KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1668-1675 DOI 10.30865/klik.v4i3.1525 https://djournals.com/klik

## Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K-Medoid
Nurafni Syahfitri * , Elvia Budianita, Alwis Nazir, Iis Afrianty
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950125154@students.uin-suska.ac.id, 2 elvia.budianita@uin-suska.ac.id , 3 alwis.nazir@uin-suska.ac.id,
4 iis.afrianty@uin-suska.ic.id. Email Penulis Korespondensi: 11950125154@studentas.uin-suska.ac.id
Abstrak− Persediaan memiliki peran yang sangat penting dalam perusahaan, karena secara tidak langsung berpengaruh bagi perusahaan dalam  memperoleh  pendapatan.  Jika  perusahaan  tidak  memiliki  persediaan,  maka  akan  mengalami  resiko  disebabkan  tidak  dapat memenuhi  keinginan  konsumen.  Salah  satu  teknik  data  mining  yang  dapat  membantu  dalam  mengolah  data  untuk  memperoleh informasi  yang  berguna  adalah  clustering.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengelompokan  persediaan  barang,  dengan  atribut,  intial quantity, quantity sold, dan quantity available. Pengelolaan data persediaan barang dengan menggunakan teknik data mining dengan metode elbow dan k-medoid. Kemudian data yang telah di kelompokan dapat memudahkan toko untuk menentukan persediaan barang dengan  cermat  dalam  hal  pengadaan  stok  barang  atau  produk.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  penggunaan  metode  elbow  dalam menentukan  jumlah  cluster  optimal  menggunakan  python  terdapat  pada  titik  7  (cluster).  Hasil  clustering  menggunakan  metode  k- medoid  dengan  elbow  menunjukkan  7  cluster  dengan  menggunakan  tools  RapidMiner.  Cluster  0  memiliki  145  produk,  cluster  1 memiliki 135 produk, cluster 2 memiliki 200 produk, cluster 3 memiliki 76 produk, cluster 4 memiliki 101 produk, cluster 5 memiliki 208 produk,  dan  cluster 6  memiliki  135 produk.  Dimana  pengelompokan  cluster  berdasarkan kuantitas  awal,  kuantitas  terjual dan kuantitas tersedia  dengan nilai yang sama atau mirip. Hasil clustering menggunakan metode k-medoid tanpa elbow, proses clustering menggunakan 3 cluster dengan tools RapidMiner. Cluster 0 memiliki 169 produk, cluster 1 memiliki 410 produk, dan cluster 2 memiliki 421 produk. Pengelompokan cluster 0 berdasarkan kuantitas terjual dengan kuantitas tersedian jumlah nilainya setara, pengelompokan cluster 1 berdasarkan kuantitas terjual lebih banyak, dan pengelompokan cluster 2 berdasarkan kunatitas tersedia lebih banyak. Dari kedua hasil analisa bisa dilihat bahwa analisa menggunakan metode k-medoid dengan elbow cukup baik karena dalam menentukan jumlah cluster optimal menggunakan metode elbow dan hasil clustering dalam mengelompokan persediaan barang lebih efektif.
Kata Kunci: Clustering; Data Mining; Persediaan Barang; Elbow; K-Medoid
Abstract− Inventory has a very important role in the company, because it indirectly influences the company's income. If a company does not have inventory, it will experience the risk of not being able to fulfill consumer desires. One data mining technique  that can help in processing data to obtain useful information is clustering. The aim of this research is to group inventory of goods, by attributes, initial quantity, quantity sold, and quantity available. Management of inventory data using data mining techniques with the elbow and K-Medoid methods. Then the data that has been grouped can make it easier for stores to determine inventory carefully in terms o f procuring stock of goods or products. The results of this research are the use of the elbow method in determining the optimal number of clusters using Python at point 7 (cluster). The clustering results using the k-medoid method with elbow show 7 clusters using the RapidMiner tool. Cluster 0 has 145 products, cluster 1 has 135 products, cluster 2 has 200 products, cluster 3 has 76 products, cluster 4 has 101 products, cluster 5 has 208 products, and cluster 6 has 135 products. Where cluster grouping is based on initial quantity, sold quantity  and  available  quantity  with  the  same  or  similar  value.  Clustering  results  using  the  k-medoid  method  without  elbows,  the clustering process uses 3 clusters with the RapitMiner tool. Cluster 0 has 169 products, cluster 1 has 410 products, and cluster 2 has 421 products. Cluster 0 grouping is based on quantity sold and available quantity, the value is the same, cluster grouping 1 is based on greater quantity sold, and cluster grouping 2 is based on greater quantity available. From the two analysis results it can be seen that the analysis using the k-medoid method with elbows is quite good because in determining the optimal number of clusters using the elbow method and the clustering results in grouping inventory are more effective.
Keywords : Clustering; Data Mining; Inventory; Elbow; K-Medoid

## 1. PENDAHULUAN
Pada era teknologi informasi yang berkembang sangat pesat, membantu manusia dalam segala aktifitas diberbagai bidang, hal ini jauh lebih efektif dan efisien, terutama pada bidang industi yaitu dalam dunia usaha yang terus berkembang, hal ini akan menimbulkan persaingan yang diharuskan manajeman perusahaan tetap bertahan dalam persaingan. Perusahaan dagang selalu memiliki persediaan di dalam toko dan Gudang[1]. Persediaan barang dan kelengkapan dalam suatu usaha merupakan faktor penting, agar manajeman dapat berjalan dengan baik dalam mengatur proses ketersediaan stok barang. Persediaan  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  suatu  bisnis,  karena  secara  tidak  langsung    mempengaruhi pendapatan suatu perusahaan. Jika perusahaan tidak memiliki persediaan, maka akan mengalami resiko disebabkan tidak dapat memenuhi keinginan konsumen[2].
Pencatat  persediaan  barang  sudah  menggunakan  sofware,  namun  masih  terdapat  hal-hal  yang  menghambat penyediaan barang tidak terpenuhi, permintaan barang yang berubah-ubah dari pelanggan mengakibatkan ketidakstabilan dalam persediaan yang perlu  dipersiapkan.  Hal  ini dapat  menyebabkan penumpukan stok  brang yang kurang diminati atau kekurangan stok barang yang diminati. Selain itu, karena keragama produk mengakibatkan manajemen persediaan yang  kurang optimal dan tidak efisien, sehingga produk yang di inginkan konsumen tidak dapat terpenuhi [3]. Kesulitan dalam  mengelompokkan  persediaan  barang  menjadi  penyebab  utama  permasalahan  yang  terjadi,  berdasarkan  produk yang banyak terjual. Tanpa pengelompokan yang akurat, sulit bagi toko untuk mengelompokan persediaan dengan efektif [4].  Untuk  menangani  permasalahan,  maka  membutuhkan    manajeman  persediaan  yang  optimal  dalam  mengelola
Nurafni Syahfitri, Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K- Medoid
persediaan barang, sehingga dalam menentukan produk mana yang sebaiknya mempunyai persediaan lebih banyak atau lebih sedikit agar toko tidak mengalami kekurangan produk atau penumpukan produk[5].
Data mining adalah suatu metode yang memanfaatkan kecerdasan buatan, statistik, matematika, dan pembelajaran mesin  untuk  mengeksplorasi  serta  mengidentifikasi  data  berharga,  yang  pada  gilirannya  memberikan  wawasan  yang signifikan mengenai data besar[6]. Pengelolaan data persediaan barang menggunakan data mining dengan metode elbow dan k-medoid , dapat memudahkan untuk menentukan persediaan barang dengan cermat dalam hal pengadaan stok barang atau produk. Clustering adalah proses pengelompokan data dengan cara observasi, atau pengelompokan kelas berdasarkan objek[7]. Fungsi dari algoritma clustering yaitu mengelompokkan data berdasarkan ciri-ciri mereka dan mengukur sejauh mana kesamaan antara data dalam satu kelompok, walaupun setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahan yang berbeda[8].  Hasil cluster yang  baik  mempengaruhi  metode  yang  digunakan,  karakteristik,  kumpulan  data,  struktur kepadatan data, ukuran data, dan  jumlah cluster yang digunakan. Ada banyak metode berbeda  yang digunakan untuk clustering ,  salah satu  metode yang digunakan untuk  menentukan jumlah cluster adalah metode elbow. Metode elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster yang baik, hasil cluster yang baik dapat digunakan untuk memaksimalkan hasil cluster [9]. K-medoids adalah elemen dalam cluster yang berperan sebagai pusat cluster , dan jumlah medoid dalam populasi selalu setara dengan nilai k [10].
Penelitian  sebelumnya  oleh  Ridwan,  Siswanto  &  Alinse,  tentang Clustering Penjualan,  pada  Toko  EL  Jhon Menggunakan Metode K-Medoids yang hasil penelitian untuk menyediakan informasi mengenai hasil cluster data produk menjadi  2 kelompok yaitu paling laris dan paling tidak laris [10].  Kemudian penelitian oleh Nisa &  Yustanti, tentang Studi  Perbandingan  Algoritma  Klastering  pada  Persedian  Produk.  Dari  hasil  penelitian  ini  algoritma  clustering  yang terbaik adalah k-means clustering, sehingga hasil pengelompokan data  menggunakan algoritma k-means clustering. Hasil selanjutnya  metode k-means clustering berhasil membentuk 2 cluster yaitu cluster produksi persediaan rendah rendah dan  produk  persediaan  tinggi  [11].  Selanjutnya  penelitian  oleh  sofia,  winda,  sherly  &  Nadia,  tentang  Perbandingan Algoritma K-Means dengan K-Medoid untuk Pengelompokan Pengeluaran Mahasiswa. Hasil penelitian data yang dioleh dengan  algoritma  K-medoid  lebih  optimal  dalam pengelompokan  data  pengelurana  mahasiswa  dibandingkan  k-means [12]. Kemudian  penelitian oleh Novia, Nina & Juli ,tentang klastering kasus kekerasan pada anak dan perempuan dengan mengunakan algoritma K-means. Hasil pengujian menggunakan WEKA 3.8 dengan penentuan jumlah cluster k terbaik yang  didasarkan  pada  metode elbow [13].  Penelitian  selanjutnya  oleh  Kurniawan  &  Winarta  mengenai  Optimasi Clustering  K-Means  Menggunakan  Metode  Elbow  Pada  Data  Pengguna  Narkoba  dengan  Pemrograman  Python,  hasil pengujian menunjukan bahwa metode elbow bekerja dengan sangat baik dalam mengahasilkan cluster yang optimal yaitu dengan nilai SSE adalah 1257, 862 dengan k uji = 5 [14].
Clustering yang akan digunakan dalam penelitian ini untuk mengelompokan persediaan barang dan meningkatkan akurasi clusterisasi data  persediaan  barang  dengan  menggunakan  metode k-  medoids .  Adapun  alasan  dalam  memilih metode k-medoids yaitu karena k- medoids dapat mengambil nilai rata-rata objek dyang ada pada cluster sebagai acuan serta dapat mengatasi kelemahan algoritma k-means yang sensitif terhadap noise dan outlier [15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini akan dilakukan analisa pengelompokan menggunakan metode elbow dan k-medoid , Adapun tahapan- tahapan yang dilakukan. Gambar 1 merupakan tahapan pada penelitian ini.

## 2.2 Studi Literatur
Studi literatur adalah metode untuk memecahkan masalah dengan mengumpulkan referensi dari sumber terdahulu, seperti buku, jurnal, artikel, dan internet. Studi literatur digunakan sebagai acuan data untuk topik penelitian yang akan dilakukan.
Nurafni Syahfitri, Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K- Medoid

## 2.3 Persediaan Barang
Persediaan (inventori) merupakan bahasa umum yang menunjukkan bahwa segala hal atau sumber daya miliki perusahaan disimpan untuk mengantisipasi permintaan yang akan datang[16].  Persediaan merupakan salah satu barang dagang utama dalam suatu bisnia, persediaan merupakan suatu jenis aset bisnis yang mempunyai peranan penting dalam meningkatkan keuntungan  perusahaan  [17].  Persediaan  merupakan  hal  terpenting  dalam  perusahaan  karena  secara  tidak  langsung berpengaruh  bagi  perusahaan  dalam  memperoleh  pendapatan.  Jika  perusahaan  tidak  memiliki  persediaan,  maka  akan mengalami resiko disebabkan tidak dapat memenuhi keinginan konsumen

## 2.4 Data Mining
Data Mining adalah istilah yang umum digunakan untuk menggambarkan penemuan pengetahuan dalam database [18]. Data mining merupakan teknik yang menggunakan kecerdasan buatan, matematika , statistic dan machine learning , untuk menemukan dan mengidentifikasi informasi berharga dan berguna, serta memberikan wawasan penting tentang data besar [6].

## 2.5 Clustering
Clustering adalah  proses  pengelompokan  data  dengan  cara  observasi  atau  pengelompokan  berdasarkan  objek  [7]. Meskipun  masing-masing  algoritma  mempunyai  kekurangan  dan  kelebihan,  fungsi  algoritma clustering adalah  untuk mengelompokan data sesuai dengan karakteristik dan mengukur kemiripan jarak antar data dalam suatu kelompok  [8]. Clustering merupakan teknik pengelompokan pada database berdasarkan kesamaan atau keterkaitan[19] Metode clustering adalah  memisahkan  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  sedemikian  rupa  sehingga  data  dengan karakteristik serupa dikelompokan ke dalam cluster yang sama dengan tujuan untuk meminimalisir fungsi tujuan yang diterapkan dalam proses clustering [17]

## 2.6 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  penelitian  ini  menggunakan  dataset  kaggel  sebagai  sumber  informasi  untuk  penelitian. Jumlah data yang didapatkan sebanyak 1000 data. Data yang digunakan yaitu data persediaan barang toko kelontong.

## 2.7 Analisa Kebutuhan Data
Pada  tahap  ini,  akan  menganalisa  data  penelitian  yang  dikumpulkan.  Data  yang  digunakan  adalah  dataset  kaggel persediaan  barang  toko  kelontong.  Kemudian  pengelolaan  data  berdasarkan  tahapan  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database ), setelah data yang telah diolah menggunakan tahapan KDD, data akan diolah kembali menggunakan metode elbow dan k-medoid . Adapun tahapan KDD sebagai berikut:
a. Cleaning data
Proses pembersihan data dilakukan ketika ditemukan data yang hilang atau nilai yang salah. Ini juga melibatkan pemeriksaan  dan  koreksi  kesalahan  dalam  penulisan  data  atau  ketidak  konsistenan  data.  Jika  tidak terdapat  data  yang tidak valid, tidak relevan, atau kosong, maka langkah pembersihan data tidak diperlukan
b. Seleksi Data
Proses pemilihan data dilakukan sebelum proses pencarian informasi dalam KDD dimulai. Data yang telah dipilih akan digunakan dalam proses data mining , dan berkas disimpan secara terpisah dari database oprasional.
c. Transformasi data
Proses  mengubah  data  sesuai  dengan  ketentuan  dalam  pengelolaan  data,  pengubahan  data  dilakukan  ketika terdapat  data  yang  berbentuk  teks  akan  di  proses  menjadi  numerik  karena  dalam  komputasi  clustering  hanya  dapat melakukan pengelolaan data yang bersifat angka [20]. Namun jika data penelitian sudah berbentuk numerik maka tidak diperlukan transformasi data.
d. Normalisasi data
Proses ini dilakukan untuk menstandarisasikan skala atribut data ke dalam rentang yang lebih kecil dengan nilai 0 – 1. Normalisasi dilakukan dengan menggunakan rumus min – max, berikut rumusnya [20]:
x 1 = 𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 (1)

## 2.8 Analisa Metode Elbow
Metode elbow adalah metode di mana pada suatu titik tertentu terjadi penurunan yang signifikan dalam grafik, berbentuk lengkungan  yang  tajam.  Nilainya  kemudian  akan  menjadi  nilai  k  atau  banyaknya  cluster  yang  baik.  Mencari  nilai  k optimal dapat dilakukan dengan membandingkan nilai Sum of Square Error (SEE) yang disajikan dalam bentuk grafik. Tujuan  dari  metode elbow yaitu  memilih  nilai  k  yang  terkecil  dan  mempunyai  nilai  internal  yang  rendah.  Penentuan jumlah cluster yang optimal diidentifikasi dengan mempertimbangkan perbandingan perhitungan SEE pada setiap nilai cluster , peningkatan jumlah cluster akan membentuk siku, sehingga semakin besar nilai k, nilai SEE akan semakin kecil [21]. Analisa metode elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal rumus metode elbow sebagai berikut:
Nurafni Syahfitri, Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K- Medoid
𝑆𝐸𝐸 = 𝛴 𝑘=1 𝑘 𝛴 𝑥ᵢ∈𝑆ĸ ||X 1 -C k || 2 2 (2)
Ket: k = jumlah cluster x i = nilai atribut dari data ke-i C k = jumlah cluster i pada cluster ke- k || || = Hitung jarak Euclidean

## 2.9 Analisa Metode K-Medoid
Algoritma k- medoid atau PAM ( Partitioning Around Medoid ) dirancang oleh Leonard Kaufman dan Peter J. Raousseuw pada tahun 1987. Algoritma PAM melibatkan metode Partition Clustering untuk mengelompokan sekumpulan objek ke dalam cluster .  Dalam  PAM, k-medoid digunakan  sebagai  representasi  dari  pengelompokan  objek  tersebut. K-medoid mirip dengan algoritma k-means , tetapi perbedaannya terletak pada penggunaan satu objek sebagai pusat cluster untuk setiap cluster dalam k-medoid , sementara k-means menggunakan nilai rata-rata sebagai pusat cluster untuk setiap cluster [22]. Algoritma k-medoid mempunyai beberapa langkah-langkah sebagai berikut: a. Inisialisasi pusat cluster dari k (jumlah cluster)
b. Menghitung setiap objek cluster terdekat menggunakan persamaan jarak Euclidian distance :
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖−1 (3)
Ket: d(x,y) = jarak antara data – I dan data  j xil = nilai atribut pertama dari data – i yjl = nilai atribut pertama dari – j n = jumlah atribut yang dipakai.
c. Pilih objek secara acak sebagai titik non - medoid
d. Menghitung jarak antara setiap objek dalam setiap kelompok dengan calon non – medoid.
e. Hitung total simpangan (S), jika TD baru<TD lama, tukar posisi medoid baru dan kemudian menjadi medoid yang baru.
f. Ulangi langakah 3-5 hingga medoid tidak berubah.
Gambar 2 merupakan alur analisa metode k-medoid untuk penerapan clustering .
Nurafni Syahfitri, Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K- Medoid

## 2.10 Python
Python merupakan bahasa pemrograman interpretative multiguna. Python memberikan penekanan yang lebih besar pada keterbacaan kode untuk membuat sintaksisnya lebih mudah dimengerti. Bahasa pemrograman yang bisa diajarkan dengan mudah, baik untuk mereka yang baru memulai atau sudah berpengalaman dalam bahasa pemrograman lain. Pada tahun 1991, bahasa ini pertama kali diperkenalkan oleh Guido van Rossum dan hingga sekarang masih terus dikembangkan oleh Python  Software  Foundation .  Bahasa Python beroperasi  hampir  semua  sistem  operasi,  sistem  operasi linux ,  sebagian besar  distribusi  memiliki python .  Kode  pemprogramannya  sederhana,  mudah  diimplementasikan,  progremer  dapat memprioritaskan pengembangan aplikasi yang dibuat [23].

## 2.11 Interpretasi Hasil
Tahap ini dilakukan untuk mengetahui apakah penerapan yang digunakan pada penelitian ini khususnya metode elbow dan k-medoid dapat bermanfaat bagi penelitian yang sedang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan dataset kaggel persedian barang kelontong yang berjumlah 1000 data.
Table 1 . Dataset

## 3.2 Analisa Kebutuhan Data
Pada tahap ini dataset penelitian akan di proses menggunakan tahap KDD ( Knowledge Discovery in Database ). Adapun tahapanya sebagai berikut:
a. Cleaning Data
Pada tahap ini, data penelitian akan dibersihkan apabila  ada data yang kosong atau mengahapus data yang salah dan memperbaiki nilai  yang salah. Jika  tidak ada data yang tidak valid, tidak relevan atau kosong maka tidak pelu  di bersihkan dan langsung ke tahap perhitungan.
b. Seleksi Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  dibersihkan  akan  dimasukkan  ke  dalam  proses  pemilihan  data.  Pemilihan  data digunakan untuk menentukan atribut mana yang akan digunakan dalam proses data mining. Atribut yang digunakan yaitu Intial quantity, Quantity sold dan Quantity avaible. Tabel 2 merupakan hasil seleksi data pada penelitian ini.
Tabel 2 . Seleksi data index Intial Quantity Quantity Sold Quantity Available 1 12 1 11 2 7 6 1 3 21 10 11 4 4 3 1 5 12 9 3 6 10 1 9 7 11 7 4 … … … … … … … … 998 15 9 6 999 12 6 6 1000 4 2 2 Inventory Id StoreName City Area ProductName Intial Quantity Quantity Sold Quantity Available Cost RetailPrice 1 National Stores Ouro Branco 9 Springview Point  Chocolate Bar - Smarties 12 1 11 4873,07 1500,39 2 Family Dollar  Gerakaroú 5434 Daystar Circle Pepper - Red Bell 7 6 1 3089,77 2095,61 3 BJ's Wholesale Club Radoboj 3 Darwin Drive Chickensplit Half 21 10 11 4591,63 364,02 4 Ocean State Job Lot Al Madīd  684 Bunting Lane  Zucchini - Green 4 3 1 33,13 2111,21 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 999 Tuesday Morning Gaya 496 Dapin Hill Bread - Wheat Baguette 12 6 6 2311,42 487,96 1000 Big Lots Sexmoan 99 Granby Place Soup - Knorr, French Onion 4 2 2 4712,33 1769,61
Nurafni Syahfitri, Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K- Medoid
c. Normalisasi Data
Tahap  ini  akan  dilakukan  normalisasi  data  dengan  menggunakan  rumus  yaitu  minimal–maxsimal  agar  data mempunyai rentang  nilai  0 sampai 1 sehingga data tidak mempunyai nilai yang sangat jauh. Tabel 3 merupakan hasil normalisasi data pada penelitian ini.
Tabel 3. Normaliasi data Index Intial Quantity Quantity Sold Quantity Available 1 0,454545455 0 0,909090909 2 0,227272727 0,454545455 0 3 0,863636364 0,818181818 0,909090909 4 0,090909091 0,181818182 0 5 0,454545455 0,727272727 0,181818182 6 0,363636364 0 0,727272727 7 0,409090909 0,545454545 0,272727273 8 0,181818182 0,181818182 0,181818182 9 0,363636364 0,090909091 0,636363636 … … … … … … … … … … … … 997 1 1 1 998 0,590909091 0,727272727 0,454545455 999 0,454545455 0,454545455 0,454545455 1000 0,090909091 0,090909091 0,090909091

## 3.3 Analisa Metode Elbow
Pada penelitian ini, elbow digunakan sebagai metode untuk menentukan jumlah cluster optimal dalam pengelompokan data persediaan barang yang mencakup 1000 data pada clustering k-medoid , dengan menggunakan bahasa pemograman python dan tools google colab . Pada Gambar 1 merupakan grafik hasil penentuan julmah cluster pada penelitian ini :
Gambar 3. Grafik Penentuan Jumlah Cluster Optimal menggunakan Metode Elbow
Pada penelitian ini nilai cluster optimal pada metode elbow adalah titik yang berbentuk siku. Titik yang berbentuk siku menjelaskan bahwa terjadinya penurunan yang signifikan terdapat pada titik cluster 7. Nilai antara cluster 1 ke cluster 6  tidak  mengalami  penurunan  numun  mengalami  kesetaraan  nilai,  kemudian  dari cluster 6  ke cluster 7  mengalami penuluran yang signifikan atau besar. Dengan demikian cluster 7 merupakan cluster yang optimal yang membentuk siku terlihat  pada gambar 3. Pada gambar tersebut  nilai cluster 8 sampai claster 9 tidak menunjukan perubahan nilai  yang signifikan.
3.4 Analisa Metode K-Medoid
3.4.1 Analisa Metode K-Medoid dengan Elbow
Hasil analisa didapatkan cluster k yang optimal adalah 7 dengan menggunakan elbow , pada gambar 2 merupakan hasil clustering yang didapatkan dengan menggunakan tools RapitMiner . Proses clustering menggunakan algoritma k-medoids menghasilkan 7 (tujuh) cluster, yaitu cluster 0 memiliki 145 produk, cluster 1 memiliki 135 produk, cluster 2 memiliki
Nurafni Syahfitri, Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K- Medoid
200 produk, cluster 3 memiliki 76 produk, cluster 4 memiliki 101 produk, cluster 5 memiliki 208 produk, dan cluster 6 memiliki 135 produk. Pada gambar 4 merupakan hasil metode K-Medoid dengan Elbow.
Gambar 4 . Hasil Cluster Metode K-Medoid dengan Elbow
Berdasarkan  pengujian  analisa  metode k-medoid dengan elbow di  peroleh  jumlah cluster yaitu  7,  dimana pengelompokannya berdasarkan kuantitas awal, kuantitas terjual dan kuantitas tersedia dengan nilai yang sama atau mirip.
3.4.2 Analisa Metode K-Medoid tanpa Elbow
Hasil analisa metode k-medoid tanpa elbow dengan menggunakan tools RapidMiner . Proses clustering yang dilakukan menggunakan  3 cluster , yaitu cluster 0 memiliki 169 produk, cluster 1 memiliki 410 produk dan cluster 2 miliki 421 produk. Pada gambar 5 merupakan hasil metode K-Medoid tanpa Elbow
Gambar 5 . Hasil Cluster Metode K-Medoid tanpa Elbow
Berdasarakan  pengujian  analisa  metode k-medoid tanpa elbow menggunakan  3 cluster ,  yaitu cluster 0  di kelompokan  berdasarkan  kuantitas  terjual  dengan  kuntitas  tersedian  jumlah  nilainya  setara, cluster 1  di  kelompokan berdasarkan kuntitas terjual lebih banyak, dan cluster 2 di kelompokan berdasarkan kuntitas tersedia lebih banyak lebih sedikit. Jika dilihat dari penjelasan tersebut cluster 1 lebih banyak terjual di bandingkan cluster lain.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  metode elbow digunakan  dalam  menentukan  jumlah  cluster optimal, menggunakan python dengan atribut intial quantity, quantity sold, dan quantity available . Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa cluster optimal ditunjukan pada cluster 7. Hasil clusterin g menggunakan metode k-medoid dengan elbow menunjukkan 7 cluster dengan menggunakan tools RapidMiner . Cluster 0 memiliki 145 produk, cluster 1 memiliki 135 produk, cluster 2 memiliki 200 produk, cluster 3 memiliki 76 produk, cluster 4 memiliki 101 produk, cluster 5 memiliki 208 produk, dan cluster 6 memiliki 135 produk. Dimana pengelompokan cluster berdasarkan kuantitas awal, kuantitas terjual dan kuantitas tersedia  dengan nilai yang sama atau mirip. Hasil clustering menggunakan metode k-medoid tanpa elbow ,  proses clustering menggunakan  3 cluster dengan tools  RapidMiner . Cluster 0  memiliki  169  produk, cluster 1 memiliki 410 produk, dan cluster 2 memiliki 421 produk. Pengelompokan cluster 0 berdasarkan kuantitas terjual dengan kuantitas  tersedian  jumlah  nilainya  setara,  pengelompokan cluster 1  berdasarkan  kuantitas  terjual  lebih  banyak,  dan pengelompokan cluster 2 berdasarkan kunatitas tersedia lebih banyak. Dari kedua hasil analisa bisa dilihat bahwa analisa menggunakan  metode k-medoid dengan elbow cukup  baik  karena  dalam  menentukan  jumlah  cluster  optimal menggunakan metode elbow dan hasil clustering dalam mengelompokan persediaan barang lebih efektif.

## REFERENCES
[1] N. Purba, F. Ekonomi, D. Bisnis, I. Uin, S. Utara, and M. Yahya, “Revolusi Industri 4.0 : Peran Teknologi Dalam Eksistensi Penguasaan Bisnis Dan Implementasinya.”, Jurnal Prilaku dan Strategi Bisnis, vol. 9, no. 2, 2021
[2] A. S. Amar, K. Mulyono, and S. Nurjanah, “Analisis Persediaan Stok Barang Dengan Menggunakan  Metode Economic Order Quantity Di Ud Toko Plastik  Hanif,” TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika, vol. 8, no. 2, pp. 80–85, 2021.
Nurafni Syahfitri, Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K- Medoid
[3] D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. Danar Dana, and A. Ajiz, “Clustering Data Persediaan Barang dengan Menggunakan Metode K- Means. Clustering Data Persediaan Barang dengan Menggunakan Metode K-Means,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem, vol. 7, no. 1, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/
[4] I. Syah and A. Ahmadi, “Perencanaan Persediaan Produk Steering Handle Sepeda Motor Pada UD. Aji Batara Perkasa Dengan Menggunakan  Metode  ABC,”  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika  dan  Komunikasi,  vol.  3,  no.  2,  pp.  125–143,  2023,  doi: 10.55606/juitik.v3i2.505.
[5] S.  Aisah,  I.  Aknuranda,  and  A.  N.  Rusydi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pengelompokan  Barang  Terjual  Pada  PT Dasema Digi Persada Dengan Metode K-Means Clustering,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 7, pp. 2309–2317, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6] B. Arief Setiawan, “Perbandingan Clustering Optimalisasi Stok Barang Menggunakan Algoritma K-Means Dan Algortima K- Medoids ( Studi Kasus : Klinik Ben Waras ),” Proceeding Sendiu, 2021.
[7] D.  Marlina,  N.  Fauzer  Putri,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” Jurnal CoreIT, vol. 4, no. 2, 2018.
[8] S. Sindi et al., “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 4, no. 1, 2020.
[9] D.  Ayu,  I.  C.  Dewi,  and  K.  Pramita,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan  Sillhouette  pada  Algoritma  Clustering  K- Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” 2019.
[10]  K. Pola et al., “Clustering Sales Patterns of Best Selling and Less Selling Products at El Jhon Bengkulu Stores Using the K - Medoid Method,” JURNAL KOMITEK, vol. 2, no. 2, pp. 637–642, 2022, doi: 10.53697/jkomitek.v2i2.
[11]  C. Nisa1 and W. Yustanti2, “Studi Perbandingan Algoritma Klastering Dalam Pengelompokan Persediaan Produk (Studi Kasus : Subdirektorat Perencanaan Sarana Prasarana Dan Logistik PTN X),” JEISBI, vol. 02, no. 03, pp. 14–20, 2021.
[12]  S. Fulvi Intan, W. Elvira, S. Rahayu, and N. Nurfadilla, “SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Comparison of the K-Means and K-Medoids Algorithms for Grouping Student Expenditures Perbandingan Algoritma K-Means dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokan  Pengeluaran  Mahasiswa,”  SENTIMAS:  Seminar  Nasional  Penelitian  dan  Pengabdian Masyarakat, pp. 35–40, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[13]  N.  Adawiyah,  N.  Sulistiyowati,  and  M.  Jajuli,  “Klasterisasi  Kasus  Kekerasan  Terhadap  Anak  dan    Perempuan  Berdasarkan Algoritma K-Means,” Generation Journal, vol. 5, no. 2, 2021.
[14]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “Optimasi  Cluster  K-Means  Menggunakan  Metode  Elbow  Pada  Data  Pengguna  Narkoba Dengan Pemrograman Python,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), vol. 5, no. 1, 2021.
[15]  I. W. Septiani, Abd. C. Fauzan, and M. M. Huda, “Implementasi Algoritma K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin-Index Untuk  Klasterisasi  Harapan  Hidup  Pasca  Operasi  Pada  Pasien  Penderita  Kanker  Paru-Paru,”  Jurnal  Sistem  Komputer  dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 4, p. 556, Jul. 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4055.
[16]  A. Sidik, E. T. B. Waluyo, and S. Susilawati, “Perancangan Sistem Informasi Laporan Persediaan Barang Jadi  PT Duta Prima Plasindo,” JURNAL SISFOTEK GLOBAL, vol. 8, no. 1, 2018.
[17]  Ferawati, K. D. Fersiartha, Yusmalina, and I. Yuliana, “Analisis Pengaruh Persediaan Barang Dan Penjualan Terhadap Laba Perusahaan (Studi Kasus Cv Davin Jaya Karimun),” Jurnal Cafetaria, vol. 1, no. 2, pp. 33–34, 2020.
[18]  A.  Ardiansyah,  A.  T.  Zy,  and  A.  Nugroho,  “Ciptaan  disebarluaskan  di  bawah  Lisensi  Creative  Commons  Atribusi  4.0 Internasional. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus Klinik Pratama Keluarga Kesehatan),” Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research, vol. 7, no. 3, pp. 2598–8700, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i3.1163.
[19]  R. Pujangga and A. Satoni Kurniawansyah, “Comparative Analysis of the K-Means Algorithm and the K-Medoid Algorithm in Clustering the Elderly Population,” Gatot Kaca Journal, vol. 2, no. 2, pp. 123–128, 2021, doi: 10.37638/gatotkaca.2.2.123-128.
[20]  A.  Ayu,  D.  Sulistyawati,  and  M.  Sadikin,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  untuk  Menentukan    Segmentasi  Pelanggan,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 3, pp. 516–526, 2021, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[21]  M. S. FIRDAUS, “Segmentasi Mutu Jalan Nasional Menggunakan Metode Clustering K-Medoids di Kabupaten Bandung Barat dan Kota Bandung,” Prosiding Sains Nasional dan Teknologi, vol. 12, no. 1, p. 431, Nov. 2022, doi: 10.36499/psnst.v12i1.7173.
[22]  E. Rahmah, E. Haerani, A. Nazir, S. Ramadhani, and T. Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas Km, “Penerapan Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk  Menentukan  Srategi  Promosi  Pada  Data  Mahasiswa  (Studi  Kasus :  Stikes  Perintis Padang),” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 5, no. 3, 2022.
[23]  M.  MKom  and  F.  Dona  Marleny,  “Algoritma  Pemrograman  Menggunakan  Python,”  2022.  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/363769056