010) 3 ] + [ (1 𝑋𝑂𝑅 1) 1 ] + [ (0000001 𝑋𝑂𝑅 0000001) 7 ] + [ (0000000100 𝑋𝑂𝑅 0000000100) 10 ]]
4 𝑑 𝑖𝑗 = [ 0 3 + 0 1 + 0 7 + 0 10 ] 4 = 0.00
Kemudian membandingkan centroid 1 dengan centroid 2
𝑑 𝑖𝑗 = [[ (010 𝑋𝑂𝑅 010) 3 ] + [ (1 𝑋𝑂𝑅 0) 1 ] + [ (0000001 𝑋𝑂𝑅 1000000) 7 ] + [ (0000000100 𝑋𝑂𝑅 0001000000) 10 ]] 4 )
𝑑 𝑖𝑗 = [ 0 3 + 1 1 + 2 7 + 2 10 ] 4 = 0.37142
Ketentuan
• Jika 0 bertemu 1 maka hasilnya 1 begitu juga sebaliknya
• Jika 1 bertemu 1 maka hasilnya 0
• Pembagian 6 mewakili 6 jenis warna yang di gunakan
• Pembagian 3 mewakili jenis ukuran yang digunakan
4. Langkah  terakhir  adalah  mengelompokkan  hasi  perhitungan  data.  Data  yang menghasilkan  angka  mendekati  0  masuk  pada  kelompok  barang  laku  dan  data  yang nilainya semakin menjauhi 0 masukk pada kelompok barang tidak laku.
Nilai Hitung centroid 1 = 0.00 → Masuk kelompok c1
Nilai Hitung centroid 2 = 0.37142 → Masuk kelompok c2
Dari hasil perbandingan bahwa : nilai urutan 1 adalah nilai yang paling mendekati 0 dan itu artinya barang yang memiliki hasil perhitungan mendekati 0 adalah barang masuk pada centroid tersebut.  Barang yang memiliki nilai hasil paling menjauhi angka 0 adalah
Retno Tri Vulandari 1 , Dwi Remawati 2 , Cindy Yuli Prastya 3 : Penentuan Pengelompokan …..
barang masuk pada centroid kedua. Proses penghitungan tersebut dilakukan pada semua data  sehingga  menghasilkan  data  kelompok.  kelompok  barang  laku  dan  kelompok barang tidak laku adalah hasil akhirnya.
Dalam sistem yang telah dibuat ini penentuan centroid sudah dilakukan sistem secara acak. User hanya perlu memasukkan nama cabang dan selang waktu yang digunakan untuk perhitungan. Tampilan perhitungannya seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Penentuan Centroid Awal
Kemudian  setelah  di  proses,  sistem  akan  menghasilkan  tabel  data.  Data  yang  ditampilkan adalah data pengelompokan sesuai kelompok masing masing. Hasil proses program seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Proses Pengelompokan
Pada Gambar 2 ditunjukkan hasil proses pengelompokkan oleh sistem. Dimana terdapat 2 tabel  yang  menunjukkan  10  barang  paling  laku  dan  10  barang  yang  tidak  laku.  dari  hasil tersebut tindak lanjut yang dapat ditempuh adalah memproduksi kembali barang yang laku atau menyiapkan strategi marketing untuk mengatasi barang yang tidak laku.
Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan yang dilakukan oleh  sistem  dan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  aplikasi  Tanagra.  Aplikasi  ini merupakan aplikasi penghitungan data mining. Dalam pengujian ini peneliti menggunakan data penjualan salah satu kota dalam bulan yang sama. Berikut ini adalah hasil penghitungan yang dilakukan oleh aplikasi Tanagra.
Gambar 3. Hasil aplikasi tanagra 1
Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa barang Jaket Extreme Alpinextreme warna merah ukuran L masuk pada kelompok barang laku. untuk barang tidak laku dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4 . Hasil aplikasi Tanagra 2
Dari hasil perhitungan aplikasi Tanagra diatas Jaket Reguler Denaly warna hitam biru dengan ukuran M masuk pada kelompok barang tidak laku. Sedangkan hasil dari perhitungan sistem yang dibuat hasilnya tidak jauh beda
Retno Tri Vulandari 1 , Dwi Remawati 2 , Cindy Yuli Prastya 3 : Penentuan Pengelompokan …..
Gambar 4. Hasil perhitungan sistem
Pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  Jaket  Extreme  Alpinextreme  warna  merah  ukuran  L masuk  pada  kelompok  barang  laku  dan  Jaket  Reguler  Denaly  warna  hitam  biru  dengan ukuran  M  masuk  pada  kelompok  barang  tidak  laku.  jika  dilihat  secara  keseluruhan  hasil perhitungannya sama namun hanya berbeda tampilan saja.

## KESIMPULAN, DISKUSI DAN REKOMENDASI
Berdasarkan hasil penelitian dan pengolahan data yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa Pengelompokan data untuk menentukan barang laku dan tidak laku dapat dilaporkan  sesuai  dengan  cabang  dan  rentang  waktu  yang  diinginkan.  Selain  itu  hasil penelitian ini menampilkan 2 tabel yaitu tabel barang laku dan tidak laku. Masing – masing tabel menampilkan 10 barang terlaris dan 10 barang dengan penjualan terendah DAFTAR PUSTAKA
Han, J., Kamber, M.,  Pei, J. (2012). In Data Mining Concepts and Techniques. United State f America: Elsivier Inc.
Hastuti, N. F. (2013). Pemanfaatan Metode K-Means Clustering Dalam Pnentuan Peneriman Beasiswa. Surakarta: Universitas Sebelas Maret.
Hitayatullah, P.,  Kawistara, J. K. (2014). Pemrograman Web. Bandung: Informatika Bandung.
Kusuma, V. M. (2017, Juni). Implementasi Metode Fuzzy Subtractive Clustering Untuk Pengelompokkan Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1 , 878.
Lutvi,  Putro, L. S. (2013). Penerapan Kombinasi Algoritma Minhash dan Binary Hamming Distance pada Hybrid Perekomendasian Lagu. JURNAL ITSMART , VOL 2 NO.1.
M. Agustin, F. E., Fitria, A.,  Hanifah, A. (2015). Implementasi Algoritma K-Means Untuk Menentukan Kelompok Penggayaan Materi Mata Pelajaran Ujian Nasional (Studi Kasus : SMP Negeri 101 Jakarta) .
Metisen, B. M.,  Sari, H. L. (2015). Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengemlompokan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila. Jurnal Media Infotama, XI , 110-118.
Rochmawati, Y.,  Kusumaningrum, R. (2016, April). Studi Perbandingan Algoritma Pencarian String dalam Metode Approximate String Matching untuk Identifikasi Kesalahan Pengetikan Teks. Jurnal Buana Informatika, 7 , 127.
Sari, C. A.,  D, D. S. (2014). Kluster K-Means Data Mahasiswa Baru Terhadap Program Studi Yang Dipilih.
Sugiarti, Y. (2013). Analisis  Perancangan UML (Unified Modeling Language) Generated VB.6. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sutrisno. (2014). Pembuatan Aplikasi Pos (Point Of Sale) Berbasis PHP dan MySQL. Surakarta.
Suyatno. (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika Bandung.
Yuniarti, K. C. (2012). Analisis Sistem Pengendalian Internal Siklus Pendapatan (Studi Kasus pada PT Catenz Indonesia Cabang Surakarta, Jawa Tengah). Salatiga.