Vol. 7 No. 1 (April 2023)

## ANALISIS CLUSTER PENENTUAN PROMOSI PRODUK PASCA PANDEMI COVID 19 DENGAN METODE K MEANS
Devi Sugianti * , Arief Soma Darmawan, Anas Syaifudin, Risqiati
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widya Pratama, Pekalongan, Indonesia Email: devi.sugianti9807@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No1.pp20-24

## ABSTRACT
The impact of the COVID-19 pandemic has been felt by all sectors, including the economic sector. UMKM have really felt the impact after the covid 19 pandemic with declining sales turnover. This study aims to classify products from UMKM that are not selling well and selling well. The K means method was chosen for grouping because it is simple and the K means method can group according to the same criteria grouped into a data cluster, for different data entered into another cluster. There are 28 data sets which will be grouped into 2 clusters . With the criteria of total goods sold, total transactions, difference in days and final stock. The data was taken from January 2022 to August 2022. After clustering, it was found that C1 had 12 products that were selling well, and for C2 there were 16 products that were not selling well. Therefore, UMKM can carry out sales promotion strategies that are fast and precise so that products that are not selling well can increase sales volume. Promotions can be carried out in the form of discounted promotions, mailer promotions, and fractional promotions.
Keyword: Clustering, Product Promotion, K Means.

## ABSTRAK
Dampak pandemi covid 19 sangat dirasakan oleh semua sektor tidak terkecuali sektor perekonomian. UMKM sangat merasakan dampak tersebut setelah adanya pandemi covid 19 dengan omset penjualan semakin merosot. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan produk dari UMKM yang laku dan kurang laku. Metode K means dipilih  untuk  melakukan  pengelompokkan  karena  sangat  sederhana  dan  metode  K  means  dapat  melakukan pengelompokkan sesuai dengan kreteria yang sama dikelompokkan ke dalam sebuah cluster data, untuk data yang berbeda dimasukkan kedalam sebuah cluster yang lain.Terdapat 28 data set yang akan dikelompokkan menjadi 2 cluster. Dengan kreteria total barang yang terjual, total transaksi, selisih hari dan stok akhir. Data yang diambil dari bulan Januari 2022 sampai dengan bulan Agustus 2022. Setelah dilakukan clustering didapatkan bahawa C1 terdapat 12 produk yang laku, dan untuk C2 terdapat 16 produk yang kurang laku. Maka dari itu UMKM dapat melakukan  strategi  promosi  penjualan  yang  cepat  dan  tepat  agar  produk  yang  kurang  laku  agar  dapat meningkatkan volume penjualan. Promosi yang dilakukan bisa berupa promosi secara discount, promosi mailer, dan promosi rafaksi.
Kata Kunci Clustering, Promosi Produk, K means.

## PENDAHULUAN
Dampak yang ditimbulkan oleh pandemi covid 19 yang telah mewabah diseluruh negara di dunia ini menimbulkan banyak korban jiwa dan mempengaruhi semua sektor kehidupan seperti ekonomi, politik, sosial dan  budaya  (Arianto,  2021).  Pada  bulan  maret  tahun 2020  covid  19  mulai  menyebar  ke  Indonesia,  selama pandemi covid 19 ini berlangsung memberikan dampak terhadap  pemerosotan  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia  (Yamali  &  Putri,  2020).  Dampak  pandemi covid  19  sangat  dirasakan  oleh  pelaku  UMKM  yang mengalami  penurunan  omzet  sangat  signifikan. UMKM  untuk  dapat  kembali  stabil  dan  harus  dapat survive  ditengah  pendemi  covid  19  membutuhkan
strategi    (Rosita,  2020).  Resiko  level  tinggi  yang dialami  oleh  UMKM  yang  paling  berdampak  adalah penurunan  pendapatan  penurunan  jumlah  produksi serta  keniakan  harga  bahan  baku  (Safi’i,  Widodo,  & Pangastuti,  2020).  Salah  satu  strategi  untuk  yang dilakukan  oleh  UMKM  adalah  adalah  memperkuat keunggulan kompetitif (Fahriyah & Yoseph, 2020).
UMKM harus dapat menganalisa produk yang laku  dan  tidak  laku  dipasar  sebagai  salah  satu  upaya mengatasi kiris disaat pandemi covid 19. Untuk dapat mengelompokkan  produk  yang  laku  dan  tidak  laku dapat menggunakan metode K means (Samosir, Amin, & Harahap, 2021). Pada penelitan yang dilakukan oleh (Gustrianda & Mulyana, 2022) bahwa K means dapat
menganalisa  produk  yang  menjadi  unggulan  atau diminati dan produk yang kurang diminati. Metode K means  juga  dapat  digunakan  untuk  pengelompokkan pengujung  mall  yang  kian  merosot  sejak  pandemi (Dista  &  Abdulloh,  2022).  Metode  K  means  dipilih karena  kesederhanaan  dan  efisiensinya  dalam pengelompokkan  sehingga  mudah  diaplikasikan diberbagai  bidang  (Ariawan,  2019;  Jamaluddin  & Siringoringo, 2017).
Tujuan  Penelitian  ini  dilakukan  untuk melakukan  pengelompokkan  yang  dilakukan  pada perusahaan sarung di Pekalongan untuk dapat melihat barang  yang  diminati  dan  kurang  diminati  dengan menggunakan  metode  K  means  adapun  variabel  atau fitur yang digunakan adalah: jumlah transaksi, terakhir dibeli,  total  pembelian,  dan  stok  terakhir.  Sehingga dapat  melakukan  rekomendasi  promosi  untuk  setiap produknya  dengan  4  kategori  promosi  yang  dapat dilakukan yaitu Rafraksi, Mailer, Discount, dan Listing (Malau,  2020).  Dengan  pemilihan  strategi  promosi yang tepat diharapkan dapat meningkatkan pendapatan perusahaan,  berdasrakan  kumpulan  data  yang  dapat digunakan  untuk  sebagai  dasar  pengetahuan  (Muni, 2020).

## TINJAUAN PUSTAKA K Means
K  means  termasuk  dalam  sebuah  metode clustering non hirarki yang melakukan pengelompok- kan sesuai dengan kriteria yang sama dikelompokkan ke dalam sebuah cluster data, untuk data yang berbeda dimasukkan  kedalam  sebuah  cluster  yang  lain (Gustientiedina,  Adiya,  &  Desnelita,  2019).  K  means termasuk  kedalam  Unsupervised  learning  bahwa algoritma  K  means  dapat  mencari  pola  tanpa  adanya target atau label (Zulfa, Auliya, & Zaenal, 2021).
Langkah-langkah  algoritma  k  means  adalah pertama  tentukan  jumlah  K  yang  diinginkan  atau jumlah  cluster,  lalu  tentukan  titik  pusat  atau  centroid dari  cluster  tersebut  secara  acak,  akan  tetapi  setelah tahap iterasi digunakan rumus seperti:
𝑉 !" = # $ ! ∑ 𝑋 𝐾𝑗 $ ! %&' ...........................................(1)
Ket:
𝑉 !" = titik pusat rata-rata cluster ke i untuk varibel ke j 𝑛 ! = Jumlah anggota cluster ke i i,k = indeks dari cluster j    = indeks dari variabel Xkj  =  nilai  data  ke  k  variabel  j  pada  cluster tersebut
Sedangkan pada tahap hitung jarak antara tiap objek dengan centroid dengan rumus sebagai berikut:
𝐷𝑒 = +(𝑥 ! −𝑠 ! ) ( + (𝑦 ! −𝑡 ! ) ( ............................(2) Ket:
De = Jarak antara objek dengan centroid i = banyaknya objek (x,y) = Koordinat objek (s,t) = koordinat centroid
Setelah  melakukan  penghitungan  jarak  antara objek  dengan  centroid  maka  kelompokkan  objek berdasarkan  jarak  centroid  terdekat.  Lakukan  iterasi sehingga centroid bernilai optimal.

## METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini  menggunkan  KDD (Knowledge Discovery In Database) bahwa KDD dapat memperoleh pengetahuan dari database. Pengambilan keputusan  dapat  diperoleh  dari  basis  pengetahuan. Secara detail untuk proses KDD adalah sebagai gambar 1 berikut (Dewi, Purnama, & Utami, 2022):
Gambar 1. Proses KDD
Adapun  proses  KDD  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah:
1. Data Selection
Dalam  fase  data  selection  melakukan  pemilihan data.  Data  yang  diperoleh  pada  Umar  Hafidz Sarung  salah  satu  UMKM  yang  memproduksi sarung  di  Pekalongan.  Adapun  data  yang  diambil adalah  data  penjualan  sarung  dari  bulan  Januari 2022  sampai  bulan  Agustus  2022.  Ada  1.706 transaksi penjualan. Dan ada 28 jenis sarung yang diproduksi pada tahun 2022.
2. Prepocessing/ Cleaning Pada  fase  preprocessing/  cleaning  adalah melakukan  pemilihan  data  yang  akan  dijadikan model  dan  melakukan  seleksi  serta  melakukan pembersihan  data  dari  data-data  yang  tidak  valid dari  data  yang  didapatkan  1.706  data  ditransaksi penjualan,  setelah  dilakukan  proses  pembersihan maka didapatkan data transaksi sebanyak 1626 data transaksi.  Ada  80  data  transaksi  yang  tidak  valid
Vol. 7 No. 1 (April 2023)
maka  tidak  dapat  digunakan  untuk  proses selanjutnya
3. Transfromation Data Atribut yang dipilih adalah:
a. selisih  hari  antara  tanggal  dilakukannya pemodelan  dengan  tanggal  terakhir  barang tersebut dijual, pada saat pengambilan data pada tanggal 1 September 2022.
b. Total  barang  yang  terjual  dalam  transaksi pembelian terhadap barang tersebut dalam bulan Januari 2022 sampai dengan Agustus 2022
c. Total transaksi berapa kali terjual dalam kurun waktu bulan Januari 2022 sampai dengan bulan Agustus 2022.
d. Stok  akhir  yang  dimilik  dalam  gudang  untuk setiap barang
4. Data Mining Pada prosesn data mining menggunakan motode K means  untuk  melakukan  pengelompokkan  barang yang  laku  dan  kurang  laku  dengan  kriteria  yang telah ditetapkan
5. Interpretation/ Evaluation Pada  tahap  ini  melakukan  pengujian  yang menggunakan dataset dengan menggunakan Python

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat 28 jenis sarung yang diproduksi oleh UMKM.  Dengan  memproduksi  sebanyak  165.350 produk  sarung.  Adapun  yang  terjual  sampai  bulan Agustus 2022 sebanyak 128.113 buah sarung dan yang tidak  terjual  sebanyak  37.237  sarung.  Terdapat  1.626 data transaksi penjualan yang valid.
Berikut ini adalah tabel 1.

## Tabel 1. Transaksi penjualan
Kode Barang Total Barang Total Transaksi Selisih Hari Stok 1 60 4 11  2440 2 2,000 4 28 500 3 20,250 4 21 250 4 1,015 2 29 735 5 10,352 150 5 648 6 2,543 62 17  2457 7 5,411 96 5  1089 8 12,713 244 1 287 9 5,370 116 1 630 10 12,976 218 1 24 11 5,673 86 8 327 12 3,481 104 12  2519 13 672 20 56 828 14 7,285 144 5  5715 15 1,745 26 5  1255 16 50 4 16 100 17 140 4 14 10
Kode Barang Total Barang Total Transaksi Selisih Hari Stok 18 3,000 6 12  2000 19 2,400 8 22  2600 20 400 2 26 100 21 7,072 102 5  2928 22 9,920 48 7 80 23 9,292 124 11 708 24 20 2 12 130 25 2,200 6 26  3800 26 60 6 16 90 27 1,553 24 23  4447 28 460 10 21 540
Gambar 2. Visualisasi cluster
Pengguna UMKM dapat menggunakan program untuk melakukan clusterisasi produk  dengan tampilan program sebagai berikut:
Gambar 3. Tampilan Login pengguna
Gambar 4. Halaman input data kriteria
Pengguna  dapat  menginputkan  data  kriteria. Adapun  kriteria  atau  atribut  yang  digunakan  adalah
total  barang,  total  transaksi,  selisih  hari  dan  stok. Adapun  dapat  dilihat  pada  tampilan  gambar  4  untuk menu kriteria
Gambar 5. Halaman Input Alternatif barang
Pada  gambar  5  pengguna  dapat  menginputkan data alternatif barang yang akan dikelompokkan, data yang  ada  sebanyak  28  jenis  sarung  yang  akan dikelompokkan menjadi 2 cluster.
Gambar 6. Menampilkan Proses Perhitungan
Pada gambar 6 melakukan normalisasi data dan melakukan  proses  perhitungan  k  means  yang  akan ditampilkan dalam excel. Seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Output Clusterisasi Data Produk
Kode Barang Total Barang Total Transaksi Selisih Hari Stok Cluster 1 60 4 11 2440 1 2 2,000 4 28 500 1 3 20,250 4 21 250 0 4 1,015 2 29 735 1 5 10,352 150 5 648 0 6 2,543 62 17 2457 1 7 5,411 96 5 1089 0 8 12,713 244 1 287 0 9 5,370 116 1 630 0 10 12,976 218 1 24 0 11 5,673 86 8 327 0 12 3,481 104 12 2519 0 13 672 20 56 828 1 14 7,285 144 5 5715 0 15 1,745 26 5 1255 1
16 50 4 16 100 1
17 140 4 14 10 1 18 3,000 6 12 2000 1 19 2,400 8 22 2600 1 20 400 2 26 100 1
Kode Barang Total Barang Total Transaksi Selisih Hari Stok Cluster 21 7,072 102 5 2928 0 22 9,920 48 7 80 0 23 9,292 124 11 708 0 24 20 2 12 130 1 25 2,200 6 26 3800 1 26 60 6 16 90 1 27 1,553 24 23 4447 1 28 460 10 21 540 1
Berdasarkan  tabel  2    terdapat  28  jenis  sarung dapat  dikelompokkan  menjadi    2  kelompok  yaitu  c1 atau  kelompok  ke  1  dengan  jumlah  12  data  bahwa kelompok ke 1 adalah barang yang laku. Dengan total transaksi yang lebih tinggi, dan selisih hari yang lebih sedikit. Dapat dilihat pada tabel 3 untuk hasil cluster 1
Tabel 3. Hasil Cluster 1
Kode Barang Total Barang Total Transaksi Selisih Hari Stok Cluster 3 20,250 4 21 250 0 5 10,352 150 5 648 0 7 5,411 96 5 1089 0 8 12,713 244 1 287 0 9 5,370 116 1 630 0 10 12,976 218 1 24 0 11 5,673 86 8 327 0 12 3,481 104 12 2519 0 14 7,285 144 5 5715 0 21 7,072 102 5 2928 0 22 9,920 48 7 80 0 23 9,292 124 11 708 0
Sedangkan  untuk  kelompok  ke  2  atau  c2 terdapat  16  data,  bahwa  barang  tersebut  tidak  laku dengan stok yang masih banyak dan jumlah transaksi yang sedikit.  Dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Hasil Cluster 2
Kode Barang Total Barang Total Transaksi Selisih Hari Stok Cluster 1          60 4 11  2440 1 2 2,000 4 28 500 1 4 1,015 2 29 735 1 6 2,543 62 17  2457 1 13        672 20 56 828 1 15 1,745 26 5  1255 1 16 50 4 16 100 1 17        140 4 14 10 1 18 3,000 6 12  2000 1 19 2,400 8 22  2600 1 20        400 2 26 100 1
24 20 2 12 130 1 25 2,200 6 26  3800 1 26 60
6 16 90 1 27 1,553 24 23  4447 1 28        460 10 21 540 1
Vol. 7 No. 1 (April 2023)

## KESIMPULAN
Metode  K  means  dapat  digunakan  untuk pengelompokkan  data.  UMKM  dapat  memanfaatkan sistem ini untuk melakukan pengelompokkan produk. Pengujian    yang  dilakuan  dengan  data  sebanyak  28 jenis  sarung  yang  diperloeh  dari  data  transaksi  dari bulan Januari 2022 sampai dengan bulan Agustus 2022. Data peroduk tersebut dikelompok menjadi 2 kelompok yaitu  C1  dengan  jumlah  anggota  sebanyak  12  data, yang  masuk  ke  cluster  1  adalah  produk  yang  laku sedangkan untuk C2 sebanyak 16 data adalah produk yang  kurang  laku.  Maka  UMKM  dapat  menerapkan promosi  discount,  mailer,  rafaksi  untuk  dapat meningkatkan volume penjualan produk tersebut

## DAFTAR PUSTAKA
Arianto, B. (2021). Dampak Pandemi COVID-19 terhadap Perekonomian Dunia. JURNAL EKONOMI PERJUANGAN , 2 (2). https://doi.org/10.36423/jumper.v2i2.665
Ariawan, P. A. (2019). Optimasi Pengelompokan Data Pada Metode K-means dengan Analisis Outlier. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 5 (2), 88–95. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i2.2019.8 8-95 Dewi, N. L. P. P., Purnama, I. N., & Utami, N. W. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 16 (2), 105. https://doi.org/10.32815/jitika.v16i2.761 Dista, T. M., & Abdulloh, F. F. (2022). Clustering Pengunjung Mall Menggunakan Metode K- Means dan Particle Swarm Optimization.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (3), 1339. https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.4172
Fahriyah, A., & Yoseph, R. (2020). Keunggulan kompetitif spesial sebagai strategi keberlanjutan UKM di Era New Normal. In Prosiding Seminar STIAMI (pp. 104–110). Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y.
(2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 5 (1), 17–24. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.1 7-24
Gustrianda, R., & Mulyana, D. I. (2022). Penerapan
Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (1), 27. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3294 Jamaluddin, & Siringoringo, R. (2017). Improved
Fuzzy K-Nearest Neighbor Using Modified Particle Swarm Optimization. Journal of
Physics: Conference Series , 930 , 012024. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/930/1/012024 Malau, Y. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori Promosi Produk Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus : Minimarket). MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 19 (2), 339–346. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.672 Muni, A. (2020). Analisis Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Penjualan Sepeda Motor Studi Kasus PT. Alfa Scorpii. JUTI UNISI , 4 (1), 1–8. https://doi.org/10.32520/juti.v4i1.1087 Rosita, R. (2020). PENGARUH PANDEMI COVID- 19 TERHADAP UMKM DI INDONESIA. JURNAL LENTERA BISNIS , 9 (2), 109. https://doi.org/10.34127/jrlab.v9i2.380 Safi’i, I., Widodo, S. R., & Pangastuti, R. L. (2020). Analisis Risiko pada UKM Tahu Takwa Kediri terhadap Dampak Pandemi COVID-19. Jurnal Rekayasa Sistem Industri , 9 (2), 107–114. https://doi.org/10.26593/jrsi.v9i2.4003.107-114 Samosir, H., Amin, M., & Harahap, I. R. (2021).
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Produk Merk Bata Menggunakan Algoritma K- Means. JUTSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 1 (2), 161–166.
https://doi.org/10.33330/jutsi.v2i1.1163
Yamali, F. R., & Putri, R. N. (2020). Dampak Covid- 19 Terhadap Ekonomi Indonesia. Ekonomis: Journal of Economics and Business , 4 (2), 384. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v4i2.179
Zulfa, N., Auliya, R. I., & Zaenal, A. (2021). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K- Means. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI) , 2 (2), 100–108.