PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA APLIKASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN (STUDI KASUS: ZAHRA MART)
Ilwan Syafrinal 1 , Eka Lia Febrianti 2 Universitas Universal 1,2
Bukit Beruntung, Sei Panas, Batam 29456, Kepulauan Riau - Indonesia e-mail: ilwansynl@gmail.com, ekalia88@gmail.com

## Abstrak
Semakin berkembangnya persaingan dalam dunia bisnis khususnya dalam industri supermarket, minimarket  dan  swalayan  menuntut  para  pengembang  untuk  menemukan  suatu  pola  yang  dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran barang di swalayan, salah satunya adalah dengan pemanfaatan data transaksi. Pada Zahra Mart manager kurang dalam peninjauan produk yang dijual, produk-produk apa  saja  yang  dibutuhkan  konsumen  dan  penyimpanan  data-data  kurang  efektif.  Dalam  analisi  ini digunakan penerapan Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means. Clustering merupakan salah satu  teknik  dari  salah  satu  fungsionalitas  data  mining,  algoritma  clustering  merupakan  algoritma pengelompokkan  sejumlah  data  menjadi  kelompok–kelompok  data  tertentu  (cluster).  Sehingga  dengan adanya pengelompokan data ini pihak Zahra Mart dapat mengetahui barang laris dan tidak laris. Sehingga barang  yang  ada  digudang  tidak  menumpuk.  Dengan  adanya  perancangan  aplikasi  data  mining  yang ditampilkan dalam bentuk website menggunakan program PHP dengan database MySQL diharapkan akan dapat memberikan solusi nyata kepada Zahra Mart agar dapat mengetahui mana barang yang laris dan mana barang yang tidak laris.
Kata kunci: Data Mining, Clustering, Algoritma K-means, PHP MySQL

## Abstract
The  growing  competition  in  the  business  world,  especially  in  the  supermarket  industry, minimarkets and supermarkets require developers to find a pattern that can increase sales and marketing of goods in supermarkets, one of which is the use of transaction data. At Zahra Mart manager lacking in reviewing products sold, products of what is needed consumer and data storage is less effective. In this analysis used the application Clustering using K-Means algorithm. Clustering is a technique of one of the functionalities  of  data  mining,  clustering  algorithm  is  an  algorithm  of  grouping  a  number  of  data  into groups of certain data (cluster). So with the grouping of this data can determine the Zahra Mart selling goods and slow-moving. Warehouse so that the items do not accumulate. With the design of data mining application that is displayed in the form of websites using PHP with a MySQL database program is expected to provide real solutions to Zahra Mart in order to find out which items are selling and where the goods are not selling.
Keywords: Data Mining, Clustering, K-Means algorithm, PHP MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan Teknologi Informasi yang semakin pesat, sehingga menghasilkan berbagai macam perangkat lunak yang sangat membantu pengguna komputer itu sendiri dalam mengerjakan pekerjaan yang akan dilakukan. Perangkat lunak yang bagus akan menghasilkan informasi yang berkualitas. Penggunaan sistem informasi yang dapat mendukung pekerjaan, bahkan mampu menggantikan peran manusia dalam suatu pekerjaan. Penerapan sistem informasi diberbagai aspek kehidupan saat ini, sehingga merubah cara pandang masyarakat dalam peningkatan mutu pekerjaannya. Saat ini banyak data-data yang tidak diolah untuk menghasilkan informasi atau pengetahuan untuk menunjang kegiatan seseorang dalam pengambilan keputusan.  Banyak  aplikasi  yang  digunakan  dalam  menghasilkan  sistem  informasi  yang  cerdas  untuk menghasilkan informasi yang berkualitas salah satunya adalah data mining.
Data  mining  sendiri  sering  disebut  sebagai  knowledge  discovery  in  database  (KDD)  adalah kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola hubungan dalam set data berukuran besar. Output dari data mining ini dapat digunakan untuk pengambilan keputusan di masa depan. Salah satu teknik yang dikenal dalam data mining yaitu clustering. Berupa proses pengelompokan sejumlah data atau objek ke dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin dan berbeda dengan objek dalam cluster yang lainnya[1].
Clustring pada dasarnya merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki  kemiripan  karakteristik  antara  satu  dengan  yang  lain  nya.  Clustering  memiliki  2  metode  yang digunakan  dalam  pengelompokan  data,  yaitu  hierarchical  clustering  dan  non-hierarchical  clustering[2]. Algoritma hierarchical clustering ini digunakan untuk menentukan pusat cluster. Selanjutnya, pusat cluster yang  diperoleh  hierarchical  clustering  tersebut  digunakan  untuk  proses  penggelompokan  data  dengan menggunakan  metode  K-means.  Kombinasi  algoritma  hierarchical  clustering  dengan  menggunakan  K- means menghasilkan pengelompokan data yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode hierarki itu sendiri maupun K-means[3]. K-means adalah metode clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numeric[4].
persaingan dalam dunia bisnis khususnya dalam industri supermarket, minimarket dan swalayan menuntut  para  pengembang  untuk  menemukan  suatu  pola  yang  dapat  meningkatkan  penjualan  dan pemasaran barang di swalayan, salah satunya adalah dengan pemanfaatan data transaksi. Ketersediaan data yang  melimpah,  kebutuhan  akan  informasi  sebagai  pendukung  pengambilan  keputusan  untuk  membuat solusi  bisnis,  dan  dukungan  infrastruktur  di  bidang  teknologi  informasi  merupakan  alasan  dari  lahirnya teknologi  data mining. Masalah yang terjadi di Zahra Mart yaitu manager kurang dalam peninjauan produk yang dijual, produk-produk apa saja yang dibutuhkan konsumen dan penyimpanan data-data kurang efektif. Dengan adanya data mining dimaksudkan untuk memberikan solusi nyata kepada Zahra Mart agar dapat mengetahui mana barang yang laris dan mana barang yang tidak laris, kemudian dapat membandingkan penjualan dari tahun ketahun menjadi media yang efektif untuk pengembangan penjualan pada Zahra Mart.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka dapat dirumuskan permasalahan penelitian ini sebagai berikut :
1.  Bagaimana  aplikasi  data  mining  menentukan  produk-produk  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen  di Zahra Mart ?
2.  Bagaimana aplikasi data mining dapat memudahkan manager untuk menentukan produk apa saja yang dibutuhkan di Zahra Mart ?
3.  Bagaimana  aplikasi  data  mining  dapat  mengetahui  apa  saja  yang  mempengaruhi  kerugian  bagi perusahaan terutama pada Zahra Mart ?
1.3 Tujuan Penelitian Dalam melaksanakan penelitian ini terdapat beberapa tujuan yang dapat tercapai, yaitu:
1. Mengaplikasikan  aplikasi  data  mining  untuk  memprediksi  produk  laris  dan  tidak  laris  yang  dapat memberikan pengetahuan untuk menghindari kerugian bagi Zahra Mart .
2. Dapat mempercepat dalam pengambilan keputusan bagi Zahra Mart sehingga menjadi lebih efektif dan calon konsumen swalayan tidak menunggu lama .
3. Membantu informasi dari data penjualan sebagai solusi dalam meningkatkan penjualan di Zahra Mart.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  Teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang  terkait  dari  berbagaidatabase  besar.  [6]  Menurut  Gatner  Group  data  mining  adalah  suatu  proses menemukan hubungan yang berarti, pola dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan,  dengan  menggunakan  Teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik statistik dan matematika. [7]
Data mining merupakan proses atau bagian dari KDD (Knowledge Discovery in Databases). KDD sendiri merupakan tahapan dalam penggalian data untuk mendapatkan informasi yang berharga. Adapun bentuk umum dari Proses KDD dapat dijelaskan pada Gambar 1 berikut [7]:

## Gambar 1.Tahapan KDD (Knowledge Discovery in Database)

## 2.2 K-Means
K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data  yang  mempunyai  karakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  lain[5].  Adapun tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering,  yang  pada  umumnya  berusaha  meminimalisasikan  variasi  di  dalam  suatu  cluster  dan memaksimalisasikan variasi antar cluster.[8]
Data clustering menggunakan metode K-Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma dasar sebagai berikut[9]: 1. Tentukan jumlah cluster.
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3. Hitung jarak setiap data dengan masing-masing centroid dengan menggunakan rumus :
𝐷(𝑖, 𝑗) = √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 ……..(1) dimana: 𝐷(𝑖, 𝑗) = Jarak data ke i ke pusat cluster j 𝑋 𝑘𝑖 = Data ke i pada atribut data ke k
𝑋 𝑘𝑗 = Titik pusat ke j pada atribut ke k
3. Hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster rumus:
𝐶(𝑖) = 𝑥1+𝑥2+⋯+𝑥𝑛 Σ𝑥 ……2
Keterangan : x1 ... xn = Nilai data record 1 sampai n Σ 𝒙 = Jumlah data record 4. Alokasikan masing-masing data ke centroid/rata-rata terdekat
5. Kembali ke Step 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan nilai centroid, iterasi akan berhenti jika tidak ada perubahan nilai dengan iterasi sebelumnya.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  adalah  kumpulan  langkah  yang  peneliti  miliki  dan  lakukan  untuk  mengumpulkan informasi mengenai data penjulan kemudian mengolah data yang sudah didapatkan untuk pengelompokan data  penjualan[12]. Dalam  dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan Data  Mining K-Means,  sebagai berikut:

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 4. ANALISA DATA

## 4.1. Analisa Proses
Pada tahap ini akan dilakukan  proses utama yaitu segmentasi atau pengelompokkan data penjualan produk pada  Zahra  Mart  dari  data  base,  yaitu  sebuah  metode  clustering  algoritma  K-means,  Zahra  mart menginginkan pembagian cluster menjadi 2 buah cluater, cluster pertama adalah laris dan cluster kedua adalah  tidak  laris.  Dari  banyak  atribut  penjualan  yang  diperoleh,  akan  diambil  beberapa  produk    untuk dijadikan sampel penerapan algoritma K-means. Produk yang akan diambil yaitu produk susu untuk bayi 0-12 bulan.
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan    proses  utama  yaitu  segmentasi  atau  pengelompokkan  data penjualan produk pada Zahra Mart dari data base, yaitu sebuah metode clustering algoritma K-means, Zahra Mart  menginginkan  pembagian  cluster  menjadi  2  buah  cluster,  cluster  pertama  adalah  laris  dan  cluster kedua  adalah  tidak  laris.  Dari  banyak  atribut  penjualan  yang  diperoleh,  akan  diambil  beberapa  produk untuk dijadikan sampel penerapan algoritma K-means. Berikut adalah produk atau barang yang dijadikan sampel.
Tabel 1 : Data Awal No NamaProduk StokAwal Terjual 1 Susu Nestle  Lactogen 1 0-6 bln, 180gr 96 87 2 Susu Nestle  Lactogen 2 6-12 bln, 180gr 48 30 3 Susu Nestle  Lactogen 2 6-12 bln, 350gr 120 104 4 SusuNutrilon  2 6-12 bln, 400gr 36 22 5 SusuNutribaby 2 6-12 bln, 200gr 45 28
6 SusuChil Mill 2 6-12 bln, 200gr 80 47 7 SusuChil Mill 2 6-12 bln, 400gr 56 39 8 SusuChil Mill 2 6-12 bln, 800gr 36 15 9 Susu BMT 1 0-6 bln, 200gr 48 28 10 Susu BMT 1 0-6 bln, 800gr 36 12 11 Susu SGM LLM Presinutri 1 0-6 bln, 200gr 24 10 12 Susu SGM Ananda 1 0-6 bln, 400gr 150 138 13 Susu SGM Ananda 2 6-12 bln, 150gr 110 98 14 Susu SGM Ananda 2 6-12 bln, 400gr 120 111

## 1. Penentuan Pusat Awal Cluster
Pusat  awal  claster  atau  centroid  didapatkan  secara  random,  untuk  penentuan  awal  cluster diasumsikan :
pusat cluster 1 : (95,85) pusat cluster 2 : (40,30)
2. Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster digunakan Euclidean Distance, kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut :
Rumus euclidian distance :
𝐷 11=√(𝑀1𝑥−𝐶1𝑥)2+(𝑀1𝑦−𝐶1𝑦)2
M : kordinat data C : kordinat cantroid D : jarak
Dari 14 data yang dijadikan sampel telah dipilih pusat awal cluster yaitu : C1=(95,85)  dan C2=(40,30). Setelah itu kita hitung jarak dari sisa sampel data dengan pusat cluster yang dimisalkan dengan M.
M1 = (96,87) M6= (80,47) M11= (24,10) M2 = (48,30) M7 =(56,39) M12 =(150,138) M3= (120,104) M8 =(36,15) M13 =(110,98) M4 = (36,22) M9 = (48,28) M14 =(120,111) M5 = (45,28) M10 =(36,12)
Hitung Euclidian distance dari semua data ke tiap titik pusat pertama : C1 = (95,85) C2 = (40,30)
Iterasi ke-1 : C1= (95,85)
𝐷 11= √(𝑀 1𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 1𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(96 − 95) 2 + (87 − 85) 2 = 2,24
𝐷 12= √(𝑀 2𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 2𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(48 − 95) 2 + (30 − 85) 2 = 73,35
𝐷 13= √(𝑀 3𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 3𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(120 − 95) 2 + (104 − 85) 2 = 31,40 𝐷 14= √(𝑀 4𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 4𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(36 − 95) 2 + (22 − 85) 2 = 86,31 𝐷 15= √(𝑀 5𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 5𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(45 − 95) 2 + (28 − 85) 2 = 75,82 𝐷 16= √(𝑀 6𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 6𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(80 − 95) 2 + (47 − 85) 2 = 40,85 𝐷 17= √(𝑀 7𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 7𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(56 − 95) 2 + (39 − 85) 2 = 60,31
Penerapan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan (Studi Kasus: Zahra Mart) – ( Ilwan Syafrinal, Eka Lia Febrianti )
𝐷 18= √(𝑀 8𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 8𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(36 − 95) 2 + (15 − 85) 2 = 91,55 𝐷 19= √(𝑀 9𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 9𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(48 − 95) 2 + (28 − 85) 2 = 73,88
𝐷 110= √(𝑀 10𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 10𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(36 − 95) 2 + (12 − 85) 2 = 93,86 𝐷 111= √(𝑀 11𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 11𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(24 − 95) 2 + (10 − 85) 2 = 103,28
𝐷 112= √(𝑀 12𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 12𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(150 − 95) 2 + (138 − 85) 2 = 76,38 𝐷 113= √(𝑀 13𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 13𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(110 − 95) 2 + (98 − 85) 2 = 19,85 𝐷 114= √(𝑀 14𝑥 − 𝐶 1𝑥 ) 2 +   (𝑀 14𝑦 − 𝐶 1𝑦 ) 2 = √(111 − 95) 2 + (144 − 85) 2 = 36,07 C2 = (40,30)
𝐷 21= √(𝑀 1𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 1𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(96 − 40) 2 + (87 − 30) 2 = 76,91
𝐷 22= √(𝑀 2𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 2𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(48 − 40) 2 + (30 − 30) 2 = 8
𝐷 23= √(𝑀 3𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 3𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(120 − 40) 2 + (104 − 30) 2 = 108,98
𝐷 24= √(𝑀 4𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 4𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(36 − 40) 2 + (22 − 30) 2 = 8,94 𝐷 25= √(𝑀 5𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 5𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(45 − 40) 2 + (28 − 30) 2 = 5,39 𝐷 26= √(𝑀 6𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 6𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(80 − 40) 2 + (47 − 30) 2 = 43,46 𝐷 27= √(𝑀 7𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 7𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(56 − 40) 2 + (39 − 30) 2 = 18,36
𝐷 28= √(𝑀 8𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 8𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(36 − 40) 2 + (15 − 30) 2 = 15,52
𝐷 29= √(𝑀 9𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 9𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(48 − 40) 2 + (28 − 30) 2 = 8,25
𝐷 210= √(𝑀 10𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 10𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(36 − 40) 2 + (12 − 30) 2 = 18,44 𝐷 211= √(𝑀 11𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 11𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(24 − 40) 2 + (10 − 30) 2 = 25,61
𝐷 212= √(𝑀 12𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 12𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(150 − 40) 2 + (138 − 30) 2 = 154,16 𝐷 213= √(𝑀 13𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 13𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(110 − 40) 2 + (98 − 30) 2 = 97,59
𝐷 214= √(𝑀 14𝑥 − 𝐶 2𝑥 ) 2 +   (𝑀 14𝑦 − 𝐶 2𝑦 ) 2 = √(120 − 40) 2 + (111 − 30) 2 = 113,89
Dari  hasil  pencarian  cluster  diatas  maka  dapat  disimpulkan  seperti  hasil  cluster  tabel  2  yang mengelompokan hasil kecil dan besar pada hasil pencarian cluster.

## Tabel 2. Perbandingan Hasil Cluster
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M1 1 M1 2 M1 3 M14 C1 2,24 72, 35 31, 40 86, 31 75, 82 40, 85 60, 31 91, 55 73,8 8 93,8 6 103, 28 76,3 8 19,8 5 36,0 7 C2 79,9 1 8 108 ,98 8,9 4 5,3 9 43, 46 18, 36 15, 52 8,25 18,4 4 25,6 1 154, 16 97,5 9 113, 85 C1 = (M1,M3,M6,M12,M13,M14)
C2 = (M2,M4,M5,M7,M8,M9,M10,M11)

## 3. Hitung Titik Pusat Baru Untuk Iterasi 2
Tentukan posisi centroid baru dengan cara :
C1= 96+120+80+150+110+120 6 , 87+104+47+138+98+111 6 = (112,67 , 97,5) C2= 48+36+45+56+36+48+36+24 8 , 30+22+28+39+15+28+12+10 8 = (41,13 , 23)
Sehingga didapatkan centroid baru yaitu : C1 = (112,67 , 97,5) , C2 =(41,13 , 23)
Untuk Iterisi 2 proses perhitungan sama dengan proses sebelumnya, gunakan data centroid yang baru, dari hasil pencarian cluster diatas maka dapat dikelompokkan C1 dan C2 seperti tabel 3 berikut :
Tabel 3. Perbandingan Hasil Cluster Iterasi 2
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 M13  M14 C1  19,7 0 93, 48 9,7 9 107 ,60 97, 00 60, 15 81, 45 112 ,63 94,9 3 114, 84 124, 75 55,08 2,72 5,36 C2  84,3 0 9,8 1 113 ,06 5,2 3 6,3 2 45, 68 21, 84 9,5 0 8,49 12,1 4 21,5 1 158,3 6 101, 82 118, 17 C1 = (M1,M3,M12,M13,M14)
C2 = (M2,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M10,M11)
4. Hitung Titik Pusat Baru lagi untuk iterasi 3:
Tentukan posisi centroid baru dengan cara :
C1= 96+120+150+110+120 5 , 87+104+138+98+111 5 = (119,2 , 107,6) C2= 48+36+45+80+56+36+48+36+24 9 , 30+22+28+47+39+15+28+12+10 9 = (45,44 , 25,67)
Sehingga didapatkan centroid baru yaitu : C1 = (119,5 , 107,6) , C2 =(45,44, 25,67)
Untuk Iteriasi 3 proses perhitungan sama dengan proses sebelumnya, dari hasil pencarian cluster diatas maka dapat dikelompokkan C1 dan C2 seperti tabel 4 berikut :
Penerapan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan (Studi Kasus: Zahra Mart) – ( Ilwan Syafrinal, Eka Lia Febrianti )
Tabel 4. Perbandingan Hasil Cluster Iterasi 3
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M1 1 M1 2 M1 3 M14 C1 31,2 5 105 ,52 3,6 4 119 ,58 109 ,02 72, 33 93, 48 124 ,68 106, 99 126, 93 136, 55 43,0 6 13,5 1 3,44 C2 79,4 8 5,0 3 108 ,14 9,4 6 2,3 7 40, 61 17, 01 14, 25 3,43 16,6 1 26,5 6 153, 46 96,9 5 75,6 4 C1 = (M1,M3,M12,M13,M14)
C2 = (M2,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M10,M11)
Dari  proses  perhitungan  iteriasi  ke  3  hasilnya  sama  dengan  iterasi  kedua  atau  tidak  ada perubahan, maka proses akan berhenti.
Setelah claster terbentuk, tahap selanjutnya yaitu memberi nama spesifik untuk menggambarkan isi cluster tersebut. Dari kedua cluster yang terbentuk kita dapat mengklasifikasikan sebagai berikut :
1. Cluster pertama : produk Susu Nestle  Lactogen 1 0-6 bln, 180gr,Susu Nestle  Lactogen 2 6-12 bln, 350gr, 200gr,Susu SGM Ananda 1 0-6 bln, 400gr,Susu SGM Ananda 2 6-12 bln, 150gr, Susu SGM Ananda 2 6-12 bln, 400gr. LARIS
2. Cluster kedua : produk Susu Nestle  Lactogen 2 6-12 bln, 180gr, Susu Nutrilon  2 6-12 bln, 400gr, Susu Nutribaby 2 6-12 bln, 200gr, Susu Chil Mill 2 6-12 bln, 200gr, Susu Chil Mill 2 6-12 bln, 400gr,Susu  Chil  Mill  2  6-12  bln,  800gr,  Susu  BMT  1  0-6  bln,  200gr,  Susu  BMT  1  0-6  bln, 800gr,Susu SGM LLM Presinutri 1 0-6 bln, 200gr, TIDAK LARIS

## Gambar 3. Skema Jaringan

## 4.2 Hasil Program
Tampilan aplikasi data mining K-Means, yang pertama yaitu tampilan untuk memasukan data objek dan data cluster kedalam aplikasi, pada gambar dibawah ini data yang dimasukan sesuai dengan data yang ada pada proses perhitungan manual diatas. M1(96; 87) M2(48; 30) M3(120; 104) M4(36; 22) M5(45; 28) M6(80; 47) M7(56; 39) M8(36; 15)
M9(48; 28) M10(36; 12) M11(24; 10) M12(150; 13) M13(110; 98) M14(120; 111) C1(95; 85) C2(40; 30) C1(112,67; 97,5) C2(41,13; 23) C1(119,5; 107,6) C2(45,44; 25,67) 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 20 40 60
80
100 120 140
160
Kuning : C1 dan C2 Lama , Merah : C1 dan C2 Baru , Hijau C1 dan C2 Baru
Gambar 4. Skema Jaringan
Gambar 5 Iterasi 1
Gambar 6. Iterasi 2
Penerapan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan (Studi Kasus: Zahra Mart) – ( Ilwan Syafrinal, Eka Lia Febrianti )

## Gambar 8. Hasil Diagram Proses Clustering

## 5. Kesimpulan
Dengan menggunakan aplikasi ini pihak swalayan dapat menentukan produk yang terjual dengan lebih mudah, karena aplikasi ini berhasil melakukan klasifikasi terhadap data produk di swalayan. Dari proses klasifikasi  data  ditemukan  informasi  berupa  pola  pemilihan  produk  yang  akan  dijual  dan  pola  tersebut digunakan sebagai rule dalam menentukan produk terjual yang akan dimasukkan pada Zahra Mart. Dengan menggunakan aplikasi ini dapat membantu pihak swalayan dalam menentukan produk apa saja yang terjual dengen cepat. Yaitu dengan cara memasukkan data barang kedalam sistem, maka sistem akan memproses data  penjualan  dan  menghasilkan  keputusan  dengan  cepat.  Dengan  menggunakan  aplikasi  ini  pihak swalayan dapat melihat informasi produk mana yang diminati dan yang kurang diminati oleh konsumen, sehingga  pihak  swalayan  dapat  memberikan  keputusan  yang  konsisten  dalam  menentukan  penambahan stok penjualan yang laris dan mengurangi stok penjualan yang tidak laris.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Penderita Thalassaemia,” Jurnal Naional Teknologi Dan Sistem Informasi., vol. 03 No. 02, pp. 299–305, 2017, doi: https://doi.org/10.25077/ TEKNOSI.v3i2.2017.299-305.
[2] E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  “Penerapan  Metode  K-Means  untuk  Clustering  Produk  Online  Shop dalam Penentuan Stok Barang,” J. Bianglala Inform., vol. 3, no. 1, pp. 10–17, 2015.
[3] Santosa, Budi. Data Mining (Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis). Yogyakarta : Gahara Ilmu. 2007.
[4] Metisen,  Benri  Melpa  &  Herlina  Latipa  Sari.  (2015).  Analisis  Clustering  Menggunakan Metode  K- Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila”. Jurnal Media Infotama Vol. 11 No. 2.
[5] Widiarina,  W.,  &  Romi,  S.  W.  (2015).  Algoritma  Cluster  Dinamik  untuk  Optimasi  Cluster  pada Algoritma K-Means dalam Pemetaan Nasabah Potensial. Journal of Intelligent Systems, 1(1), 3
[6] S. Bhardwaj, “Data Mining Clustering Techniques -A Review,” IJCSMC., vol. 6 No. 05, pp. 183–186, 2017, ISSN: 2320-088X
[7] Y. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” Jurnal Media Infotama., vol. 12 No. 02, pp. 148–157, 2016, ISSN: 1858-2680
[8] Agusta, Yudi. 2007. K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika, volume 3, no 1.
[9] W Purba, S. Tamba and J. Saragih, “The Effect of Mining Data K-Means Clustering Toward Students Profile Model Drop Out Potential,” IOP Conf. Series: Journal of Physics., pp. 1–6, 2018, doi :10.1088/1742-6596/1007/1/012049.