## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol.2 N o .   2 Hal:  53-59 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Pemetaan Wilayah Potensial Terhadap Penjualan Sepeda Motor Honda Menggunakan K-Means Clustering
Zulrahmadi 1 
1 Universitas Islam Indragiri
zulrahmadi@gmail.com

## Abstract
Indragiri  Hilir  regency  consists  of  land  and  water  which  are  divided  into  20  districts,  39  sub-districts  and  197  villages. Looking at the  geographical condition of Indragiri Hilir Regency,  motorcycle sales  companies need to know the areas that have  potential  for  motorcycle  sales.  Grouping  potential  areas  is  important  in  increasing  sales  profit  for  the  company.  This study aims to help PT. Capella Dinamik Nusantara in making the decision to increase sales to be more significant, promotion and  marketing  techniques  were  more  targeted  towards  Honda  motorcycle  sales  in  the  mapped  areas.  The  data  used  in  this study are Honda motorcycle sales data from 2017 to 2019. Data processing in this study uses the K-Means Clustering method with 3 clusters, namely Cluster 0 (C0) Less Potential, Cluster 1 (C1) Enough Potential, Cluster 2 (C2) Has the potential to sell Honda motorcycles. The result of the grouping process with 2 iterations states that for Cluster 0 there are 5 regions, for Cluster 1 there are 3 regions, and for Cluster 2 there are 2 regions.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Sales, Motorbikes.

## Abstrak
Wilayah kabupaten Indragiri Hilir terdiri dari daratan dan perairan yang terbagi menjadi 20 Kecamatan, 39 kelurahan dan 197 desa.  Melihat  kondisi  geografis  Kabupaten  Indragiri  Hilir,  perusahaan  penjualan  sepeda  motor  perlu  mengetahui  wilayah yang  potensial  terhadap  penjualan  sepeda  motor.  Pengelompokan  wilayah  potensial  merupakan  hal  penting  dalam peningkatan  profit  penjualan  bagi  perusahaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  PT.  Capella  Dinamik  Nusantara dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan penjualan menjadi lebih signifikan, teknik promosi dan marketing lebih tepat sasaran terhadap penjualan sepeda motor honda di wilayah-wilayah yang telah dipetakan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan sepeda motor honda tahun 2017 sampai dengan 2019. Pengolahan data dalam penelitian ini  menggunakan  metode K-Means  Clustering dengan  jumlah  3  Cluster  yaitu  Cluster  0  (C0)  Kurang  Berpotensi,  Cluster  1 (C1)  Cukup  Berpotensi,  Cluster  2  (C2)  Sangat  Berpotensi  terhadap  penjualan  sepeda  motor  honda.  Hasil  dari  proses pengelompokkan dengan 2 kali iterasi menyatakan bahwa untuk Cluster 0 berjumlah 5 wilayah, untuk Cluster 1 berjumlah 3 wilayah, dan untuk Cluster 2 berjumlah 2 wilayah.
Kata kunci: Data Mining , K-Means , Clustering , Penjualan, Sepeda Motor.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
PT.  Capella  Dinamik  Nusantara  (CDN)  adalah perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  outlet  penjualan sepeda  motor  honda  yang  mendirikan  cabang  wilayah pemasaran  di  kabupaten  Indragiri  Hilir  sejak  tahun 2011 yang berpusat di kota tembilahan.
Semenjak  berdirinya  CDN  di  kota  tembilahan,  semua data  penjualan  yang  ada  tersimpan  didalam  database kantor cabang dan tersusun dengan baik. Dalam proses penjualannya  selama  ini,  PT.  Capella  Dinamik Nusantara  mengalami  kendala  dalam  pengelolaan produk yaitu manajemen stok sepeda motor. Pemilihan data  penjualan  sepeda  motor  honda  sebagai  objek penelitian untuk dianalisis dikarenakan dalam database penjualan tersebut tersimpan potensi-potensi atau fakta yang telah didokumentasikan untuk digali dan diproses menjadi  sebuah  pengetahuan  baru  bagi  perusahaan ketika  mengambil  keputusan  tentang  permasalahan
penjualan,  baik  dari  manajemen  ketersediaan,  maupun manajemen  promosi  atau  marketing.  Pengelompokkan data  penjualan  dibagi  berdasarkan  wilayah  desa-desa yang  menjadi  sasaran  penjualan  sepeda  motor.  Desa tersebut dikelompokkan menjadi wilayah desa potensial,  cukup  potensial,  serta  kurang  potensial terhadap  penjualan  sepeda  motor  honda  dengan menggunakan  metode Clustering ,  data-data  penjualan diperlukan sebagai acuan untuk melakukan pengelompokan.  Data  yang  sudah  dikelompokkan mampu  mempermudah  perusahaan  dalam  mengetahui wilayah  desa  yang  potensial,  cukup  potensial,  dan kurang  potensial  terhadap  penjualan  sepeda  motor honda.
Beberapa penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya menggunakan algoritma k-means clustering diantaranya  adalah  Putra  &  Wadisman  (2018) menggunakan  algoritma k-means  clustering dalam pemilihan  pelanggan  potensial  dengan  data  dengan
pusat  centroid  terbesarlah  yang  termasuk  ke  dalam pelanggan  yang  paling  potensial  [ 1 ].  Penelitian Waworuntu  &  Amin  (2018)  algoritma k-means clustering dalam  pemetaan  calon  penerima  jamkesda dengan hasil penelitian diperoleh hasil pada C0 cluster tidak mampu sebanyak 334 anggota, C1 cluster mampu sebanyak  106  anggota  [ 2 ].  Penelitian  Silalahi  (2018) algoritma k-means dalam clustering terhadap penjualan produk di PT Batamas Niaga Jaya diperoleh hasil pada C0 kelompok tidak laris dengan jumlah 657 produk, C1 kelompok  yang  laris  dengan  jumlah  70  produk  [ 3 ]. Penelitian  Rosmini  dkk  (2018)  algoritma k-means clustering dalam  pemetaan  kelompok  mahasiswa melalui  data  aktivitas  kuliah  diperoleh  hasil  pada cluster 1  kelulusan  tepat  waktu  berjumlah  10 mahasiswa, cluster 2  kelulusan  tidak  tepat  waktu berjumlah 10 mahasiswa [ 4 ].
Penelitian  Parlina  dkk  (2018)  algoritma k-means clustering dalam  pengelompokan  pegawai  yang  layak mengikuti  assessment  dengan  hasil  diperoleh  C1 cluster lolos  dengan  pusat cluster 8;66;13,  C2 cluster hampir  lolos  dengan  pusat cluster 10;71;14,  dan  C3 cluster tidak  lolos  dengan  pusat cluster 7;60;12  [ 5 ]. Penelitian Fatmawati & Windarto   (2018) algoritma k- means  clustering dalam  pengelompokkan  daerah terjangkit  demam  berdarah  dengue  diperoleh  hasil  C1 cluster tingkatan  tinggi  dengan  jumlah  4  provinsi,  C2 cluster tingkatan  sedang  dengan  jumlah  13  provinsi, dan  C3 cluster tingkatan  rendah  dengan  jumlah  17 provinsi  [ 6 ].  Penelitian    Nur  dkk  (2017)  algoritma k- means dalam clustering jurusan  pada  Sekolah Menengah  Kejuruan  tahun  ajaran  2014/2015  diperoleh hasil  C1 cluster tidak  lulus,  C2 cluster rekayasa perangkat  lunak,  C3 cluster teknik  komputer  jaringan [ 7 ]. Penelitian Febianto & Palasara (2019) algoritma k- means  clustering dalam  analisa  data  informasi kemiskinan  di  Jawa  Barat  diperoleh  hasil  5 cluster dengan cluster pertama  yang  menjadi  prioritas  dalam peningkatan kesejahteraan penduduknya [ 8 ].
Penelitian  Aprianti  &  Permadi  (2018)  algoritma k- means dalam clustering data  kecelakaan  lalu  lintas dijalan  raya  diperoleh  hasil  bahwa  kecelakaan  sering terjadi  pada  kendaraan  roda  2,  korbannya  adalah pengemudi  di  hari  kerja  pada  waktu  pagi  hari  [ 9 ]. Penelitian Gustientiedina dkk (2019) algoritma k-means dalam clustering data  obat-obatan  pada  RSUD Pekanbaru  diperoleh  hasil  3 cluster [ 10 ].  Penelitian Alfiandi  dkk  (2018)  algoritma k-means  clustering dalam pemetaan permukiman kumuh di kota Bengkulu diperoleh hasil cluster 1 kawasan  kumuh berat, cluster 2  kawasan  kumuh  sedang, cluster 3  kawasan  kumuh ringan, cluster 4 kawasan tidak kumuh [ 11 ].  Penelitian Triyansyah  &  Fitrianah  (2018)  algoritma k-means clustering dalam  menentukan  strategi  marketing diperoleh  hasil  2 cluster untuk  informasi  reseller potensial,  dan  3 cluster untuk  informasi  tipe  sepatu yang  laris.Isi  dari  pendahuluan  adalah  jawaban  atas pertanyaan [ 12 ].
Penelitian  Maulida  (2018)  algoritma k-means dalam pengelompokkan kunjungan wisatawan ke objek wisata unggulan  di  Prov.  DKI  Jakarta  dengan  hasil  C1  = Taman Impian Jaya Ancol, C2 = Taman Mini Indonesia Indah  dan  Kebon  Binatang  Ragunan,  dan  C3  = Monumen Nasional, Museum Nasional, Museum Satria Mandala,  Museum  Sejarah  Jakarta  dan  Pelabuhan Sunda  Kelapa  [ 13 ].  Penelitian  Widodo  &  Wahyuni (2017) algoritma k-means clustering untuk  mengetahui bidang skripsi mahasiswa multimedia diperoleh cluster 1  bidang  video  dan  animasi, cluster 2  bidang  aplikasi pengembangan  perangkat  lunak  [ 14 ].  Penelitian  Praja dkk  (2019)  algoritma k-means  clustering dalam mengelompokkan data penumpang dan kapal angkutan laut  di  Indonesia  dengan  hasil  5 cluster , cluster 1 sangat  rendah, cluster 2  rendah, cluster 3  sedang, cluster 4  tinggi,  dan cluster 5  sangat  tinggi  [ 15 ]. Penelitian  Efendi  dkk  (2019)  algoritma k-means clustering dalam  pengelompokan  dan  pemetaaan derajat  kesehatan  kota  Bengkulu  dengan  hasil cluster tertinggi  berjumlah  2  puskesmas, cluster menengah berjumlah  15  puskesmas,  dan cluster terendah berjumlah 3 puskesmas [ 16 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Objek penelitian yang dilakukan ini menggunakan data yang  bersumber  dari  penjualan  sepeda  motor  honda tahun  2017  sampai  dengan  2019    pada  PT.  Capella Dinamik Nusantara Tembilahan.
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan proses non-trivial yang  berguna  untuk  mencari  dan mengidentifikasi pola di dalam data, dimana pola yang ditemukan tersebut bersifa benar, agar dapat bermanfaat  dan  dapat  dipahami.  KDD  juga  dapat diartikan sebagai inti dari informasi, yang bersifat tidak dapat  dikenal  dari  kumpuln  data.  Proses  KDD menyertakan  dari  proses  sistem data  mining. Data Mining  merupakan  proses  pengelompokan  data  yang diolah  dari  data  dengan  jumlah  besar,  pemanfaatan sebuah  data  menjadi  suatu  yang  penting  dalam  segala bidang,  baik  dari  bidang  akademik,  bisnis  maupun edisi.
Clustering merupakan  teknik  pengelompokan record pada  basis  data  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Hasil clustering diberikan  kepada  pengguna  akhir  untuk memberikan  gambaran  tentang  apa  yang  terjadi  pada database. Konsep  dasar  dari clustering adalah mengelompokan  sejumlah  objek  ke  dalam cluster dimana cluster yang baik adalah cluster yang memiliki tingkat  kesamaan  yang  tinggi  antar  objek  di  dalam suatu cluster dan  tingkat  ketidaksamaan  yang  tingi dengan  objek cluster yang  lainnya. Clustering adalah teknik data mining yang digunakan untuk menganalisis data dalam memecahkan permasalahan pengelompokan data  atau  mempartisi  dari  dataset  ke  dalam  subset. Teknik cluster mempunyai  dua  metode  dalam pengelompokannya  yaitu hierarchical  clustering dan non-hierachical clustering. Non hierarchical clustering
pada  teknik  ini  dimulai  dengan  menentukan  jumlah cluster yang diinginkan (dua cluster, tiga cluster, empat cluster atau  lebih),  setelah  menentukan  jumlah cluster yang  diinginkan  maka  proses cluster dimulai  tanpa mengikuti  proses  hirarki,  metode  ini  juga  disebut sebagai  metode k-means  clustering [ 17 ] . Metode k- means  clustering merupakan  salah  satu  metode  data clustering  non  hierarchical yang  berusaha  mempartisi data-data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster atau  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokan  ke  dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik berbeda, dikelompokan ke dalam kelompok lainnya. Kemiripan anggota terhadap cluster diukur  dengan  kedekatan  objek  terhadap  nilai  mean pada cluster atau dapat disebut sebagai centroid cluster atau pusat massa [ 18 ].
Langkah-langkah  dalam  penerapan  algoritma k-means clustering yaitu  dengan  menentukan  jumlah cluster k yang  dibuat,  selanjutnya  menentukan  nilai  dari pusat/ centroid awal  yang  ditentukan  secara  acak    atau penentuan sendiri, setelah mendapatkan nilai titik pusat cluster langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak setiap  data  ke  masing-masing centroid dengan menggunakan  rumus  korelasi  antar  dua  objek,  seperti yang  terdapat  pada  rumus Euclidean  Distance berikut ini.
fg √ f - g f - g f - g (1)
Dimana :
D fg = Jarak antara f dan g
w f = Koordinat w objek
w g = Koordinat w pusat
x f = Koordinat x objek
x g = Koordinat x pusat
Setelah mendapatkan hasil dari perhitungan jarak setiap data,  langkah  selanjutnya  adalah  menggabungkan setiap  data  yang  dilihat  berdasarkan  jarak  terdekat antara data dan cluster. Langkah selanjutnya menentukan titik pusat centroid baru dengan menghitung  nilai  rata-rata  berdasarkan  data  pada cluster yang  serupa,  untuk  menentukan  pusat centroid baru  untuk  menghitung  jarak  antara  data  dan centroid dapat menggunakan rumus berikut ini.
C k (2)
Dimana :
C k = data cluster ke k
a 1 = nilai record data ke 1
a 2 = nilai record data ke 2
= jumlah record data
Algoritma k-means merupakan algoritma yang dilakuan secara  berulang-ulang  hingga  menghasilkan cluster sesuai  kelompok  pada  data-data  yang  sama,  dan  yang berbeda di tempatkan pada kelompok yang berbeda.
Kelebihan  yang  terdapat  pada  algoritma k-means clustering adalah sebagai berikut [ 19 ]:
 Sangat  mudah  dalam  pengimplementasian  dan proses menjalankan
 Mudah untuk beradaptasi
 Sangat umum digunakan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data total penjualan sepeda motor honda tahun 2017 sampai dengan  tahun  2019  yang  diperoleh  dari  PT.  Capella Dinamik  Nusantara  Tembilahan.  Adapun  sampel  data penjualan  sepeda  motor  honda  yang  menjadi  objek penelitian  seperti  pada  Tabel  1  di  bawah  ini:
Tabel 1. Sampel Data Penjualan Sepeda Motor Honda
No Nama Desa Kecamatan Kabupaten Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) 1 Kuala Enok Tanah Merah Indragiri Hilir 4 10 6 2 Kuala Gaung Gaung Anak Serka Indragiri Hilir 7 8 12 3 Nusantara Jaya Keritang Indragiri Hilir 8 10 6 4 Teluk Pinang Gaung Anak Serka Indragiri Hilir 41 28 44 5 Tembilahan Hilir Tembilahan Indragiri Hilir 115 123 130 6 Lahang Hulu Gaung Indragiri Hilir 7 8 10 7 Tembilahan Barat Tembilahan Hulu Indragiri Hilir 50 76 41 8 Metro Reteh Indragiri Hilir 3 2 1 9 Pulau Palas Tempuling Indragiri Hilir 23 43 36 10 Tembilahan Kota Tembilahan Indragiri Hilir 103 123 135
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisa  dengan metode k-means  clustering untuk  memetakan  wilayah potensial  terhadap  penjualan  sepeda  motor  honda berdasarkan  total  penjualan  tahun  2017,  tahun  2018, dan tahun 2019 dengan menjadi 3 cluster, yaitu cluster C0  untuk  wilayah  kurang  berpotensi, cluster C1  untuk wilayah  cukup  berpotensi,  dan cluster C2  untuk wilayah  sangat  berpotensi.  Berikut  ini  merupakan tahapan algoritma k-means, yaitu:
1. Melakukan Data Cleaning / pembersihan data
2. Menginput data yang sudah dibersihkan
3. Menentukan jumlah cluster (K)
4. Menentukan titik centroid secara random
5. Menghitung jarak centroid terdekat
a. Proses iterasi 1 b. Proses iterasi 2
c. Proses iterasi n
6. Mengelompokkan data masing-masing cluster 7. Mengecek perubahan data
8. Hasil cluster
Agar  lebih  jelas  dan  terarah,  penerapan  algoritma k- means pada  penelitian  ini  digambarkan  dalam  bentuk flowchart seperti pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Flowchart Proses k-means
3.1 Melakukan Pembersihan Data
Tahapan ini merupakan proses pengoreksian, pengurangan data sebelumnya atau membuang sebagian  data  yang  ganda,  menghilangkan  data  yang kotor,  serta  memverifikasi  data  yang  dianggap  tidak konsisten  dan  memverifikasi  kesalahan  yang  ada  pada data. Tujuannya yaitu untuk memudahkan dalam proses perhitungan algoritma k-means .
Hasil dari pembersihan data dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Sampel Data Cleaning Penjualan Sepeda Motor Honda
No Nama Desa Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) 1 Kuala Enok 4 10 6 2 Kuala Gaung 7 8 12 3 Nusantara Jaya 8 10 6 4 Teluk Pinang 41 28 44 5 Tembilahan Hilir 115 123 130 6 Lahang Hulu 7 8 10 7 Tembilahan Barat 50 76 41 8 Metro 3 2 1 9 Pulau Palas 23 43 36 10 Tembilahan Kota 103 123 135

## 3.2 Menginput Data yang Sudah dibersihkan
Proses  penginputan  data  dilakukan  ke  dalam  sistem setelah  melakukan  pembersihan  data  ( data  cleaning). Data  yang  digunakan  dalam  proses  penginputan  pada penelitian  ini  adalah  data training yang  sudah dilakukan pembersihan dengan jumlah sampel sebanyak 10 data.
3.3 Menentukan Jumlah Cluster K
Pada penelitian ini jumlah cluster ditentukan menjadi 3, dimana  nantinya  ke-3 cluster ini  menentukan  hasil penelitian  mengenai  wilayah  yang  masuk  dalam kategori  kurang  berpotensi,  cukup  berpotensi,  dan sangat  berpotensi  terhadap  penjualan  sepeda  motor honda di Kabupaten Indragiri Hilir.

## 3.4 Menentukan Titik Centroid
Penentuan centroid awal  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  cara  acak  atau  random.  Peneliti  mengambil mengambil  angka  terendah,  angka  menengah,  dan angka tertinggi  mengenai total penjualan  sepeda  motor honda selama 3 tahun yang ada di Kabupaten Indragiri Hilir, dengan data centroid sebagai berikut:
Tabel 3. Sampel Centroid Acak Centroid Nama Desa Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) C0 Kuala Enok 4 10 6 C1 Teluk Pinang 41 28 44 C2 Tembilahan Kota 103 123 135 3.5 Menghitung Jarak Centroid Terdekat
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  setiap data  kemasing-masing centroid adalah  menggunakan rumus  korelasi  antara  tiga  objek  ( Euclidean  distance), sehingga dengan rumus ini ditemukan jarak yang paling terdekat  dari  setiap  data  dengan  masing-masing mendapatkan kecocokan data centroid. Proses perhitungannya seperti berikut ini:
1. Proses iterasi 1
a. Menghitung cluster 0 (C0)
Proses perhitungan diambil dari data desa nomor urut 1 dan nilai centroid C0, yaitu:
√
= 0
b. Menghitung cluster 1 (C1)
Proses perhitungan diambil dari data desa nomor urut 1 dan nilai centroid C1, yaitu:
√
= 56
c. Menghitung cluster 2 (C2)
Proses perhitungan diambil dari data desa nomor urut 1 dan nilai centroid C2, yaitu:

## √
= 198
3.6 Mengelompokan data masing-masing cluster
Setelah  proses  perhitungan  dilakukan  pada  tahapan menghitung  jarak  centroid  terdekat  sebelumnya, selanjutnya  data  dikelompokan  sesuai  dengan cluster masing-masing data, seperti yang terlihat pada Tabel  4 dibawah ini.
Tabel 4 Sampel Data Perhitungan Iterasi 1 No Nama Desa Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) C0 C1 C2 Jarak Terdekat C0 C1 C2 1 Kuala Enok 4 10 6 0 56 198 0 1 0 0 2 Kuala Gaung 7 8 12 7 51 194 7 1 0 0 3 Nusantara Jaya 8 10 6 4 53 196 4 1 0 0 4 Teluk Pinang 41 28 44 56 0 145 0 0 1 0 5 Tembilahan Hilir 115 123 130 201 148 13 13 0 0 1 6 Lahang Hulu 7 8 10 5 52 195 5 1 0 0 7 Tembilahan Barat 50 76 41 88 49 118 49 0 1 0 8 Metro 3 2 1 9 63 206 9 1 0 0 9 Pulau Palas 23 43 36 48 25 150 25 0 1 0 10 Tembilahan Kota 103 123 135 198 145 0 0 0 0 1 Jumlah 5 3 2
Tabel  3  diatas  merupakan  hasil  klasterisasi  masing- masing  data  sampel  pada  setiap  desa  dengan menggunakan  rumus euclidean  distance .  Adapun  hasil untuk cluster  0 berjumlah  5  desa,  untuk cluster 1 berjumlah 3 desa, dan untuk cluster 2 berjumlah 2 desa.

## 3.7 Menentukan Titik Centroid
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan    iterasi  kedua dengan  menghitung  rata-rata  hasil  data  sampel  yang telah dikelompokan pada iterasi pertama untuk mencari centroid baru, dengan perhitungan sebagai berikut:
1. Cluster 0 (C0) berjumlah 5 data
C0(X1) = (4+7+8+7+3) / 5
C0(X1) = 6
C0(X2) = (10+8+10+8+2) / 5
C0(X2) = 8 C0(X3) = (6+12+6+10+1) / 5
C0(X3) = 7
2. Cluster 1 (C1) berjumlah 3 data
C1(X1) = (41+50+23) / 3
C1(X1) = 38
C1(X2) = (28+76+43) / 3 C1(X2) = 49 C1(X3) = (44+41+36) / 3 C1(X1) = 40
3. Cluster 2 (C2) berjumlah 2 data
C2(X1) = (115+103) / 2
C2(X1) = 109
C2(X2) = (123+123) / 2
C2(X2) = 123
C2(X3) = (130+135) / 2
C2(X3) = 133
Setelah proses perhitungan dilakukan, maka didapatlah data centroid baru  yang  akan  digunakan  untuk  proses iterasi  kedua.  Data centroid baru  dapat  dilihat  pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Centroid Baru
Centroid Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) C0 6 8 7 C1 38 49 40 C2 109 123 133 3.8 Menghitung Jarak Centroid Terdekat
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  setiap data  kemasing-masing  centroid  adalah  menggunakan rumus  korelasi  antara  tiga  objek  (Euclidean  distance), sehingga dengan rumus ini ditemukan jarak yang paling terdekat  dari  setiap  data  dengan  masing-masing mendapatkan  kecocokan  data  centroid.  Data  yang
digunakan  untuk centroid baru  diperoleh  dari  hasil perhitungan  sebelumnya.  Proses  perhitungan  jarak masing-masing data ketitik pusat cluster seperti berikut ini:
2. Proses iterasi 2
a. Menghitung cluster 0 (C0)
Proses perhitungan diambil dari data desa nomor urut 1 dan nilai centroid baru C0, yaitu:
√
= 3
b. Menghitung cluster 1 (C1)
Proses perhitungan diambil dari data desa nomor urut 1 dan nilai centroid baru C1, yaitu:
√
= 62
c. Menghitung cluster 2 (C2)
Proses perhitungan diambil dari data desa nomor urut 1 dan nilai centroid baru C2, yaitu:
√
= 200
3.9 Mengelompokkan data masing-masing cluster
Setelah  proses  perhitungan  dilakukan  pada  tahapan menghitung  jarak centroid terdekat  sebelumnya, menggunakan  nilai centroid baru  selanjutnya  data dikelompokan  sesuai  dengan cluster masing-masing, seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  6  di  bawah  ini.
Tabel 6 Sampel Data Perhitungan Iterasi 2 No Nama Desa Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) C0 C1 C2 Jarak Terdekat C0 C1 C2 1 Kuala Enok 4 10 6 3 62 200 3 1 0 0 2 Kuala Gaung 7 8 12 5 59 196 5 1 0 0 3 Nusantara Jaya 8 10 6 3 60 198 3 1 0 0 4 Teluk Pinang 41 28 44 55 22 147 22 0 1 0 5 Tembilahan Hilir 115 123 130 201 140 7 7 0 0 1 6 Lahang Hulu 7 8 10 3 60 197 3 1 0 0 7 Tembilahan Barat 50 76 41 88 30 119 30 0 1 0 8 Metro 3 2 1 9 70 208 9 1 0 0 9 Pulau Palas 23 43 36 49 17 152 17 0 1 0 10 Tembilahan Kota 103 123 135 198 137 6 6 0 0 1 Jumlah 5 3 2
Tabel diatas merupakan hasil dari pengeompokan pada iterasi  kedua,  dimana  dapat  disimpulkan  bahwa  data pada  iterasi  kedua  tidak  didapati  perubahan  untuk setiap cluster atau hasil iterasi kedua sama dengan hasil iterasi  pertama . Dengan  demikian  proses  iterasi  hanya dilakukan  sampai  iterasi  kedua  dengan  hasil cluster 0 berjumlah  5  desa, cluster 1  berjumlah  3  desa,  dan cluster  2 berjumlah  2  desa.  Hasil  untuk  setiap cluster dapat dilihat pada masing-masing tabel di bawah ini.
Tabel 7. Cluster 0 Kategori Kurang Berpotensi
No Nama Desa Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) 1 Kuala Enok 4 10 6 2 Kuala Gaung 7 8 12 3 Nusantara Jaya 8 10 6 4 Lahang Hulu 7 8 10 5 Metro 3 2 1 Jumlah 6 8 7
Tabel  7  diatas  menunjukkan  hasil cluster untuk kategori  wilayah  kurang  berpotensi  terhadap  penjualan sepeda  motor  honda  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir dengan jumlah 5 desa.
Tabel 8. Cluster 1 Kategori Cukup Berpotensi No Nama Desa Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) 1 Teluk Pinang 41 28 44 2 Tembilahan Barat 50 76 41 3 Pulau Palas 23 43 36 Jumlah 38 49 40
Tabel  8  diatas  menunjukkan  hasil cluster untuk kategori  wilayah  cukup  berpotensi  terhadap  penjualan sepeda  motor  honda  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir dengan jumlah 3 desa.
Tabel 9. Cluster 2 Kategori Sangat Berpotensi
No Nama Desa Penjualan Tahun 2017 (unit) Penjualan Tahun 2018 (unit) Penjualan Tahun 2019 (unit) 1 Tembilahan Hilir 115 123 130 2 Tembilahan Kota 103 123 135 Jumlah 109 123 133
Tabel  9  diatas  menunjukkan  hasil cluster untuk kategori  wilayah  sangat  berpotensi  terhadap  penjualan sepeda  motor  honda  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir dengan jumlah 2 desa.

## 4. Kesimpulan
Algoritma K-Means  Clustering dapat  digunakan sebagai  metode  untuk  mengelompokkan  wilayah potensial terhadap penjualan sepeda motor honda. Dari 10 data penjualan sepeda motor yang diolah didapatkan hasil untuk kategori kurang berpotensi (C0) sebanyak 5 wilayah,  kategori  cukup  berpotensi  (C1)  sebanyak  3 wilayah , dan kategori sangat berpotensi (C2) sebanyak 2 wilayah.

## Daftar Rujukan
[1] Putra, R. R., & Wadisman, C. (2018). Implementasi Data Mining Pemilihan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan  Algoritma  K Means. INTECOMS: Journal  of  Information  Technology  and Computer Science , 1 (1), 72–77. DOI:
https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141 .
[2] Waworuntu,  M.  N.  V.,  &  Faisal  Amin,  M.  (2018).  Penerapan Metode  K-Means  untuk  Pemetaan  Calon  Penerima  Jamkesda. KLIK-Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer , 5 (2),  190.  DOI: https://doi.org/10.20527/klik.v5i2.157 .
[3] Silalahi, M. (2018). Analisis Clustering Menggunakan Algoritma K-Means  Terhadap  Penjualan  Produk  Pada  PT  Batamas  Niaga Jaya. Computer  Based  Information  System  Journal,  6 (2).  DOI: https://doi.org/10.33884/cbis.v6i2.709 .
[4] Rosmini,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Sunardi,  S.  (2018).  Implementasi Metode  K-Means  Dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah. It  Journal  Research  And
Development , 3 (1), 22–31. DOI: https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773 .
[5] Parlina,  I.,  Windarto,  A.  P.,  Wanto, A.,  &  Lubis,  M.  R.  (2018). Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  Untuk  Clustering Program  Sdp. Computer  Engineering,  Science  and  System Journal , 3 (1), 87. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.8192 .
[6] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining: Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-Means  Cluster  Pada  Daerah Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan Provinsi. Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal , 3 (2), 173. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661 .
[7] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (2017).  Penerapan Algoritma  K-Means  Pada  Siswa  Baru  Sekolah  Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan) , 1 (2),  100–105.  DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70 .
[8] Febianto,  N.  I.,  &  Palasara,  N.  (2019).  Analisa  Clustering  K- Means  Pada  Data  Informasi  Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun 2018. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 8 (2), 130. DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i2.653 .
[9] Aprianti,  W.,  &  Permadi,  J.  (2018).  K-Means  Clustering  untuk Data Kecelakaan Lalu Lintas Jalan Raya di Kecamatan Pelaihari. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (5), 613. DOI: https://doi.org/10.25126/jtiik.2018551113 .
[10] 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. DOI: https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24 .
[11] Alfiandi,  D.,  Ernawati,  &  Purwandari,  E.  P.  (2018). Implementasi  K-Means  Clustering  Dan  Pemetaan  Pemukiman Kumuh Di Kota Bengkulu Berbasis Web . Jurnal Rekursif , 6 (2).
[12] Triyansyah,  D.,  &  Fitrianah,  D.  (2018).  Analisis  Data  Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan  Strategi  Marketing. Jurnal  Telekomunikasi  Dan Komputer , 8 (3), 163. DOI:
https://doi.org/10.22441/incomtech.v8i3.4174 .
[13] Maulida,  L.  (2018).  Penerapan  Data  Mining    dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  ke  Objek  Wisata Unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K-Means. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 2 (3), 167.
DOI:
https://doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06 .
[14] Widodo, W., & Wahyuni, D. (2017). Implementasi Algoritma K- Means Clustering Untuk Mengetahui Bidang Skripsi Mahasiswa Multimedia  Pendidikan  Teknik  Informatika  Dan  Komputer Universitas  Negeri  Jakarta. PINTER : Jur al Pe didika  Tek ik Informatika Dan Komputer , 1 (2), 157–166. DOI: https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10 ,
[15] Praja,  B.  S.,  Kusuma,  P.  D.,  &  Setianingsih,  C.  (2019). Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Dalam  Pengelompokan Data  Penumpang  Dan  Kapal  Angkutan  Laut  Di  Indonesia . E- Proceeding of Engineering, 6 (1), 1442.
[16] Efendi,  R.,  Coastera,  F.  F.,  &  Tanjung,  F.  (2019). Pengelompokan  dan  Pemetaan  Derajat  Kesehatan  Kota Bengkulu  dengan  Metode  K-means  Clustering . Jurnal  Rekursif ,
7 (1), 91–97.
[17] Lase,  Y.,  &  Panggabean,  E.  (2019).  Implementasi  Metode  K- Means  Clustering  Dalam  Sistem  Pemilihan  Jurusan  Di  SMK Swasta  Harapan  Baru. Jurnal  Teknologi  Dan  Ilmu  Komputer
Prima (JUTIKOMP), 2 (2), 43. DOI:
https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i2.723 .
[18] Ali,  A.  (2019).  Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  di  Rumah  Sakit An ar  Medika  Balong  Bendo  Sidoarjo.  MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 19 (1), 186–195. DOI: https://doi.org/10.30812/matrik.v19i1.529 .
[19] Kelebihan  Algoritma  k-means  clustering  [online]  (diperbaharui 21 Januari 2017) https://id.wikipedia.org/wiki/K-means [Diakses 11 Mei 2020].