## Analisis Dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan Exploratory Data Analysis dan K-Means Clustering

## Shinta Permata Sari*, Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatra Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* shintapermatasari71@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: shintapermatasari71@gmail.com Submitted: 17/12/2023; Accepted: 29/12/2023; Published: 30/12/2023
Abstrak −Banyaknya  inovasi  di  sektor  ritel  sangat  erat  kaitannya  dengan  digitalisasi  dan  kemajuan  teknologi.  Nilai  data penjualan semakin meningkat sebagai sumber daya bagi bisnis di era digital saat ini. Data penjualan terdiri dari detail tentang barang  yang  dijual,  klien  yang  mereka  layani,  pola  penjualan,  dan  elemen  lain  yang  memengaruhi  seberapa  baik  bisnis beroperasi.  Namun,  menangani  dan  memahami  data  penjualan  yang  luas  dan  rumit  secara  efektif  bisa  jadi  sulit  dan membingungkan. Maka dengan permasalahan tersebut penulis akan menentukan tingkat penjualan produk pertahun yang paling banyak dipasarkan dengan menerapkan Exploratory Data Analysis (EDA) dan Algoritma  K-Means Clustering metode yang digunakan dengan menentukan tingkat penjualan berdasarkan attribute yang digunakan, tingkat penjualan nantinya akan dibagi menjadi  3  yaitu  cluster  1  tinggi,  cluster  2  sedang  dan  cluster  3  rendah.  Berdasarkan  hasil  dari  metode  EDA  dan  K-Means mendampatkan hasil perbandingan penjualan selama 4 tahun nilai rata-rata yang tinggi menunjukkan bahwa penjualan pada tahun 2019 memiliki variasi dan nilai rata-rata yang besar diantara tahun 2020, 2021,dan 2022. Pada hasil visualisasi dapat disimpulkan  bahwa  produk  yang  masuk  ke  dalam  kategori  cluster-1  terdapat  27  produk,  cluster-2  terdapat  10  produk,  dan cluster-3 terdapat 5 produk.
Kata Kunci: Analisis; Visualisasi Data; Exploratory Data Analysis ; K-Means Clustering; Penjualan
Abstract −Many innovations in the retail sector are closely related to digitalization and technological advances. The value of sales data is increasing as a resource for businesses in today's digital era. Sales data consists of details about the items sold, the clients they serve, sales patterns, and other elements that influence how well a business operates. However, effectively handling and understanding vast and complex sales data can be difficult and confusing. So with this problem the author will determine the annual sales level of the products that are most widely marketed by applying Exploratory Data Analysis (EDA) and the K- Means Clustering Algorithm, the method used is to determine the sales level based on the attributes used, the sales level wil l later be divided into 3, namely clusters 1 is high, cluster 2 is medium and cluster 3 is low. Based on the results of the EDA and K-Means methods, the results of a sales comparison for 4 years have a average value, indicating that sales in 2019 have large average values between 2020, 2021 and 2022. From the visualization results it can be concluded that there are 27 products in the cluster-1 category, 10 products in the cluster-2 category, and 5 products in the cluster-3 category.
Keywords : Analysis; Data Visualization; Exploratory Data Analysis; K-Means Clustering; Sale

## 1. PENDAHULUAN
Banyaknya  inovasi  di  sektor  ritel  sangat  erat  kaitannya  dengan  digitalisasi  dan  kemajuan  teknologi.  Namun, menangani  dan  memahami  data  penjualan  yang  luas  dan  rumit  secara  efektif  bisa  jadi  sulit.  Pada  gilirannya, mereka  dapat  menggunakan  analisis  data  belanja  pelanggan  untuk  mengembangkan  tujuan  dan  tindakan  yang selaras dengan arah strategis organisasi dan mengoptimalkan operasi mereka secara berkelanjutan [1].
Sebagai  perusahaan  Shukaku  menawarkan  beragam  produk  dengan  cabang  produk  berbeda,  seperti Lightings, Circuit Breakers, Bakelite, Electrical Appliances, Accessories dan Stabilizer. Selain reputasinya dalam memproduksi  barang-barang  hemat  energi,  Shukaku  juga  memiliki  sertifikasi  SNI  dan  CE,  sehingga  mampu bersaing dalam negeri maupun global. Shukaku ini memiliki banyak data yang masih berupa data mentah di format excel  yang  dimana  mereka  masih  perhitungannya  manual  dan  tidak  ada  gambaran  visual  untuk  melihat  tiap keuntungan pertahun, maka peneliti ingin membantu dalam menghitung cepat hasil analisis perhitungan dan juga hasil  visual  dari  data  yang  diperoleh  untuk  memudahkan  perusahaan  mengetahui  pola  penjualan  produk  setiap tahun yang lebih menguntungkan mereka selanjutnya yang akan menjadi gambaran strategi untuk kedepannya [2].
Analisis  dan  visualisasi  data  penjualan  menggunakan  Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  dan  K-means adalah teknik  yang  berguna untuk  menarik kesimpulan  mendalam dari data penjualan. EDA  merupakan teknik yang efisien untuk mengeksplorasi dan menganalisis data secara visual untuk mengidentifikasi tren, koneksi, dan pola dalam data penjualan. Sedangkan data dikelompokkan  menjadi  banyak kelompok menggunakan algoritma clustering K-Means berdasarkan fitur bersama [3].
Perusahaan dapat lebih memahami pola penjualan, preferensi pelanggan, dan variabel yang mempengaruhi kinerja  penjualan  dengan  menggunakan  pendekatan  EDA  dan  K-Means  dalam  analisis  dan  visualisasi  data penjualan.  Hal  ini  memungkinkan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  efisiensi  operasional,  dan  optimalisasi strategi  pemasaran.  Penelitian  ini  akan  mengelompokkan  data  menggunakan  algoritma  K-Means  dan menggunakan  kedua  teknik  tersebut  untuk  menganalisis  dan  mendeskripsikan  data  penjualan  secara visual.[4]Maka dengan permasalahan tersebut penulis menentukan tingkat penjualan produk pertahun yang paling banyak  dipasarkan  dengan  menerapkan  Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  dan  Algoritma  K-Means  Clustering mendapatkan tingkat penjualan akan dibagi menjadi 3 yaitu cluster 1 tinggi, cluster 2 sedang dan cluster 3 rendah.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7180
Adapun penelitian terdahulu  yang menjadi acuan yaitu: Menurut penelitian oleh Desi Aryanti dan Johan Setiawan, 2018 dengan judul “Visualisasi Data Penjualan dan Produksi PT Nitto Alam Indonesia” dengan metode Exploratory Data Analysis  mendapatkan hasil dari eksplorasi data penjualan dan produksi yaitu dapat diketahui bahwa pola penjualan dalam lima tahun terakhir tidak memiliki pola trend, cyclic, maupun seasonal dengan puncak penjualan  tertinggi  terletak  pada  kuarter  keempat  (Q4)  tahun  2017  sebesar  6,552%[5].  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Aditya  Hari  Wibowo,  Khatin  Faisah  dan  Yudo  Devianto,  2022,  Dengan  Judul  “Analisa  Dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan  Exploratory Data Analysis Pada PT. Telkominfra”. Sistem  informasi yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat melakukan pre-processing data, analisis data dengan EDA hingga menampilkan  hasil  visualisasi  dalam  bentuk  grafik,  sehingga  dapat  memberikan  informasi  kepada  manajemen terkait  kontrak  mana  yang  perlu  di  evaluasi,  selain  itu  juga  memiliki  benefit  adanya  improvement pada  proses pengolahan data dari 6 jam menjadi 30 menit [6]. Penelitian yang dilakukan oleh Mawaddah Harahap, Yusniar Lubis dan Zakarias Situmorang, 2022, dengan Judul “Analisis Pemasaran Bisnis dengan Data Science: Segmentasi Kepribadian Pelanggan  berdasarkan  Algoritma  K-Means Clustering” Studi  ini  melakukan  Kerangka kerja  Data Science  (ilmu  data)  diterapkan  untuk  memberikan  pemahaman  bisnis,  pemahaman  data,  analisis  data  dan pemodelan. Kemudian algoritma K-Means untuk segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode ellow dan silhouette  yang  menghasilkan  nilai  k=4  yang  paling  optimal  [7].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Susi Oktaviani dan Agus Bahtiar, 2023 dengan judul “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penjualan  CV.  Widuri  Menggunakan  Orange”  Studi  ini  melakukan  pengolahan  data  penjualan    dan  Hasil clustering  dengan  menggunakan  aplikasi  orange  menghasilkan  7  cluster  dengan  rincian,  cluster  1  (C1)  104 transaksi, cluster 2 (C2) 1 transaksi, cluster 3 (C3) 139 transaksi, cluster 4 (C4) 95 transaksi, cluster 5 (C5) 102 transaksi, cluster 6 (C6) 76 transaksi, cluster 7 (C7) 97 transaksi [8]. Dengan demikian, Tujuan penelitian ini bisa menerapkan metode Exploratory Data Analysis dengan aplikasi orange yang akan meringkas waktu pre-processing dari data awal yang berjumlah ribuan yang akan menghasilkan beberapa data saja, dan juga mendapatkan visual dari data yang sudah di olah tersebut dan menampilkan gambar berupa grafik tiap tahun setiap produknya. Jika menerapkan  K-Means  Clustering  nantinya  juga  akan  mendapatkan  hasil  tiap  perhitungan  produk  ke  beberapa kelompok  dan  menampilkan  hasil  visual  untuk  jumlah  produk  yang  paling  menguntungkan  perusahaan berdasarkan kelompoknya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  metode  kuantitatif,  yaitu  penelitian  yang  menggunakan  data  berupa angka-angka  kuantitatif.  Hasil  penelitian  kuantitatif  dapat  digeneralisasikan  karena  diperoleh  melalui  analisis statistik [9]. Pada penelitian ini melalui beberapa tahapan yaitu sebagai berikut:
Gambar 1. Tahap Penelitian
Pada Gambar 1 diatas merupakan gambar kerangka penelitian yang akan di gunakan pada penelitian ini. Berikut penjelasan tentang tahapan penelitian:
a. Identifikasi Masalah
Langkah  Pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  masalah,  peneliti  berupaya untuk mengamati dan memahami permasalahan dengan adanya permasalahan data penjualan.
b. Pengumpulan Data
Untuk memperoleh data, peneliti melakukan observasi  yaitu data primer  bentuk verbal atau kata-kata yang diucapkan  secara  lisan,  sehingga  penulis  memerlukan  pengolahan  data  tambahan.untuk  memperoleh  hasil yang akurat.[10] Sedangkan segi interview, peneliti mewawancari Pegawai PT yaitu Bapak Mhd Taufik
c. Seleksi Data
Proses ini adalah penentuan data yang akan digunakan sesuai dengan permasalahan yang berkaitan. Data yang akan digunakan adalah data penjualan dari PT. Shukaku dari tahun 2019 sampai dengan 2022
d. Pre-Procesing
Tahap untuk melakukan sebuah proses awal dalam pengolahan data. Pada tahap  ini data  yang akan diolah bertujuan untuk menghindarkan dari data yang mengganggu atau data yang tidak konsisten [11].
e. Pengolahan Data Menggunakan Metode Exploratory Data Analysis (EDA)
Pada EDA proses analisis statistik yang digunakan untuk menyelidiki dan memahami data secara khusus yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola, trend, dan hubungan dalam dataset [12].
f. Melakukan Clustering dengan Algoritma K-Means
Setelah  menentukan  jumlah  kluster,  terapkan  algoritma  K-Means  Clustering  pada  data.  Proses  ini  akan mengelompokkan data ke dalam kluster berdasarkan kemiripan atribut.
g. Visualisaikan Hasil
Pada tahapan ini, visualisasi hasil dari penggabungan metode EDA dan K-means menggunakan orange sangat berguna karena memungkinkan kita untuk memvisualisasikan hasil clustering dengan cara yang lebih baik.

## 2.2 Exploratory Data Analysis
Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  ialah  teknik  pencarian  heuristik  untuk  menemukan  relasi  signifikan  antara variabel pada dataset yang besar. Kita bisa mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang keadaan kumpulan data kita dengan menggunakan EDA [13].

## 2.3 Algoritma K Means Clustering
K-Means  Clustering  merupakan  salah  satu  metode  analisis  data  atau  data  mining  yang  melakukan  proses pemodelan tanpa pengawasan (unsupervised). K  dimaksudkan sebagai  jumlah konstan cluster yang diinginkan. diartikan sebagai cluster. Sedangkan Clustering memiliki kemampuan untuk mengenali bentuk dalam data, yang kemudian  dapat  diterapkan  pada  berbagai  aplikasi  umum,  termasuk  pengenalan  pola,  pemrosesan  gambar,  dan klasifikasi [14][15]. Proses algoritma K-Means menggunakan rumus Euclidean distance sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah kelompok
2. Data dialokasikan ke dalam kelompok secara acak
3. Menghitung  pusat  dari  data  kelompok  (centroid/rata-rata)  pada  masing-masing  kelompok  menggunakan rumus Euclidean Distance yaitu:
D(i,j) = √( 𝑋 1 𝑖 − 𝑌 1 𝑗 ) 2 + ( 𝑋 2 𝑖 − 𝑌 2 𝑗 ) 2 + ⋯ +  ( 𝑋 𝑘𝑖 − 𝑌 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana
D (i,j) = Jarak data ke I ke pusat cluster j Xki     = Data ke i pada atribut data ke k Xkj     = Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Alokasikan setiap data ke centroid/rata-rata yang paling mendekati menggunakan rumus mean yaitu:
𝑋 = ∑ 𝑥 𝑛 (2)
5. Kembali ke Langkah 3, apabila masih terdapat data yang berpindah kelompok, atau apabila ada perubahan nilai centroid [16].

## 2.4 Orange
Orange ialah perangkat lunak untuk pemrograman visual yang berbasis komponen dan digunakan untuk analisis data.  Setiap  widget  di  Orange  memiliki  tujuan  unik  dan  memiliki  kemampuan  untuk  menerima  input  atau menghasilkan output [17][18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Pada tahap ini setelah data awal didapatkan sebanyak 10342 data yang berhasil dikumpulkan, kemudian data akan di proses dahulu menggunakan Aplikasi Orange dan menggunakan metode Exploratory Data Analysis (EDA).
Pada  gambar  2  diatas  adalah  salah  satu  tahapan  data  dari  tahun  2019  dan  tahapan  ini  dilakukan  sampai tahun 2022, tahap awal dalam prosesnya yaitu pertama pada bagian widget File dimasukkan data awal dari tahun 2019  sampai  2022  sebanyak  10342,  lalu  dimasukkan  ke  dalam  widget  Select  Columns  untuk  kita melihat  data yang mana yg diperlukan beserta menghilangkan atribut yang berlebih dan juga tidak terlalu penting, setelah itu beralih  ke  Data  Sampler  untuk  memilih  dengan  opsi  Fixed  Proportion  of  data  yang  akan  dibuat  di  1%  dan menghasilkan total data baru keseluruhan yang berjumlah 1132 data, kita bisa melihatnya di Data Table kedua. Namun  data  ini  masih  terlalu  banyak,  sehingga  peneliti  melakukan  Sampling  Type  lagi  untuk  mengurangi jumlahnya dengan menaikkan ke 4% dan mendapatkan hasil akhir berjumlah 42 data.
Selanjutnya  data  penjualan  dianalisis  untuk  mengidentifikasi  jenis  informasi  di  setiap  kolom  dan  untuk mengatasi  nilai  yang  hilang  atau tidak  lengkap.  Setiap  kolom  diperiksa,  format tanggal  diubah  ke  format  yang sesuai  dan  data  numerik  disesuaikan  untuk  memenuhi  persyaratan  analisis.  Setelah  pembersihan  data,  langkah selanjutnya  adalah  menerapkan  analisis  data  eksplorasi  (EDA)  dan  mengekstrak  fitur  terkait.  Selanjutnya  data penjualan grup dikenai algoritma K-Means [19] [20].

## 3.2 Exploratory Data Analysis (EDA)

## 3.2.1 Statistik Deskriptive
Statistik deskriptif ialah statistik yang menggambarkan atau merangkum data tanpa berusaha menarik kesimpulan guna memberikan informasi yang luas. Banyak informasi penting, termasuk mean, median, modus, deviasi standar, varians,  dan  kecekungan,  dapat  ditampilkan  menggunakan  statistik  deskriptif.  Ada  beberapa  cara  untuk menyajikan statistik deskriptif ini, antara lain tabel, grafik, dan diagram. Pada tahap ini selanjutnya menggunakan salah satu widget orange yaitu pivot table, peneliti disini hanya akan menghitung jumlah hasil dan juga nilai rata- rata setiap tahun yang sudah di proses sebelumnya, untuk hasilnya sebagai berikut.
Gambar 3. Pivot Table 2019
Pada gambar 3 terdapat item count yang berjumlah 10.0 yang berarti ada 10 item tertera yang didapat dari proses sebelumnya, item sum yang berjumlah 205700.0 dan item mean berjumlah 22855.566
Gambar 4. Pivot Table 2022
. Pada gambar 4 terdapat item count yang berjumlah 12.0 yang berarti ada 12 item tertera yang didapat dari proses sebelumnya, item sum yang berjumlah 225850.0 dan item mean berjumlah 18820.833
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7180
Gambar 5. Pivot Table 2021
Pada gambar 5 terdapat item count yang berjumlah 10.0 yang berarti ada 10 item tertera yang didapat dari proses sebelumnya, item sum yang berjumlah 140350.0 dan item mean berjumlah 14035.0
Gambar 6. Pivot Table 2022
Pada gambar 6 terdapat item count yang berjumlah 10.0 yang berarti ada 10 item tertera yang didapat dari proses sebelumnya, item sum yang berjumlah 196500.0 dan item mean berjumlah 21833.333
Pada tahap Statistik Deskriptive pada EDA ini kita bisa menghitung berbagai banyak hal mulai dari mean, median, modus, deviasi standar, varians, dan kecekungan. Namun karena peneliti ingin mengetahui yang paling penting saja seperti  nilai hasil dan nilai rata-rata yang kita inginkan, disini peneliti masih menggunakan orange untuk  mengetahui  jumlahnya  karena  orange  ini  sangat  memudahkan  kita  untuk  menghitung  otomatis  tanpa memerlukan waktu lama, setelah semua sudah di masukkan per tiap satu tahun maka di orange akan ada pilihan untuk kita mau menghitung apa saja. Dari hasil proses tersebut dapat dilihat nilai tiap tahun mulai dari tahun 2019 sampai tahun 2022 didapatkan hasil yang berbeda setiap tahun. Maka bisa disimpulkan ialah jika kita mencari nilai rata-rata maka dibandingkan antar semua tahun nilai rata- rata tertinggi diperoleh dari pivot tabel tahun 2019 yang berjumlah 22855.566 diikuti tahun 2022 yang berjumlah 21.833.333, tahun 2020 berjumlah 18.820.833 dan yang terakhir diikuti tahun 2021 yang berjumlah 14035.0.
Pada gambar 7 terdapat bar plot yang ada di orange yang terdiri dari invoive date, code customer dan juga total nilai rata-rata tiap tahunnya. Bar plot ini didapat dari menggabungkan hasil dari 4 tahun yang sudah di proses di  pivot  table  sebelumnya  agar  bisa  lebih  mudah  untuk  melihat  perbandingannya.  Dapat  dilihat  pada  bar  plot menunjukkan nilai rata-rata tertinggi ialah pada tahun 2019 diikuti 2022, 2020 dan 2021.

## 3.3 Algoritma K-Means
Setelah  data  dilakukan  processing  kemudian  data  bisa  dilakukan  clustering  menggunakan  algoritma  k-means sebagai berikut:
a. Penentuan Clustering
Dalam menentukan 3 cluster untuk data ini, analisis k-means dilakukan dengan menggunakan beberapa fitur kunci, yaitu "Quantity" (kuantitas barang), "Unit Price" (harga per unit), "Discount Value" (nilai diskon), dan "Total Amount" (total nilai transaksi). Cluster pertama mungkin mencakup transaksi dengan kuantitas rendah dan  nilai  total  yang  terkait,  yang  mungkin  mencerminkan  pembelian  produk  dengan  harga  rendah.  Cluster kedua mungkin mencakup transaksi dengan kuantitas dan nilai total sedang, sementara cluster ketiga mungkin mencakup transaksi dengan kuantitas tinggi dan nilai total yang lebih besar. Pemilihan 3 cluster dipilih setelah melihat  analisis  metode  Elbow  yang  menunjukkan  penurunan  inersia  yang  signifikan  pada  jumlah  cluster tersebut, memberikan wawasan yang cukup tanpa terlalu memecah data.
b. Menentukan Titik Pusat Centroid
Pada Tabel 1  berikut ini terdapat centroid cluster 1 yang meliputi Quantity, Unit Price, Discount Value dan Total amount
Tabel 1. Centroid Cluster 1 Feature Centroid Quantity 30 Unit Price 1000000 Discount Value 2.00% Total Amount 500.000.00
Pada Tabel 2 berikut ini terdapat centroid cluster 2 yang meliputi Quantity, Unit Price, Discount Value dan Total amount
Tabel 2. Centroid Cluster 2 Feature Centroid Quantity 20 Unit Price 1500000 Discount Value 5.00% Total Amount 300.000.00
Pada Tabel 3 berikut ini terdapat centroid cluster 3 yang meliputi Quantity, Unit Price, Discount Value dan Total amount.
Tabel 3. Centroid Cluster 3 Feature Centroid Quantity 40 Unit Price 8.000.00 Discount Value 1.00% Total Amount 600.000.00
c. Menghitung Jarak Data Dengan Centroid Pusat
Setelah titik pusat centroid awal ditentukan, maka langkah berikutnya yang akan dilakukan adalah menghitung jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat  centroid.  Proses  menghitung  masing-masing  jarak  menggunakan rumus Euclidean distance.
1. Jarak Titik Data dengan Centroid Cluster 1:
√(25 − 30) 2 + (12000 − 10000) 2 + (3.5% − 2.00%) 2 + (450000 − 500000) 2 = 50151.32
2. Jarak Titik Data dengan Centroid Cluster 2:
√(25 − 20) 2 + (12000 − 15000) 2 + (3.5% − 5.00%) 2 + (450000 − 300000) 2 = 91067.16
3. Jarak Titik Data dengan Centroid Cluster 3:
√(25 − 40) 2 + (12000 − 8000) 2 + (3.5% − 1.00%) 2 + (450000 − 600000) 2 = 204249.13
4. Jarak Titik Data dengan Centroid Cluster 1:
√(35 − 30) 2 + (9000 − 10000) 2 + (1.75% − 2.00%) 2 + (550000 − 500000) 2 = 50151.32
5. Jarak Titik Data dengan Centroid Cluster 2:
√(35 − 20) 2 + (9000 − 15000) 2 + (1.75% − 5.00%) 2 + (550000 − 300000) 2 = 111254.02 6. Jarak Titik Data dengan Centroid Cluster 3:
√(35 − 40) 2 + (9000 − 8000) 2 + (1.75% − 1.00%) 2 + (550000 − 600000) 2 = 165329.69 Pada Tabel 4 berikut ini terdapat Iterasi 1 yang didapatkan nilai total cluster untuk setiap data pada Iterasi 1 di bawah yang berjumlah 42 data.
Tabel 4. Iterasi 1 No.  Quantity Unit Price Discount Value  Total Amount  Cluster 1 12 60,500.00 0.00% 653,400.00 1 2 96 7,000.00 5.00% 638,400.00 2 3 12 13,900.00 5.00% 158,460.00 3 4 24 7,350.00 5.00% 167,580.00 3 5 72 6,850.00 5.00% 468,540.00 2 6 12 12,000.00 5.00% 136,800.00 3 7 24 13,800.00 10.00% 298,080.00 1 8 24 17,850.00 10.00% 385,560.00 1 9 12 22,600.00 10.00% 244,080.00 1 10 24 7,900.00 0.00% 189,600.00 3 11 10 34,500.00 0.00% 345,000.00 3 12 12 21,500.00 3.00% 250,260.00 3 13 12 21,500.00 3.00% 250,260.00 3 14 24 20,500.00 3.00% 477,240.00 3 15 12 20,500.00 3.00% 238,620.00 3 16 10 4,900.00 0.00% 49,000.00 3 17 10 6,250.00 0.00% 62,500.00 3 18 10 6,750.00 0.00% 67,500.00 3 19 10 8,250.00 0.00% 82,500.00 3 20 3 4,500.00 0.00% 13,500.00 3 21 3 11,250.00 0.00% 33,750.00 3 22 3 15,650.00 0.00% 46,950.00 3 23 3 21,000.00 0.00% 63,000.00 3 24 6 68,250.00 5.00% 389,025.00 3 25 2 775,000.00 0.00% 1,550,000.00 3 26 10 7,650.00 0.00% 76,500.00 3 27 10 9,800.00 0.00% 98,000.00 3 28 3 29,000.00 0.00% 87,000.00 3 29 3 39,000.00 0.00% 117,000.00 3 30 3 57,000.00 0.00% 171,000.00 3 31 120 3,750.00 0.00% 450,000.00 1 32 12 17,500.00 0.00% 210,000.00 3 33 12 19,750.00 0.00% 237,000.00 3 34 60 9,250.00 0.00% 555,000.00 1 35 12 10,500.00 0.00% 126,000.00 1 36 3 47,250.00 5.00% 134,662.50 2 37 3 68,250.00 5.00% 194,512.50 2 38 1 915,000.00 0.00% 915,000.00 1 39 1 1,950,000.00 0.00% 1,950,000.00 1 40 1 3,100,000.00 0.00% 3,100,000.00 1 41 96 3,500.00 5.00% 319,200.00 1 42 48 3,200.00 5.00% 145,920.00 1 Tabel 5. Total Cluster Iterasi 1 Cluster  Total 1 12 2 4 3 26
Pada Tabel 6 berikut terdapat Centorid Baru setelah dilakukan Iterasi 1
Tabel 6. Centroid Baru Cluster  Quantity  Unit Price  Discount Value  Total Amount 1 40.57 10,898.70 1,085.87 95,915.22 2 2.67 45,833.33 3,125.00 53,333.33 3 16.50 18,666.67 1,833.33 193,500.00
Pada Tabel 7 berikut ini terdapat Iterasi 2 yang didapatkan nilai total cluster untuk setiap data pada Iterasi 2 di bawah yang berjumlah 42 data.
Tabel 7. Iterasi 2 No.  Quantity  Unit Price Discount Value  Total Amount  Cluster 1 12 60,500.00 0.00% 653,400.00 1 2 96 7,000.00 0.00% 638,400.00 1 3 12 13,900.00 0.00% 158,460.00 1 4 24 7,350.00 0.00% 167,580.00 1 5 72 6,850.00 0.00% 468,540.00 1 6 12 12,000.00 0.00% 136,800.00 1 7 24 13,800.00 0.00% 298,080.00 1 8 24 17,850.00 0.00% 385,560.00 1 9 12 22,600.00 0.00% 244,080.00 1 10 24 7,900.00 0.00% 189,600.00 1 11 10 34,500.00 0.00% 345,000.00 1 12 12 21,500.00 0.00% 250,260.00 1 13 12 21,500.00 0.00% 250,260.00 1 14 24 20,500.00 0.00% 477,240.00 1 15 12 20,500.00 0.00% 238,620.00 1 16 10 4,900.00 0.00% 49,000.00 1 17 10 6,250.00 0.00% 62,500.00 1 18 10 6,750.00 0.00% 67,500.00 1 19 10 8,250.00 0.00% 82,500.00 1 20 3 4,500.00 0.00% 13,500.00 1 21 3 11,250.00 0.00% 33,750.00 2 22 3 15,650.00 0.00% 46,950.00 2 23 3 21,000.00 0.00% 63,000.00 2 24 6 68,250.00 5.00% 389,025.00 2 25 2 775,000.00 0.00% 1,550,000.00 2 26 10 7,650.00 0.00% 76,500.00 2 27 10 9,800.00 0.00% 98,000.00 2 28 3 29,000.00 0.00% 87,000.00 2 29 3 39,000.00 0.00% 117,000.00 2 30 3 57,000.00 0.00% 171,000.00 2 31 120 3,750.00 0.00% 450,000.00 1 32 12 17,500.00 0.00% 210,000.00 1 33 12 19,750.00 0.00% 237,000.00 1 34 60 9,250.00 0.00% 555,000.00 1 35 12 10,500.00 0.00% 126,000.00 1 36 3 47,250.00 5.00% 134,662.50 3 37 3 68,250.00 5.00% 194,512.50 3 38 1 915,000.00 0.00% 915,000.00 3 39 1 1,950,000.00 0.00% 1,950,000.00 3 40 1 3,100,000.00 0.00% 3,100,000.00 3 41 96 3,500.00 5.00% 319,200.00 1 42 48 3,200.00 5.00% 145,920.00 1 Tabel 8. Total Cluster Iterasi 2 Cluster  Total 1 27 2 10 3 5
Pada tabel 9 terdapat Centroid Baru (Iterasi 2)
Tabel 9. Centroid baru Iterasi 2
Cluster  Quantity  Unit Price Discount Value  Total Amount 1 36.8 9,048.33 2.33% 318,294.00 2 5.33 845,416.67 1.17% 1,503,333.33 3 2.618 300 2.00% 1,668,835
Pada Tabel 10 berikut ini terdapat Iterasi 3 yang didapatkan nilai total cluster untuk setiap data pada Iterasi 3 di bawah yang berjumlah 42 data. Data yang dimiliki Iterasi 3 ini sama seperti iterasi sebelumnya, sehingga tidak perlu dilakukan Iterasi selanjutnya.
Tabel 10. Iterasi 3 No.  Cluster  Quantity  Unit Price Discount Value  Total Amount  Label 1 1 12 7,000.00 350.00 84,000.00 C1 2 1 96 7,725.00 3,615.00 674,550.00 C1 3 1 12 13,900.00 1,158.33 187,200.00 C1 4 1 24 6,800.00 1,680.00 163,200.00 C1 5 1 72 6,425.00 3,003.75 442,800.00 C1 6 1 12 11,600.00 1,160.00 130,800.00 C1 7 1 24 13,450.00 2,043.75 324,000.00 C1 8 1 24 17,525.00 3,711.00 472,200.00 C1 9 1 12 22,600.00 2,226.67 212,400.00 C1 10 1 24 7,900.00 0.00 189,600.00 C1 11 1 10 34,500.00 0.00 345,000.00 C1 12 1 12 21,500.00 1,842.00 208,800.00 C1 13 1 12 21,500.00 1,842.00 208,800.00 C1 14 1 24 20,500.00 2,280.00 254,400.00 C1 15 1 12 20,500.00 1,764.00 190,800.00 C1 16 1 10 4,900.00 0.00 49,000.00 C1 17 1 10 6,250.00 0.00 62,500.00 C1 18 1 10 6,750.00 0.00 67,500.00 C1 19 1 10 8,250.00 0.00 82,500.00 C1 20 1 3 4,500.00 0.00 13,500.00 C1 21 2 3 11,250.00 0.00% 33,750.00 C2 22 2 3 15,650.00 0.00% 46,950.00 C2 23 2 3 21,000.00 0.00% 63,000.00 C2 24 2 6 68,250.00 5.00% 389,025.00 C2 25 2 2 775,000.00 0.00% 1,550,000.00 C2 26 2 10 7,650.00 0.00% 76,500.00 C2 27 2 10 9,800.00 0.00% 98,000.00 C2 28 2 3 29,000.00 0.00% 87,000.00 C2 29 2 3 39,000.00 0.00% 117,000.00 C2 30 2 3 57,000.00 0.00% 171,000.00 C2 31 1 120 3,750.00 0.00% 450,000.00 C1 32 1 12 17,500.00 0.00% 210,000.00 C1 33 1 12 19,750.00 0.00% 237,000.00 C1 34 1 60 9,250.00 0.00% 555,000.00 C1 … … … … … … … 42 1 48 3,200.00 5.00% 145,920.00 C1
Pada tabel 11 berikut ini terdapat Total Cluster Iterasi 3
Tabel 11. Total Cluster Iterasi 3 Cluster  Total 1 27 2 10 3 5

## 3.4 Visualisasi Algoritma K-Means
Diagram berikut merupakan hasil dari visualisasi data yang terdapat dari data penjualan produk pada rentang tahun 2019 sampai dengan tahun 2022. Visualisasinya dapat dilihat pada gambar 8 berikut.
Pada gambar 8 di atas didapatkan visual  bahwa produk apa saja yang masuk ke dalam kategori cluster 1 yaitu ada 27 produk, selanjutnya ada 10 produk yang termasuk ke dalam cluster 2. Sedangkan terakhir ada 5 produk masuk ke dalam cluster 3. Dari jumlah bobot terakhir, maka cluster 1 ialah cluster penjualan yang tinggi diikuti dengan cluster 2 penjualan sedang, kemudian cluster 3 penjualan rendah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari metode EDA dan K-Means mendapatkan hasil perbandingan penjualan selama 4 tahun nilai ragam rata-rata yang tinggi menunjukkan bahwa penjualan pada tahun 2019  memiliki nilai rata-rata yang  besar diantara tahun 2020,2021, dan 2022. Pada hasil visualisasi dapat disimpulkan bahwa produk apa saja yang masuk ke dalam kategori cluster 1 seperti Cable Ties, Stop Kontak, Cable chips, Fitting Gantung, Raket Nyamuk, Kabel Setrika, Steker, Lampu Putih, Test Pen, Pvc Insulation, Universal Adaptor, Sekring Otomatis, CB, Fitting Flapon, Cable Clips, Test Pen Sku, Mcb Hitam, Ceiling Mini Fan, LED, OB Seri, Minyak goreng, Desk Fan, GZ/Ohm Saklar, Sekring Otomatis, Fitting, Downlight, Cable Ties Putih. Sedangkan produk Isolasi BG, Cable Ties, Kabel Setrika, Mini Fan t, IB Engkel, IB Stop, Lampu LX, , Ib Dus, MCB Ip, Mcb Biru termasuk ke dalam cluster 2.Lalu Stabilizer, AC 1/2 PK, Socket ,Campaign Setrika Maspion HA 110/220 V, Wall Fan Maspion MWF41K masuk ke dalam cluster 3. Dari jumlah bobot terakhir, maka cluster 1 ialah cluster penjualan yang tinggi diikuti dengan cluster 2 penjualan sedang, kemudian cluster 3 penjualan rendah.

## REFERENCES
[1] W.  Hastomo,  B.  S.  A.  Karno,  Sudjiran,  D.  Arif,  and  E.  S.  Moreta,  “Exloratory  Data  Analysis  Untuk  Data  Belanja Pelanggan  dan  Pendapatan  Bisnis,”  Infotekmesin,  vol.  13,  no.  2,  pp.  314–321,  2022,  doi: 10.35970/infotekmesin.v13i2.1547.
[2] P. Shukaku, “Sekilas Shukaku,” 2014. http://www.shukaku.co.id/about_sekilasshukaku.html.
[3] M. E.-K. Kesuma and R. Iskandar, “Analisis Toko dan Asal Toko Fashion Pria di Shopee Menggunakan Data Scrapping dan  Exploratory  Data  Analysis,”  Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro,  vol.  21,  no.  1,  p.  127,  2022,  doi: 10.24843/mite.2022.v21i01.p17.
[4] M. Harahap, F. Rozi, Y. Yennimar, and S. D. Siregar, “Analisis Wawasan Penjualan Supermarket dengan Data Science,” Data Sci. Indones., vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.47709/dsi.v1i1.1173.
[5] D. Aryanti and J. Setiawan, “Visualisasi Data Penjualan dan Produksi PT Nitto Alam Indonesia Periode 2014-2018,” vol. IX, no. 2, pp. 86–91, 2018.
[6] A.  Wibowo,  K.  Faisah,  and  Y.  Devianto,  “Analisa  Dan  Visualisasi  Data  Penjualan  Menggunakan  Exploratory  Data Analysis Pada PT. Telkominfra,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 3, pp. 2292–2304, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2737.
[7] M. Harahap, Y. Lubis, and Z. Situmorang, “Analisis Pemasaran Bisnis dengan Data Science : Segmentasi Kepribadian Pelanggan  berdasarkan  Algoritma  K-Means  Clustering,”  Data  Sci.  Indones.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  76–88,  2022,  doi: 10.47709/dsi.v1i2.1348.
[8] S. Oktaviani and A. Bahtiar, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data,” vol. 2, no. 1, pp. 188– 196, 2023.
[9] A. Mukhid, METODOLOGI PENELITIAN PENDEKATAN KUANTITATIF. Surabaya: CV. Jakad Media Publishing, 2021.
[10]  J. Beno, A. Silen, and M. Yani, “DAMPAK PANDEMI COVID-19 KEGIATAN EKSPOR IMPOR,” Saintek Marit., vol. 22, no. 2, pp. 120–125, 2022.
[11]  F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Makanan  Dan  Minuman  Menggunakan  Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 02, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[12]  A. M. Sinaga and D. B. Arianto, “Analisis Consumer Behaviour Dalam Pembelian Wines Di Perusahaan Ifood,” J. Pijar, vol.
2, pp. 63–74, 2023, [Online]. Available: https://e-
journal.naureendigition.com/index.php/pmb/article/view/745%0Ahttps://e- journal.naureendigition.com/index.php/pmb/article/download/745/281.
[13]  F. V. P. Samosir, P. M. Loudry, and D. A. Erik, “Exploratory Data Analysis terhadap Kepadatan Penumpang Kereta Rel Listrik,” vol. 7, pp. 449–467, 2021.
[14]  F. Amin, D. S. Anggraeni, and Q. Aini, “Penerapan Metode K-Means dalam Penjualan Produk Souq.Com,” Appl. Inf. Syst. Manag., vol. 5, no. 1, pp. 7–14, 2022, doi: 10.15408/aism.v5i1.22534.
[15]  N. Silalahi, “Penentuan Strategi Promosi Universitas Budi Darma Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[16]  I.  M.  Rian  Yuliawan,  D.  Care  Khrisne,  and  P.  Arya  Mertasana,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam Penentuan  Nilai  Huruf  pada  Permainan  Susun  Kata  Bahasa  Bali,”  J.  SPEKTRUM,  vol.  6,  no.  3,  p.  87,  2019,  doi: 10.24843/spektrum.2019.v06.i03.p12.
[17]  M. S. Nawawi, F. Sembiring, and A. Erfina, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Orange Untuk Penentuan  Produk  Busana  Muslim  Terlaris,”  Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi-2021,  pp.  789–797,  2021, [Online].
Available: http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SENATIK/article/view/1837%0Ahttp://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SEN ATIK/article/viewFile/1837/1723.
[18]  H. Hozairi, A. Anwari, and S. Alim, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi:
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7180
10.21107/nero.v6i2.237.
[19]  D.  P.  Hidayatullah,  R.  I.  Rokhmawati,  and  ...,  “Analisis  Pemetaan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan  Algoritma  K- Means dan LRFM Model Untuk Mendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan (Studi Pada …,” … Inf. dan Ilmu …, vol. 2, no. 8, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1769.
[20]  B. D. Mudzakkir, “Pengelompokan Data Penjualan Produk Pada Pt Advanta Seeds Indonesia Menggunakan Metode K- Means,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 34–40, 2019.