## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 140 - 145 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 468 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Analisa Penjualan Produk  Kosmetik Dengan Metode Algoritma K- Means Di Toko Erremy
Ismasari Nawangsih Teknik Infomatika, Universitas  Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1 *ismasari.n@pelibangsa.ac.id, Email Penulis Korespondensi: ismasari.n@pelitabangsa.ac.id
Abstrak − Menerapkan data mining untuk menganalisa pola penjualan barang dengan menggunakan metode algoritma  k-means pada    Toko  Erremy.  Ketersedian  barang,  stock  barang  dan  kelengkapan  barang  pada  suatu  toko  adalah  elemen  yang  sangat penting. Sehingga proses manajemen untuk mengatur ketersediaan persediaan barang sangat diperlukan  untuk  menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang diminati oleh pelanggan.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui minat pembeli terhadap  suatu  produk  sehingga  kita  bisa  memastikan  persediaan  dan  ketersediaan  produk  yang  laku  terjual  atau  belum laku terjual.  Manfaat  penelitian  ini  adalah  mencegah  kehabisan  stok  produk  dan  terjadinya  penumpukan  produk  yang  belum  laku terjual. Metode yang digunakan dalam pengelompokkan produk menggunakan  metode K- Means Clustering agar dapat diketahui produk yang terlaris dan kurang laris. Data produk dikelompokan berdasarkan kemiripan data tersebut sehingga data dengan nilai yang sama akan berada dalam satu cluster. Dengan adanya klaster stok produk dengan masing – masing tingkat pergerakan  stok yang  dimiliki  ini  memungkinkan  dijadikannya  acuan  dalam  memprediksi  penyediaan  produk  sesuai  dengan  kebutuhannya. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mengguna pengujian black box testing .
Kata Kunci : Data mining, K-Means Cluste Produk, Pejualan
Abstract −  Applying data mining to analyze sales patterns of goods using the k-means algorithm method at the Erremy Shop. Availability of goods, stock of goods and completeness of goods in a shop is a very important element. So that the management process to regulate the availability of inventory is needed to avoid the accumulation of the same goods and is less desirable to customers.  This  research  aims  to  determine  buyer  interest  in  a  product  so  that  we  can  ensure  the  supply  and  availability  of products that are selling well or not selling well. The benefit of this research is to prevent product stockouts and accumulation of unsold products. The method used in product grouping uses the K-Means Clustering method so that the best-selling and less- selling products can be identified. Product data is grouped based on the similarity of the data so that data with the same value will be in one cluster. With the existence of product stock clusters with each level of stock movement owned, this allows it to be used as a reference in predicting the supply of products according to their needs. The tests carried out in this study were using black box testing.
Keywords : Data mining, K-Means, Cluster, Product, Sales

## 1. PENDAHULUAN
Toko  Erremy  adalah  sebuah    Toko    yang  bergerak  dibidang retail khususnya  perlengkapan  kosmetik.  Dalam menjalankan  usaha  ini,setiap  transaksi  penjualan  sudah  menggunakan  sistem  komputer.  Data-data  penjualan tersebut langsung secara otomatis tersimpan disebuah basis data ( database ). Dengan adanya suatu data kita dapat melakukan analisis terhadap penjualan. Data penjualan tersebut kita manfaatkan untuk mengetahui barang yang laku dibeli  dan  belum  laku  terjual.Jenis  barang  pada  toko  erremy    perbulanya  selalu  bertambah  banyak  dan  barang tersebut semakin bervariant , maka  semakin banyak  pula  barang  yang dapat ditawarkan pada konsumen. Pelaku bisnis harus selalu memikirkan cara untuk terus bertahan dan jika mungkin mengembangkan bisnis. Untuk mencapai hal  tersebut,  terdapat  tiga  kebutuhan  bisnis  yang  dapat  dilakukan,  yaitu  penambahan  jenis  maupun  peningkatan kapasitas  produk,  pengurangan  biaya  operasional  ,  serta  peningkatan  efektifitas  pemasaran  dan  keuntungan  agar bisa memenuhi kebutuhan-kebutuhan  bisnis diatas banyak cara yang dapat ditempuh salah satunya adalah dengan melakukan  analisis  data  perusahaan.  Ketersedian  barang,  stock  barang  dan  kelengkapan  barang  pada  suatu  toko adalah  elemen  yang  sangat  penting.  Sehingga  proses manajemen  untuk  mengatur  ketersediaan  persediaan  barang sangat diperlukan untuk menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang diminati oleh     pelanggan. Selain itu manajemen proses untuk mengatur ketersedian persediaan barang yang dibutuhkan juga sangat dibutuhkan untuk memaksimalkan barang tertentu yang paling banyak diminati oleh pelanggan. Penelitian yang memanfaatkan clustering di  bidang ritel .  Dalam  penelitian  tersebut,  penentuan kelompok produk ke dalam kategori bergerak cepat  dan  bergerak  lambat  di  industri ritel dilakukan  dengan  menggunakan  pengelompokan  proses. Clustering merupakan proses pengelompokan satu  set objek fisik atau abstrak ke dalam  kelas-kelas yang serupa[7]. Cluster adalah kumpulan objek data yang memiliki kemiripan satu sama lain dalam cluster yang sama dan berbeda dengan objek di cluster lain, K-means merupakan algoritma yang umum digunakan dalam proses clustering [1]. Selanjutnya

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 140 - 145 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 468 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
pada penelitian sebelumnya metode K-Means terbukti lebih baik dalam pembentukan klaster pelanggan ritel farmasi obat pada analisis atribut Quantity, Recency dan Frequency[3].
Dalam algoritma ini mencari sejumlah cluster yang ditentukan dalam hal kedekatan titik data satu sama lain, untuk menentukan  kebutuhan  barang  sehingga  dapat  digunakan  untuk  menentukan  stok  minimum.  Untuk  mengatasi permasalahan yang terjadi diatas, Data Mining menggunakan metode k-means dapat membantu pengetahuan dan informasi mengenai klasterisasi pada  Toko Erremy.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapa Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melalui  beberapa  tahap,  dimana  setiap  tahap  berdekatan  dan  saling mempengaruhi satu sama lain. Adapun tahapan penelitan dapat diuraikan sebagai berikut  Kerangka pemikiran adalah dasar pemikiran dari penelitian  yang disusun dari dasar fakta-fakta, observasi, dan kajian kepustakaan. Karena  itu penulis dan membuat penelitian dengan mengacu kerangka pemikiran. Karena menjadi dasar, kerangka berpikir ini dibuat ketika akan memaparkan konsep-konsep dari penelitian:
Alur dari Kerangka penelitian seperti di bawah ini
Gambar1. Kerangka Berfikir
1. Studi kasus ke lapangan mengidentifikasi Masalah.
2. Metode   K- Means Menentukan jumlah cluster:
a Secara acak mendistribusikan data cluster
b Menghitung rata rata dari data yang ada di cluster.
c Menggunakan langkah baris 3 kembali sesuai nilai treshold
d Menghitung jarak antara data dan nilai centroid(K means clustering)
e Distance space dapat diimplementasikan untuk menghitung jarak data dan centroid.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 140 - 145 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 468 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Gambaran Umum
Dari proses pra-processing data didapatkan 67 record data yang  akan diproses menggunakan algoritma K- Means.  Melalui  beberapa  tahapan,  pada  penjelasan  di  bagian  pemodelan  data,  didapatkan  hasil  bahwa  proses clustering dengan algoritma K-Means berhenti pada iterasi ke-5, karena posisi objek dari masing – masing cluster sudah tidak berubah dan mendapatkan nilai  yang optimal. Berikut adalah bentuk cluster yang didapat :
A. Cluster  pertama  memiliki  pusat  (17,38,  11,46),  sehingga  dapat  diartikan  pada cluster ini  adalah  kelompok produk yang memiliki pergerakan stok lambat atau rendah dan masuk kategori Slow Moving Products . Produk yang masuk dalam kategori adalah sebanyak 54 produk dari toal 67 produk yang di proses klaster,  yaitu seperti dapat terlihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Slow Moving Products PLU Nama Produk Katagori 765255 W-Blash On Seri Slow moving products 975 N- Whitenig Body Lotion Slow moving products 54746 V-body serum soft glow Slow moving products 56793 Gl-Body Serum Slow moving products 2551 DDC-Samphoo 290 ml Slow moving products 60021 CBGW- Samphoo 230 ml Slow moving products 36528 ISW-Sabn Slow moving products 1128 FEB Slow moving products 66452 IEPB Slow moving products 10446 Blash on z Slow moving products
B. Cluster  kedua  memiliki  pusat  (44,69,  116,00),  sehingga  dapat  diartikan  pada cluster ini  adalah  kelompok produk yang memiliki pergerakan stok cepat atau tinggi dan masuk kategori Fast Moving Products . Produk yang masuk dalam kategori adalah sebanyak 13 produk dari toal 67 produk yang di proses klaster, yaitu seperti dapat terlihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Fast Moving Products PLU Nama Produk Katagori 182387 Liptcream matte liptik 03 Fast moving products 55276 Compact powder 03 Fast moving products 478531 Liptcream matte liptik 05 Fast moving products 8769 Liptcream matte liptik 07 Fast moving products 4532 Luminous face powder 04 Fast moving products 200871 Liptcream matte liptik 01 Fast moving products 400287 Facial wash Fast moving products 411902 Liptcream matte liptik 06 Fast moving products 464908 Toner Fast moving products

## 3.2 Implementasi Sistem
Pada  aplikasi  ini  akan  menghasilkan  pembentukan  klaster  kelompok  produk  berdasarkan  penggunaan  stok produk  yang  dimiliki.  Aplikasi  dibuat  untuk  memudahkan  dalam  melihat  dan  memproses  data  dengan  adanya bantuan antar muka pengguna (Graphical User Interface) sehingga penggunaannya dapat lebih optimal bagi user .

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 140 - 145 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 468 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
3.3 Antar Muka Pengguna
Tampilan Halaman Login
Gambar 2. Tampilan Halaman Login
Tampilan Halaman Utama
Tampilan menu utama dapat diakses  jika akses pada menu login dinyatakan valid. Berikut adalah tampilan untuk menu utama dari aplikasi yang dibuat :
Gambar 3. Tampilan Halaman Utama
Gambar 4. Data Produk
Pada halaman ini, pengguna dapat melihat tabel dari proses iterasi yang dihasilkan dari hasil perhitungan algoritma K-Means. Jika proses  perhitungan telah berakhir, maka akan ada pemberitahuan pada pengguna berupa pop-up

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 140 - 145 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 468 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
yang  muncul  dan  pengguna  dapat  melanjutkan  untuk  melihat  proses  hasil  iterasi.  Tampilan  yang akan  terlihat seperti gambar berikut :

## Gambar 5 .Proses Klasterisasi

## Tampilan Halaman Hasil Iterasi
Pada  tampilan  hasil  iterasi  pengguna  dapat  melihat  keseluruhan  hasil pembentukan cluster dari proses iterasi pertama sampai dengan terakhir.
Gambar 6. Iterasi
Gambar 7. Klaster Stok Produk

## 4. KESIMPULAN
Dari Penelitian kesimpulan yang di dapat sebagai berikut.
1. Pemanfaatan  data  yang  ada  melalui  pendekatan  metode  klasterisasi  dapat  diterapkan  dalam  menganalisis pergerakan stok produk yang ada pada Toko Erremy.
2.  Dengan  adanya  klaster  stok  produk  dengan  masing-masing  tingkat  pergerakan  stok  yang  dimiliki  ini memungkinkan dijadikannya acuan dalam memprediksi penyediaan produk sesuai dengan kebutuhannya

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 140 - 145 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 468 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih peneliti ucapkan kepada semua pihak  yang telah  mendukung dalam penelitian  ini,  harapannya  hasil penelitian ini bisa menjadi bahan dasar dan acuan pembelajaran serta penelitian selanjutnya.

## REFERENCES
[1] M.  Miftakhul  and  S.  Prihandoko,  2017,“Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  Cure Dalam  Menganalisa  Pola Perubahan Belanja Dari Retail ke E-Commerce,” vol. 7, no. 2, pp. 44–49.
[2] D. Maharani, M. D. Sena, and I. Management, “International Conference on Social, Sciences and Information Technology,” vol. 4509, pp.  1–7, 2020.
[3] A.  Wibowo  and  A.  R.  Handoko,  “Metode  Data  Mining  Klasterisasi  Dengan Analisis  Recency  Frequency Monetary ( Rfm )  Termodifikasi Segmentation of Customers of Drug Pharmaceutical Product Retail Using Clasterization Mining Data Method Using Modified Monetary Recency Frequency ( Rfm ) Anal,” vol. 7, no. 3, pp. 573–580, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072925.
[4] A. Hariyanto, 2017, Computer BasedTest Dengan PHP MysQL Dan Bootsrap . Yogyakarta: Loko Media.
[5] C.  Ramadhana,  Y.  D.  L.  W,  and  K.  D.  K.  W,  “Data  Mining  dengan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Clustering Dalam Kasus Penjualan di PT Sepatu Bata,” Semant. 2013 , vol. 2013, no. November, pp. 54–60, 2013.
[6] Suyanto,2017, Data Mining . Yogyakarta: Informatika.
[7] Retno Tri vulandari, 2017, Data Mining . Yogyakarta: Gava Media.
[8] M. P. Syamala, 2013,“Analisis Prediksi Churn Dan Segmentasi Pelanggan Speedy Retail Daerah Operasional Bandung Menggunakan Algoritma Decision Tree Dan K-Means,” pp. 32–37.
[9] S. Agustina, D. Yhudo, H. Santoso, N. Marnasusanto, A. Tirtana dan F. Khusnu, 2012, "Clustering Kualitas Beras Berdasarkan Ciri Fisik Menggunakan Metode K-Means," Universitas Brawijaya Malang, Malang.
[10] M. . S. Rosa A.S, 2016, Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Informatika.
[11] B. Raharjo, 2016, Pemrograman Web . Bandung: Modula.
[12] Rosa A.S  M.  Shalahuddin, 2013,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
[13] Simanjuntak,
E.C., at al. 2010. “Blackbox
Testing”.
Kompasiana.com.
http://www.kompasiana.com/elisa_grace_heriberty/blackboxtesting_550051c7a333115b735107d b
[14] R. Mythily, A. Banu, and S. Raghunathan,2014, “Clustering models for data stream mining,” Procedia Comput. Sci. , vol. 46, no. Icict , pp. 619–626, 2015.
[15] T. H. Sardar and Z. Ansari,2018, “An analysis of Map Reduce efficiency in document clustering using parallel K-means algorithm,” Futur. Comput. Informatics J. , pp. 1–10, 2018.
[16] Sulastri H, Gufroni AI. 2017,Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi.  Sep 26;3(2):299-305.
[17]  Gurunescu,  F.,2011,  Data  Mining  Consepts,  Models  and  Techniques  (Volume  12  ed.).  Verlag  Berlin Heidelberg.
[18] F. Gullo, 2015,“From patterns in data to knowledge discovery: What data mining can do,” Phys. Procedia , vol. 62, pp. 18–22.
[19] https://sis.binus.ac.id/2022/01/31/clustering-algoritma-k-mean.