## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA BARANG PENJUALAN BERBASIS WEB PADA KOPERASI PT. X
Annisa Chintia Devi 1 , Hani Zulfia Zahro’ 2 , Nurlaily Vendyansyah 3
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia annisachintia@yahoo.com

## ABSTRAK
Kebutuhan  bahan  baku  makanan  hingga  kebutuhan  rumah  tangga  sangat  dibutuhkan  oleh  pegawai  atau pekerja yang ada pada PT. X. Jumlah permintaan kebutuhan konsumen yang tidak menentu, mengakibatkan stok persediaan  barang  yang  ada  di  koperasi  juga  ikut  tidak  menentu.  Karena  hal  ini,  yang  berwenang  untuk memantau stok barang pada koperasi sering mengalami kesulitan dalam menentukan barang apa saja yang harus di  stok  lebih  banyak,  maupun  barang  apa  saja  yang  harus  di  stok tidak  banyak.  Selain  itu,  koperasi  juga  tidak akan  mengalami  penumpukan  barang  yang  dapat  mengakibatkan  kadaluarsa,  dan  koperasi  juga  tidak  akan mengalami kekosongan barang yang dibutuhkan oleh pegawai atau pekerja yang ada pada PT. X.
Pada  sistem  pengelompokan  barang  ini,  menggunakan  metode K-Means  Clustering .  Studi  kasus  pada penelitian  ini  adalah  data  barang  pada  Januari  –  Desember  2018  di  koperasi  PT.  X.  Barang  yang  ada  pada koperasi PT. X akan dikelompokan berdasarkan 3 kelompok, yaitu barang  yang tidak  laku, barang yang paling laku,  dan  barang  yang  laku  menggunakan  metode K-means  Clustering .  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan dapat  membantu  pihak  yang  berwenang  dalam  menentukan  pemenuhan  kebutuhan  stok  barang  yang  ada  pada PT. X.
Hasil  pengujian  dilakukan  dengan  cara  manual  menggunakan excel dan  dengan  menggunakan  sistem. Dari pengujian tersebut didapatkan bahwa perhitungan manual dan sistem didapatkan hasil 100% sama. Hasil uji kepuasan pengguna melibatkan pengawas koperasi dan juga kasir pada koperasi PT. X, pada pengujian tersebut didapatkan hasil 82,5% baik, dan 17,5% cukup.
Kata kunci : Pengelompokan, K-Means, Clustering, Web
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Koperasi  PT.  X  adalah  salah  satu  perusahaan yang  terletak  di  kota  Gresik  Jawa  Timur  Indonesia. Anggota  yang  ada  di  koperasi  perusahaan  ini  adalah para  karyawan  dari  Koperasi  PT.  X.  Ada  berbagai macam  jenis  koperasi  pada  perusahaan,  termasuk koperasi  yang  menyediakan  bahan  baku  makanan hingga kebutuhan rumah tangga. Dengan begitu para karyawan dan pegawai perusahaan memiliki kemudahan  dalam  membeli  stok  kebutuhan  pribadi mereka.
Jumlah konsumen yang tidak menentu, mengakibatkan stok persediaan barang yang ada pada koperasi juga menjadi tidak menentu. Karena hal ini, ketua  koperasi  sering  mengalami  kesusahan  untuk mengetahui barang apa saja yang harus selalu tersedia di  koperasi.  Tidak  jarang  stok  pada  koperasi mengalami kelebihan, yang mengakibatkan terjadinya penumpukan  barang  hingga  mengalami  kadaluarsa. Dan  sering pula stok barang  yang  berada di koperasi mengalami  kekurangan,  kemudian  mengakibatkan konsumen  tidak  mendapatkan  barang  yang dibutuhkan.
Menurut penelitian Prilianti dkk hasil uji coba  pada  pemanfaatan  teknologi text mining dengan  menggunakan  metode k- means  clustering mendapatkan  hasil  yang
baik.  89%  responden  terkait  menyatakan bahwa  teknologi  tersebut  telah  sesuai dengan kondisi yang ada.[6]
Dari
permasalahan tersebut, digunakanlah  metode K-means  Clustering untuk  mengelompokan  stok  barang  pada koperasi  PT.  X  dengan  masa periode  setiap bulan,  dari  bulan  Januari  2018  –  Desember  2018. Menggunakan  sistem  pengelompokan  berdasarkan barang  masuk  serta  barang  keluar  dari  koperasi berbasis  web  agar  lebih  memudahkan  pengawas koperasi membuat laporan kepada ketua koperasi.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang,  masalah  dapat dirumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana merancang sistem web pengelompokan  stok  barang  pada  koperasi  PT. X?
2. Bagaimana cara membangun sistem pengelompokan  pada stok barang pada koperasi PT.X?
3. Bagaimana mengimplementasikan metode pengelompokan pada stok barang pada koperasi PT. X?

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  dari  pengembangan  aplikasi  ini adalah :
1. Sistem  pengelompokan  stok  barang  pada koperasi PT. X dilakukan dengan menggunakan metode K-means clustering.
2. Membuat  sistem  berbasis  Web  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP,  CSS  pada  stok barang  pengeluaran/pemasukan  pada  koperasi PT. X.
3. Data  yang  digunakan  untuk  perhitungan pengelompokan  stok  barang,  didapatkan  dari koperasi  PT.  X  mulai  dari  Januari  –  Desember 2018.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Pemeriksaan kualitas beras masih menggunakan cara  yang  manual,  maka  dari  itu  dibutuhkan  cara untuk  mengelompokan  kualitas  beras  dengan  cepat, mudah,  dan  akurat.  Pada  penelitian  ini,  digunakan metode k-means  clustering untuk  memodelkan dataset kedalam klaster-klaster. [1]
Pada  Swalayan  Fadhilla  Bengkulu,  tidak  dapat mengelompokan  produk  yang  laku  terjual  maupun tidak  laku  terjual.  Sehingga  sering  terjadinya kekurangan  stok  barang,  atau  penumpukan  stok barang. Oleh karena itu, digunakanlah clustering agar mengurangi  terjadinya  kekurangan  atau  penumpukan stok barang. [2]
Pada  perpustakaan  Utsman  Bin  Affan  UMI, pengelompokan  minat  baca  pada  mahasiswa  hanya fokus  kepada  buku  yang  paling  laris    sebagai  acuan untuk menambah koleksi buku. Sehingga mengakibatkan stok buku pada perpustakaan menjadi tidak  bervariasi.  Maka  dari  itu  digunakan  metode k- means yang nantinya akan dikelompokan berdasarkan prioritas tinggi, dipertimbangkan, atau bukan prioritas untuk penambahan koleksi buku. [3]
Ragam  Jogja  membutuhkan  pengolahan  data historis  transaksi,  untuk  menentukan  stok  barang. Karena diketahui pada Ragam Jogja, manajemen stok yang  dilakukan  tidak  akurat  dan  mengakibatkan sering  terjadi  kelebihan  ataupun  kekurangan  dari produk tertentu. [5] 2.2 K-means Dalam  metode  pengelompokan  atau clustering adalah  dengan  mencari  pusat cluster secara  iteratif, dimana  pusat cluster akan  ditentukan  berdasarkan jarak  minimum  pada  setiap  data.  Langkah-  langkah algoritma K-Means dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Tentukan data yang akan di cluster dan tentukan cluster data, Xij (i =1,2,....n;j = 1,2,....m) dimana n adalah jumlah data yang akan di cluster dan m adalah jumlah variabel data.
2. Pada awal iterasi pusat setiap cluster ditentukan secara  acak  (sembarang),  Ckj  (k  =  1,.....k;j  = 1,.....m) .
3. Tentukan  jarak  setiap  data  dengan  pusat cluster menggunakan Euclidean yang  ditunjukan  pada persamaan (2.1) :
d 𝑖𝑘 = √∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ..... (2.1)
4. Kelompokkan  data  berdasarkan  jarak  min.  data terhadap pusat cluster .
5. Cek  kondisi  apakah  ada  data  pada cluster yang masih  pindah  pada  kelompok  lain,  jika  iya lakukan  iterasi  berikutnya  dengan  menghitung pusat cluster berdasarkan  nilai  rata-rata  dengan menggunakan rumus sesuai persamaan (2.2) :
C 𝑘𝑗 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝 ..... (2.2)
Dimana  Xij ∈ cluster  ke-k  dan  adalah  jumlah anggota cluster
6. Jika tidak ada lagi data yang pindah pada cluster
lain, maka proses interasi berhenti.
Pada k-means data  dikelompokan  pada  suatu cluster berdasarkan jarak minimum terhadap tiap titik pusat cluster yang dapat dihitung dengan menggunakan rumus persamaan (2.1). [4]
K-means adalah  algoritma  pengelompokan, dimana  data  akan  dibagi  kedalam  tiap cluster yang telah  ditentukan.  Sehingga  data  yang  memiliki kesamaan akan masuk kedalam satu cluster, dan data yang  memiliki  perbedaan  akan  masuk  kedalam cluster. [6]
2.3 Clustering Clustering adalah  proses  dari  pengelompokan data  yang  telah  dianalisa  pada  suatu  kasus  kedalam kelas-kelas  yang  dianggap  mirip.  Pada  tiap cluster memiliki  data  yang  karakteristiknya  sama,  tetapi memiliki karakterisitik yang berbeda dengan data dari cluster lainnya. Clustering dan  klasifikasi  memiliki perbedaan,  yaitu  jika clustering tidak  memiliki target/kelas/label  maka  masuk  pada  golongan unsupervised  learning . Clustering sering  dilakukan pada proses data mining.
3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok diagram sistem
Gambar 1. Blok diagram sistem Pada  gambar  1  user  membuka  web  browser, kemudian  menginputkan  data  stok  barang  kedalam website.  Setelah  itu,  user  memilih  menu  clustering dan  memilih  bulan  yang  diinginkan  untuk  proses pengelompokan.  Kemudian  sistem  akan  melakukan perhitungan  algoritma k-means  clustering, dan  hasil clustering akan diterima oleh user.

## 3.2 Struktur menu
Gambar 2. Struktur menu Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2.  website dapat  diakses  oleh  kasir  dan  pengawas  koperasi. Kasir  hanya  dapat  mengakses  data  stok  barang, seperti  menambah  menghapus  dan  mengupdate  data barang. Sedangkan pengawas koperasi, dapat melihat data  stok  barang,  dapat  melakukan  clustering,  dan dapat  melihat  daftar  anggota  yang  dapat  mengakses sistem.
3.3 Flowchart
3.3.1. Flowchart sistem

## Gambar 3. Flowchart Sistem
Seperti  yang  dilihat  pada  Gambar.  3 user melakukan  login  pada  sistem,  jika  sukses/berhasil maka pengawas koperasi memasuki tampilan halaman  awal.  Tetapi  jika  tidak,  maka  akan  kembali ke  halaman  login.  Lalu  pengawas  koperasi  memilih bulan  apa  yang  akan  dilakukan  pengelompokkan, kemudian sistem akan melakukan proses perhitungan. Jika telah selesai, pengawas koperasi dapat melakukan logout sistem.

## 3.3.2. Flowchart metode
Gambar 4. Flowchart metode Algoritma k-means  clustering dimulai  dengan menentukan  banyaknya  jumlah  kelompok  ( cluster ) seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  tahap selanjutnya adalah dengan menentukan pusat ( centroid )  dari  setiap  kelompok  yang  akan  dibentuk. Menentukan  titik  pusat  dapat  dilakukan  secara  acak maupun  ditentukan  sesuai  keinginan.  Lalu  kemudian dihitung  jarak  data  dari centroid ,  setelah  itu  data dikelompokkan  berdasarkan  jarak  minimum.  Di carilah pusat cluster baru. 3.2 Pengelompokan k-means clustering Berikut  adalah  contoh  langkah  -  langkah perhitungan  metode K-means  Clustering .  Dengan data  yang  diperoleh  dari  Koperasi  PT.  X  periode bulan Oktober 2018.
Langkah  1. Memasukkan  data  yang  diperoleh  dari PT.  X  yang  akan  dikelompokan  dengan  metode K- means clustering . Dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Data stok barang training KODE Nama Barang Qawal Qmasuk Qkeluar Qakhir '001000 Nutrijell anggur 6 0 0 6 '0010011 Nutrijell leci 15gr 6 0 0 6 '0010016 Nutrijell coklat 20g 8 0 0 8 '0010020 Nutrijell straw 15gr 7 0 0 7 '0010034 Swallow globe hijau 12 0 2 10 '0010044 Swallow globe 1 0 0 1 '0010046 Nutrijell jambu 15gr 5 0 2 3 '0010053 Swallow agar 12 0 1 11 '0050060 Gilette blue II 22 0 7 15 '0050064 Gilette vector refill 22 0 0 22 '0050068 Gilette kuning 30 0 4 26 '0060078 Nagata sikat baju 3 0 1 2 '0060083 Clean matic 10 0 3 7
KODE Nama Barang Qawal Qmasuk Qkeluar Qakhir '0060087 Bagus shoe brush 3 0 0 3
'0060092 Sikat wc nagata 1 0 0 1 '0060093 Susemi spon 0 24 24 0 '0060101 Clean matic wet mo 13 8 10 11
'0060106 Polytex kawat 10 0 0 10
Langkah  2. Menetapkan  jumlah cluster. Pada penelitian  ini, penulis  menggunakan 3 cluster . Yaitu, cluster 1  =  jarang  keluar, cluster 2  =  sering  keluar, cluster 3 = paling sering keluar.
Langkah    3. Menentukan  titik centroid secara random  seperti  pada  Tabel  3.2.  yang  nantinya  untuk menghitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster antara objek  ke centroid dengan  perhitungan  jarak Euclidean.
Tabel 2. Tabel titik centroid CENTROID Qawal Qmasuk Qkeluar Qakhir C1 1 0 0 1 C2 3 0 1 2 C3 10 0 0 10
Langkah  4. Menghitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster antara  objek  ke centroid dengan  perhitungan Euclidean. Persamaan yang digunakan adalah : 𝑑 (𝑝,𝑞) =   √(𝑃 1 − 𝑄 1 )2 +   (𝑃 2 − 𝑄 2 )2 +   (𝑃 3 − 𝑄 3 )2 +   (𝑃 4 − 𝑄 4 )2 Persamaan  2-4  diatas  menandakan  bahwa  atribut yang digunakan sebanyak 4.  (Ramadhani, 2013)
Sebagai  contoh  akan  dihitung  dari  data  pertama yang didapatkan dari koperasi PT. X ke pusat cluster pertama dengan persamaan : 𝑑 (1,1)
=   √(6 − 1) 2 + (0 − 0)2 +  (0 − 0)2 +   (6 − 1)2 =   √(5) 2 + (0)2 +  (0)2 +   (5)2
=   √25 + 0 +  0 +  25 =   √50
= 7,07106781
Dari  hasil  perhitungan  diatas  menunjukkan bahwa, jarak data dari barang pertama dengan cluster pertama sebesar 7,07106781
Untuk  selanjutnya,  data  pertama  akan  dihitung dengan pusat cluster kedua dengan persamaan : 𝑑 (1,2) =   √(6 − 3) 2 + (0 − 0)2 +  (0 − 1)2 +   (6 − 2)2
=   √(3) 2 + (0)2 +  (0)2 +   (4)2
=   √9 + 0 +  0 +  16
=   √24
= 4,89897949
Dari  hasil  perhitungan  diatas  menunjukkan bahwa, jarak data dari barang pertama dengan cluster kedua sebesar 4,89897949
Kemudian  data  pertama  akan  dihitung  dengan pusat cluster ketiga dengan persamaan : 𝑑 (1,3) =   √(6 − 10) 2 + (0 − 0)2 +   (0 − 0)2 +   (6 − 10)2 =   √(−4) 2 + (0)2 +  (0)2 +   (−4)2
=   √−16 + 0 +  0 + (−16) =   √−32 = 5,65685425
Dari  hasil  perhitungan  diatas  menunjukkan bahwa, jarak data dari barang pertama dengan cluster kedua sebesar 5,65685425
Langkah  5. Berdasarkan  perhitungan  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  jarak  yang  paling  minimum  ada pada cluster 2.  Sehingga,  pada iterasi pertama,  data pertama masuk pada cluster 2.
Langkah  6. Kelompokan  data  yang  sudah  di  hitung, kedalam
cluster-cluster berdasarkan jarak minimum/minimal. Tabel 3. Pengelompokan data KODE C1 C2 C3 MIN CLUSTER '0010005 7,0711 5,099 5,66 5,099 2 '001000 7,0711 5,099 5,66 5,099 2 '0010011 7,0711 5,099 5,66 5,099 2 '0010016 9,8995 7,874 2,83 2,828 3 '0010020 8,4853 6,481 4,24 4,243 3 '0010034 14,353 12,08 2,83 2,828 3 '0010044 0 2,449 12,7 0 1 '0010046 4,899 2,449 8,83 2,449 2 '0010053 14,9 12,73 2,45 2,449 3 '0050060 26,192 23,79 14,8 14,76 3 '0050064 29,698 27,6 17 16,97 3 '0050068 38,497 36,25 25,9 25,92 3 '0060078 2,4495 0 10,7 0 2 '0060083 11,225 8,832 4,24 4,243 3 '0060087 2,8284 1,414 9,9 1,414 2 '0060092 0 2,449 12,7 0 1 '0060093 33,971 33,44 36,8 33,44 2 '0060101 20,199 18,06 13,2 13,19 3 '0060106 12,728 10,68 0 0 3
Langkah  7. Kemudian  setelah  ditemukan  jarak minimum  dan  setelah  dikelompokkan  berdasarkan cluster , langkah selanjutnya adalah dengan menghitung kembali titik pusat untuk cluster baru. Contoh  perhitungan  untuk  menentukan cluster baru untuk cluster 1 adalah sebagai berikut :
1 + 1 2 , 0 + 0 0 , 0 + 0 0 , 1 + 1 2
Maka  untuk cluster 1,  didapatkan centroid baru dengan hasil (1; 0; 0; 1)
Untuk  perhitungan  menentukan cluster baru  pada cluster 2 adalah sebagai berikut :
6 + 6 + 6 + 5 + 3 + 3 6 , 24 1 , 2 + 1 + 24
3 , 6 + 6 + 6 + 3 + 2 + 3 6 Maka  untuk cluster 2,  didapatkan centroid baru dengan hasil (4,83333; 24; 9; 4,3333)
Contoh  perhitungan  untuk  menentukan cluster baru pada cluster 3 adalah sebagai berikut :
8 + 7 + 12 + 12 + 22 + 22 + 30 + 10 + 13 + 10 10 , 8 1 , 2 + 1 + 7 + 4 + 3 + 10 6 , 8 + 7 + 10 + 11 + 15 + 22 + 26 + 7 + 11 + 10 10 Maka untuk cluster 3, didapatkan centroid baru dengan hasil (14,8; 8; 4,5; 12,7)
Langkah  8. Setelah  didapatkan  titik  pusat( centroid) baru,  lakukan  kembali  proses  perhitungan  pada Langkah  3.  Hingga  data  tidak  berpindah  dari  satu cluster ke cluster yang lain
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan hasil pengelompokan pada sistem
Pada  Gambar  5  adalah  tampilan  dari  hasil pengelompokan menggunakan
metode k-means clustering. Dimana user dapat  memilih  bulan  mana  yang akan di proses, maka sistem akan memproses perintah user tersebut.
Gambar 5. Tampilan hasil pengelompokan pada sistem
4.2 Hasil akhir perhitungan pada Excel
Dengan menggunakan metode k-means clustering yang  dihitung  manual  pada Excel didapatkan  hasil yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil akhir perhitungan Excel
kode c1 c2 c3 min cluster '0010005 5,283937925 4,565495592 16,45363857 4,565495592 2 '001000 5,283937925 4,565495592 16,45363857 4,565495592 2 '0010011 5,283937925 4,565495592 16,45363857 4,565495592 2 '0010016 8,094442538 5,034257641 13,76186357 5,034257641 2 '0010020 6,687301399 4,592793268 15,10150839 4,592793268 2 '0010034 12,42256012 7,337830061 9,058452161 7,337830061 2 '0010044 1,979898987 8,92153294 23,32499851 1,979898987 1 '0010046 2,952964612 4,908538479 18,78090046 2,952964612 1 '0010053 13,01998464 8,129806271 8,740073735 8,129806271 2 '0050060 24,21404551 18,30556609 4,870546399 4,870546399 3 '0050064 27,8696968 22,46872827 8,249579114 8,249579114 3 '0050068 36,58305619 30,75457283 15,40742967 15,40742967 3 '0060078 0,565685425 6,770801282 21,03304279 0,565685425 1 '0060083 9,247702417 4,592793268 12,37156237 4,592793268 2 '0060087 1,232882801 6,640312493 20,56020968 1,232882801 1 '0060092 1,979898987 8,92153294 23,32499851 1,979898987 1 '0060093 33,67966746 30,81142239 38,81651997 30,81142239 2 '0060101 18,48025974 11,49320451 11,57823629 11,49320451 2 '0060106 10,91421092 6,770801282 11,13802296 6,770801282 2 4.3 Hasil Perbandingan sistem dan manual
Pada perbandingan metode, dilakukan perhitungan  menggunakan cara  manual dengan excel dan  perhitungan  dengan  menggunakan  sistem.  Hasil yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perbandingan sistem dan manual
No. kode Cluster Selisih Sistem Manual 1 '0010005 2 2 0 2 '001000 2 2 0 3 '0010011 2 2 0 4 '0010016 2 2 0 5 '0010020 2 2 0 6 '0010034 2 2 0 7 '0010044 1 1 0 8 '0010046 1 1 0 9 '0010053 2 2 0 10 '0050060 3 3 0 11 '0050064 3 3 0 12 '0050068 3 3 0 13 '0060078 1 1 0 14 '0060083 2 2 0 15 '0060087 1 1 0 16 '0060092 1 1 0 17 '0060093 2 2 0 18 '0060101 2 2 0 19 '0060106 2 2 0
4.4 Hasil Kuesioner pengujian user
Pengujian kuesioner pengelompokan data barang, dilakukan  pada  koperasi  PT.  X,  yang  melibatkan pengawas koperasi dan kasir sebagai target pengguna. Hasil pengujian user dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil pengujian user Pertanyaan Jawaban Persentase Baik Cukup Kurang Baik Cukup Kurang Tampilan halaman list data barang dapat menampilkan seluruh data barang yang ada dikoperasi 5 - - 100% - - Bahasa yang digunakan pada web dapat dimengerti 5 - - 100% - - Fitur tambah data oleh pengawas/kasir koperasi 3 2 - 60% 40% - Fitur hapus data oleh pengawas/kasir koperasi 5 - - 100% - - Fitur ubah data oleh pengawas/kasir koperasi 4 1 - 80% 20% - Fitur login/logout oleh pengawas/kasir koperasi 4 1 - 80% 20% - Tampilan hasil pengelompokan 4 1 - 80% 20% - Tampilan keanggotaan oleh pengawas koperasi 3 2 - 60% 40% - Total 33 7 - 82,5% 17,5% - 4.5 Pengujian Fungsionalitas Menu
Pada  uji  fungsionalitas  Menu,  dilakukan  dengan menggunakan  2  web  browser,  yaitu Google  Chrome 79.0  (GC)  dan Mozila  Firefox 71.0  (MF).  Pengujian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  fungsionalitas  dari sistem  berbasis  web.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil pengujian fungsionalitas menu
Hak Akses Fungsi GC MF Kasir Halaman Login   Halaman Beranda   Tombol Data Barang   Halaman Data Barang   Tombol Tambah Data   Halaman Tambah Data   Tombol Input Data  
Hak Akses Fungsi GC MF Halaman Edit Data   Tombol Simpan Data   Tombol Hapus Data   Pengawas kop. Halaman Login   Halaman Beranda   Tombol Data Barang   Halaman Data Barang   Tombol Tambah Data   Halaman Tambah Data   Tombol Input Data   Pengawas kop. Halaman Edit Data   Tombol Simpan Data   Tombol Hapus Data   Halaman Pengelompokan   Tombol Proses Pengelompokan   Halaman Keanggotaan   Tombol Tambah Data Keanggotaan   Tombol Simpan Data Keanggotaan   Tombol Edit Data Keanggotaan   Tombol Hapus Data Keanggotaan  

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa dan  pengujian  yang telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  kepuasan  pengguna  ditunjukan  82,5% baik, dan 17,5% cukup
2. Perhitungan  pengelompokan  dengan  metode k- means clustering sudah sesuai dengan perhitungan metode yang digunakan, didapatkan 100% hasil sama.
3. Sistem  sudah  bisa  berjalan  dengan  lancar  pada browser Google  Chrome 79.0  (32-bit) dan
Mozilla Firefox 71.0 (32-bit)

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya antara lain:
1. Diharapkan sistem dapat dikembangkan tidak hanya untuk lingkup koperasi pada PT. X
2. Dikembangkan  untuk  dapat  mengelompokan  data barang berdasarkan tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agustina,  S.,  Yhudo,  D.,  Santoso,  H.,  Marnasusanto, N.,  Tirtana,  A.,  &  Khusnu,  F.  (2012).  Clustering Kualitas  Beras  Berdasarkan  Ciri  Fisik  Menggunakan Metode  K-Means. Universitas  Brawijaya  Malang, Malang .
[2] Analisis  Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means Dalam  Pengelompokkan  Penjualan  Produk  Pada Swalayan Fadhila. Jurnal Media Infotama , 11 (2).
[3] Azis, W. S., & Atmajaya, D. (2016). Pengelompokan Minat  Baca  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  K- Means. Ilkom Jurnal Ilmiah , 8 (2), 89-94.
[4] Butarbutar,  N.,  Windarto,  A.  P.,  Hartama,  D.,  &
Solikhun,  S.  (2017).  Komparasi  Kinerja  Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Dalam
Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan  Prestasi Nilai  Akademik  Siswa. Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem Informasi Dan Teknik Informatika) , 1 (1), 46-55
[5] Muningsih,  E.,  &  Kiswati,  S.  (2015).  Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Produk  Online Shop  Dalam  Penentuan  Stok  Barang. Bianglala Informatika , 3 (1).
[6] Prilianti,  K.  R.,  &  Wijaya,  H.  (2014).  Aplikasi  Text Mining  Untuk  Automasi  Penentuan  Tren  Topik Skripsi  Dengan  Metode  K-Means  Clustering. Jurnal Cybermatika , 2 (1).
[7] Rohmawati,  N.,  Defiyanti,  S.,  &  Jajuli,  M.  (2015).
Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar  Beasiswa. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , 1 (2).
 : Aplikasi Dapat Dijalankan  : Aplikasi Tidak Dapat Dijalankan