## OPTIMASI PENJUALAN AYAM BROILER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS
Putri Ayuni 1 , Nana Suarna 2 , Willy Prihartono 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 ptriayuni02@gmail.com

## ABSTRAK
Industri unggas, terutama dalam aspek penjualan ayam potong broiler, telah berkembang secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir karena meningkatnya permintaan dari konsumen terhadap produk unggas. Dalam upaya  untuk  mengoptimalkan  penjualan  dan  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai preferensi konsumen, Masalah  yang ada di ayam  potong broiler nasir  ialah penjual kurang  mengetahui tingkat penjualan  ayam  yang  banyak  terjual  dan  yang  sedikit  terjual  sehingga  untuk  menyuplai  ayam  potong  tidak terlalu banyak.tujuan penelitian ini untuk mengoptimalkan penjualan ayam potong broiler di toko nasir ini dan meningkatkan penjualan.metode yang digunakan adalah algoritma K-Means , yang merupakan salah satu metode pengelompokan  populer  yang  banyak  digunakan  dalam  bidang  data  mining.  Kumpulan  data  yang  digunakan dalam analisis  melibatkan data transaksi penjualan, seperti stok ayam  broiler ,  jumlah ayam  yang tersedia dan jumlah  ayam  yang  terjual  .  Data  ini  memungkinkan  penulis  untuk  mengungkapkan  pola-pola  yang  signifikan. Hasil dari penelitian  ini  memberikan wawasan  yang berharga bagi Broiler Nasir dan perusahaan sejenis dalam industri  unggas.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pelanggan.  Hasil  dari clustering yang  dilakukan penulis  adalah  pada  cluster  0  dengan  jumlah  9  items  tingkat  penjualan  paling  sedikit  terjual,  cluster  1  dengan jumlah 5 items menjadi penjualan tingkat tinggi dan cluster 2 dengan jumlah 18 items penjualan konsisten.
Kata kunci :   Penjualan ayam potong broiler,Data mining, Algoritma K-Means , Perilaku konsumen
1. PENDAHULUAN
Pada era sekarang pertambahan jumlah penduduk  dibarengi  dengan  kesadaran  masyarakat akan pola hidup seimbang, sehingga tingkat konsumsi masyarakat dan berbagai sektor akan terus meningkat,  khususnya  kelompok  ayam  pada  sektor peternakan. Tingginya pertumbuhan penduduk dibandingkan  dengan  laju  pertumbuhan  pasokan produk  peternakan  mendorong  konsumsi  daging ayam broiler meningkat tajam.
Permasalahan  yang  ada  di  ayam  potong  broiler ialah  pemilik  usaha  ayam  broiler  kurang  mengetahui penjualan  meningkat  atau  menurun  dalam  kurun waktu 3 tahun terakhir dan menentukan cluster dibuat menggunakan metode K-Means pada pengelompokan penjualan  ayam  broiler.  Penelitian  terdahulu  yang pertama,  menurut  Delia  Anggarwati,  Odi  Nurdiawan dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Penerapan Algoritma  K-Means  Dalam  Prediksi  Penjualan Karoseri  menerangkan  bahwa  penelitiannya,  metode ini  menggunakan  metode  Knowledge  Discovery  dan Database,  yaitu  proses  memperoleh  informasi mengenai  informasi  tersembunyi  dari  suatu  template Penelitian  ke  dua,  menurut  Sabrina  Aulia  Sarah dengan judul penelitiannya yang berjudul Klasterisasi Pola  Penjualan  Pestisida  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering  (Studi  Kasus  di  Toko  Juanda  Tani Kecamatan  Hutabayu  Raja).  Penambangan  data sedang  menumpuk.  Clustering  merupakan  salah  satu teknik  analisis  data  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan.permasalahan  pengelompokan  data. Salah satu metode clustering adalahmetode K-means.
Metode  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan untuk  mengelompokkan  kumpulan  data  yang  cukup besar  dengan  waktu  perhitungan  yang  relatif  cepat dan  efisien.  [1].  Penelitian  ketiga,  menurut  Saut Parsaoran  Tamba,  Felix  Toknady  Kesuma  [2]  dalam penelitiannya  yang  berjudul  Penerapan  Data  Mining Untuk  Menentukan  Penjualan  Sparepart  Toyota Dengan  Metode  K-Means  Clustering.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  klasifikasi  K-Means  untuk mengumpulkan  data  kategorikal  untuk  membuat cluster  yang  lebih  stabil.  Algoritma  K-means Clustering merupakan salah satu metode analisis data atau  metode  data  miningyang  melakukan  pemodelan tanpa  pengawasan  (unsupervised)  dan  merupakan metode  pengelompokan  data  dengan  menggunakan sistem partisi. Metode K-Means mencoba mengelompokkan  data-data  yang  ada  ke  dalam beberapa  kelompok,  dimana  data-data  pada  satu kelompok mempunyai ciri-ciri.
Penelitian  ini  bertujuan  menentukan clustering dari  penjualan  ayam  potong  broiler  oleh  karena  itu, pemanfaatan  teknik  data  mining  menjadi  semakin penting. Data mining merupakan alat yang kuat untuk mengungkapkan  wawasan  yang  berharga  dari  data penjualan  yang  tersedia.  Salah  satu  teknik  data mining  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K- Means  untuk  mengidentifikasi  dan  segmen  pasar yang  mungkin  terlewatkan  oleh  pendekatan  bisnis tradisional.

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Ayam Potong Broiler
Ayam  broiler  atau  disebut  juga  ayam  kampung mempunyai  ciri  pertumbuhan  yang  pesat  sebagai penghasil  daging  (Murtidjo,  2003).  Rasyaf  (2004) menyatakan  bahwa  ayam  broiler  tumbuh  pesat  pada umur  1-5  minggu  dan  dapat  dipanen  pada  umur  5-6 minggu  atau  berat  1,3-1,4  kg.  Ayam  pedaging mempunyai  kapasitas  produksi  daging  yang  sangat cepat  sehingga  menarik  minat  masyarakat  untuk memelihara  ayam  pedaging.  Suhu  optimum  untuk produksi ayam adalah 18-21 derajat Celcius.z.[3]

## 2.2. Clustering
Clustering  termasuk  dalam  metode  deskriptif dan  juga  mencakup  pembelajaran  tanpa  pengawasan dimana  tidak  ada  penjelasan  sebelumnya  tentang kelas  objek.  Dengan  demikian,  clustering  dapat digunakan untuk  memberikan  label kelas pada  setiap bagian  data  yang  kelasnya  belum  diketahui.  Konsep dasar  cluster  mengelompokkan  beberapa  objek  ke dalam cluster, dimana cluster yang baik adalah cluster yang  memiliki  kemiripan  yang  tinggi  antar  objek dalam cluster tersebut dan ketidakmiripan yang tinggi dengan objek lain dalam cluster tersebut [5][4]

## 2.3. Clustering K-Means
K-means  adalah  metode  pengelompokan  data non-hierarki  yang  berupaya  membagi  data  yang  ada menjadi  dua  kelompok  atau  lebih.  Metode  ini membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  sehingga data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama ditempatkan pada kelompok yang sama dan data yang mempunyai  karakteristik  berbeda  ditempatkan  pada kelompok  yang  lain.  Tujuan  dari  akumulasi  data  ini adalah  untuk  meminimalkan  set  fungsi  tujuan  dalam proses  akumulasi,  yang  biasanya  bertujuan  untuk meminimalkan perbedaan intra-kelompok dan memaksimalkan  perbedaan  antar-kelompok  [5]. Langkah-langkah  clustering  dengan  metode  k  adalah sebagai  berikut:  1)  Pilih  jumlah  cluster  k;  2) Inisialisasi  ke  pusat  cluster  dapat  dilakukan  dengan berbagai  cara.  Metode  yang  paling  umum  digunakan adalah acak.[5].

## 2.4. Tahapan KDD
Gambar 1. Tahapan KDD (Knowledge Discovery in Database)
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Proses Knowledge  Discovery  in Database (  KDD  ).Dibawah  ini  adalah  tahapan- tahapan  yang  dilakukan  penulis  dalam  penelitian menggunakan metode KDD :
Dari  gambar  1  tahapan  KDD  di  atas  berikut adalah  penjelasan  dari  tahapan  KDD  terdapat  pada poin poin dibawah ini :
a. Selection Pada  tahap  awal  adalah  tahap Selection ,  dimana pemilihan  data  merupakan  proses  menganalisis informasi  yang  relevan  dari  database,  karena sering ditemukan bahwa  tidak  semua  data dibutuhkan  dalam  proses  data  mining.  Proses seleksi  dilakukan  pada  data  penjualan  ayam  di broiler  nasir  pada  tahun  2021  sampai  2023 sebanyak 33.
b. Preprocessing Langkah selanjutnya adalah Preprocessing , dimana  data  yang  terkumpul  dibersihkan  dari kesalahan atau data yang tidak lengkap. Proses ini mencakup  operasi  seperti  data  kosong,  duplikat, atau  hilang,  diikuti  dengan  pembersihan  agar sesuai dengan format yang diinginkan [6]
c. Transformation
Mengubah cara penyajian data untuk menyederhanakan dan  meningkatkan  urutan sesuai dengan teknik data mining yang digunakan.
d. Data Mining Menerapkan  metode  Algoritma  K-Means  untuk mencari  tingkat  penjualan  ,  proses  ini  dapat membantu  penjual  mengidentifikasi  pola  terkait peningkatan penjualan  3  tahun  terakhir,  dengan menggunakan tools Rapidminer.
e. Interpretation / Evaluation
Data  yang  diolah  pada  tahap  interpretasi/evaluasi diukur dengan operator kinerja untuk menghitung Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sehingga  diperoleh nilai k yang optimal [7]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode deskriptif analitis dengan pendekatan kuantitatif.  Artinya  dalam  penelitian  yang  dilakukan lebih  ditekankan  pada  analisis  data  numerik  (angka), yang  tujuannya  untuk  memperoleh  gambaran  yang jelas tentang keadaan dengan menyajikan, mengumpulkan dan menganalisis data yang diperoleh,  sehingga  dapat  diperoleh  informasi  baru. untuk digunakan dalam analisis [8]

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 3.1. Sumber Data
Menurut  Sumber  data  dibagi  menjadi  dua bagian. yaitu  data  primer  dan  data  sekunder,  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan data  primer.  Menurut  Sugiyono  (  2016:225)  Data primer  merupakan  sumber  data  yang  langsung memberikan data pada pengumpul data.  Sumber data primer  didapatkan  melalui  kegiatan  wawancara dengan  subyek  penelitian  dan  dengan  observasi  atau pengamatan  langsung  di  toko  dengan  alamat H65V+222  Toko  Grosir  Nasir,  Jl.  Lohbener  -  Lelea, Telagasari,  Kec.  Lelea,  Kabupaten  Indramayu,  Jawa Barat
45261 , atau link maps https://maps.app.goo.gl/NzHfatdbyz897wat6.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  seluruh  unsur  penelitian, termasuk objek dan subjek yang mempunyai sifat dan ciri tertentu. Penduduk dapat dibedakan menjadi tiga, penduduk  berdasarkan  jumlahnya  yaitu.  jumlah penduduk  terbatas  dan  jumlah  penduduk  tidak terbatas,  berdasarkan  sifatnya  yaitu.  penduduk  yang homogen  dan  penduduk  yang  heterogen  serta didasarkan  pada  perbedaan-perbedaan  lain  yaitu. populasi  sasaran  dan  populasi  penelitian.  Banyaknya atribut  yang  ada  pada  dataset  berjumlah  4  atribut, diantara nya yaitu tahun, bulan, jumlah ayam ( ekor ), dan  terjual  (  ekor  ).Record  yang  ada  pada  dataset berjumlah  33  record  Sampel  didefinisikan  sebagai bagian  dari  populasi  yang  menjadi  sumber  data sebenarnya  untuk  penelitian.  Dengan  kata  lain, sampel  adalah  sebagian  dari  populasi  yang  mewakili keseluruhan populasi. 3) Metode pengambilan sampel pada  dasarnya  dapat  dikelompokkan  menjadi  dua,
yaitu  pengambilan  sampel  probabilitas  dan  non- probabilitas [9].

## 3.3. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut

## 3.4. Observasi
Observasi  adalah  mengemukakan  observasi merupakan  sebuah  pengamatan  secara  langsung terhadap suatu objek yang ada di lingkungan baik itu yang  sedang  berlangsung  atau  masih  dalam  tahap yang  meliputi  berbagai  aktivitas  perhatian  terhadap suatu  kajian  objek  yang  menggunakan  pengindraan. Dan  merupakan  dari  suatu  tindakan  yang  dilakukan secara sengaja atau sadar dan juga sesuai urutan  [10] dalam  hal  ini  peneliti  melakukan  pengamatan terhadap masalah yang ada dilapangan.

## 3.5. Wawancara
Wawancara adalah salah satu teknik pengumpulan  data  yang  sering  digunakan  dalam penelitian  deskriptif  kualitatif  maupun  deskriptif kuantitatif  ,  Wawancara  merupakan  interaksi  tanya jawab antara dua pihak, dimana setidaknya salah satu pihak mempunyai tujuan serius yang telah ditetapkan. Pada prinsipnya pelatihan wawancara harus mencakup  simulasi  intensif  [2].  Dalam  skripsi  ini, peneliti  melakukan  interaksi  langsung  dengan pegawai  di  Toko  Nasir,  dengan  tujuan  untuk melakukan wawancara kepada mereka.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Dataset Penjualan Awal
Ayam  potong  broiler  telah  menjadi  bahan makanan  yang  diinginkan  oleh  semua  kalangan  , karena  bisa  diolah  jadi  berbagai  macam  makanan ayam  yang  lezat. Setiap hari pembelian ayam potong selalu  ramai  oleh  pembeli,  dan  disini  penulis  akan mengelompok  kan    data  dengan  menggunakan algoritma K-Means dari data penjualan perhari,  yang mana akan dikelompok kan dari penjualan terbanyak dan terendah. Data yang digunakan dalam pengelompakan data ini adalah Data Penjualan Ayam per  bulan  terhitung  mulai  bulan  januari  2021  sampai september 2023
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokan tingkat  penjualan  ayam  pada  masa  yang  berikutnya. Dalam  pengelompokan  data  penjualan  ayam  broiler menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering hal  ini dikarenakan  ssalah  satu  metode  pengelompokan  data non-hierarki  yang  berupaya  membagi  data  ke  dalam sejumlah  cluster  atau  kelompok.  Dengan  data penjualan yang dihasilkan, pemilik toko broiler Nasir dapat  mengetahui  dan  menentukan  langkah-langkah yang  akan  ditempuh  untuk  peningkatan  volume penjualan  ayam  potongnya  melalui  penerapan algoritma K-Means .
Tabel 1. Data Penjualan Awal Tahun Bulan Jumlah Keranjang Jumlah Ayam Terjual ( Ekor ) 2021 Januari 270 5.400 5.355 2021 Februari 236 4.720 4.704 2021 Maret 233 4.560 4.520 2021 April 233 4.660 4.681 2021 Mei 244 4.900 4.817 2021 Juni 239 4.780 4.828 2021 Juli 239 4.780 4.818 2021 Agustus 242 4.840 4.835 2021 September 230 4.600 4.422 2021 Oktober 221 4.320 4.499 2021 November 232 4.640 4.728 2021 Desember 254 5.080 5.094 2022 Januari 245 4.900 4.973 2022 Februari 224 4.500 4.347 2022 Maret 226 4.530 4.549 2022 April 219 4.380 4.261 2022 Mei 231 4.620 4.701 2022 Juni 228 4.560 4.471 2022 Juli 239 4.760 4.821 2022 Agustus 234 4.680 4.577 2022 September 240 4.740 4.855 2022 Oktober 250 5.000 5.044 2022 November 235 4.700 4.700 2022 Desember 259 5.180 5.192 2023 Januari 276 5.520 5.470 2023 Februari 218 4.360 4.400 2023 Maret 244 4.880 4.835 2023 April 248 4.960 4.985 2023 Mei 250 5.010 4.783 2023 Juni 218 4.360 4.388 2023 Juli 241 4.820 4.756 2023 Agustus 242 4.760 4.745 2023 September 232 4.650 4.648

## 4.2. Selection
Tahapan yang pertama yaitu data selection . Pada tahap  ini  memasukan  operator Read  Excel yang berfungsi untuk membaca data excel Penjualan Ayam Broiler Nasir. Selanjutya  yaitu import data. Dibawah gambar 4.1 Operator Read Excel
Gambar 3. Operator Read Excel
Parameter  operator Read Excel menggunakan parameter  default.  Data  berhasil  di import dengan Read  excel menampilkan  data preview .  Berikut  hasil Gambar 4.2 data Read Excel
Gambar 4. Data Read Excel
Langkah  selanjutnya  adalah  masuk  ke  operator Select Attributes yang memiliki fitur mana yang akan dipilih atau atribut mana yang akan dianalisis. Berikut Gambar 5 Operator Select Atributes .
Gambar 5. Operator Select Attributes
Dari  gambar  6  operator Sellect  Attributes diatas di  bagian  parameter  pilih attribute  filter  type dengan pilihan a  subset dan  lanjut  untuk  Sellect  Attributes seperti  yang  ditampilkan  pada  gambar  4.4  dibawah ini
Gambar 6. Select Attributes

## 4.3. Preprocessing
Pada tahap Preprocessing , data dibersihkan dan disiapkan  sebelum  dianalisis.  Tujuan  utamanya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan berkualitas  tinggi,  akurat  dan  sesuai  dengan kebutuhan  analisis.  Proses  ini  mencakup  langkah- langkah  seperti  memproses  data  kosong,  menghapus data  duplikat,  dan  memproses  nilai  yang  hilang  ke dalam  format  yang  diinginkan.  Data  yang  telah dibersihkan  lebih  mudah  dianalisis  dan  dapat
memberikan  hasil  yang  lebih  akurat.  Salah  satu operasi  yang  paling  umum  dalam  proses  ini  adalah dengan  operator  “ Replace  Missing  Values” ,  yang bertujuan  untuk  mengganti  atau  melengkapi  nilai yang  hilang  dalam  suatu  dataset  dengan  nilai  yang valid  agar  dapat  diproses  lebih  lanjut.  Operator  ini memungkinkan  kita  menentukan  metode  untuk mengisi  nilai  yang  hilang,  seperti  mengisi  mean, median,  modus,  atau  menggunakan  teknik  lain  yang sesuai  dengan  karakteristik  data.  Dalam  konteks  ini, fungsi penggantian nilai yang hilang digunakan untuk menyelesaikan  masalah  data  yang  hilang  dan memastikan  tidak  ada  nilai  yang  hilang  pada  data yang  digunakan  untuk  analisis  atau  pemodelan, sehingga  memungkinkan  analisis  yang  lebih  akurat dan tepat. Dibawah adalah gambar 7 operator Replace Missing Values
Gambar.7. Operator Replace Missing Value
Parameter  pada  opferator replace  Missing Values menggunakan  parameter  bawaan,  setelah dilakukan  pembersihan  data  dengan  operator  replace missing value maka hasilnya seperti pada gambar 4.5 yaitu  tidak  menyebabkan  perubahan  pada  data  dan masih tetap ada. sama, 33 data dari tahun 2021-2023 karena data yang digunakan sudah lengkap, tidak ada nilai yang kosong, tumpang tindih atau hilang seperti terlihat pada Gambar 8 missing value .

## Gambar 8. Missing Value

## 4.4. Transformation
Pada  langkah  transformasi  data,  atribut  yang dipilih  diubah  menjadi  format  yang  sesuai  untuk digunakan  pada  algoritma  tertentu,  seperti  algoritma K-Means.  Proses  ini  biasanya  terdiri  dari  beberapa langkah,  salah  satunya  menggunakan  operator “Nominal to Numerical”.operator ini  berperan dalam mengubah  atribut  nonnumerik  menjadi  tipe  numerik. Atribut  nonnumerik  seperti  kategori  atau  variabel kualitatif harus diubah ke dalam bentuk numerik agar data  dapat  dibaca  dan  diproses  oleh  algoritma  K- Means  yang  memerlukan  input  numerik.  Proses transformasi  ini  sangat  penting  karena  algoritma  K- Means  hanya  dapat  bekerja  dengan  data  numerik. Dengan  operator  "Nominal  to  Numerical",  atribut non-numerik  dapat  diubah  menjadi  representasi numerik  menggunakan  teknik  pengkodean  seperti
pengkodean satu kali atau mengubah pengidentifikasi menjadi  nilai  numerik  sesuai  dengan  skema  yang ditentukan. Dengan  melakukan transformasi tersebut, atribut-atribut  yang  semula  bukan  numerik  diubah menjadi  angka-angka  yang  dapat  digunakan  pada algoritma K-Means, sehingga memungkinkan pengelompokan  data  yang  telah  diubah  ke  format yang sesuai, seperti Gambar 9 Nominal to Numerical
Gambar 9. Operator Nominal to Numerical
Parameter operator Nominal to Numerical hanya mengubah coding  type  unique  integers .  Hasil  atribut diubah  menjadi  jenis  numerik  yaitu  bulan  yang diubah  menjadi  bilangan  atau  angka  seperti  terlihat pada Gambar 10. hasil operator nominal to numerical
Gambar 10. Hasil Operator Nominal to Numerical
4.5. Data Mining Langkah selanjutnya adalah penerapan
Algoritma  K-Means dalam  penelitian  ini,  untuk menentukan  jumlah  cluster  pada  data  yang  sudah melalui tahapan-tahapan diatas, data mining mengimplementasikan  dengan algoritma  k-means dengan  tools rapidminer. Pada  proses  clustering penulis  akan  menggunakan  operator algoritma  k- means  (  clustering  ) dan  operator cluster  distance performance dengan  menggunakan  metode Davies Bouldin  Indeks (  DBI  ). Pada  gambar  11  merupakan operator clustering
Gambar.11. Operator Clustering
Pada  gambar  11  operator clustering untuk  bisa menentukan jumlah cluster maka di parameter diubah menjadi seperti pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Hasil Clustering Parameter Keterrangan K 3 Max run 10 Measure types MixedMeasure Mixed Measure Mixed EucledeanDistance Max optimization steps 100
Dari  hasil clustering yang  dilakukan  penulis dapat  ditemukan  seperti  pada  12 cluster  model dibawah ini
Gambar 12. Cluster Model
Gambar 13. Hasil Operator Clustering Algoritma K- Means
Berikut  adalah  rangkaian  semua  proses  model penggunaan  Algoritma  K-Means  di rapidminer ditampilkan pada gambar 14 dibawah ini :

## Gambar 14. Model Proses Semua Langkah di RapidMiner

## 4.6. Nilai Performance
Nilai performance dari hasil operator Performance adalah  sebagai  berikut  terdapat  pada gambar 15 dibawah ini.
Gambar 15. Hasil Performance Vector

## 4.7. Mencari Nilai DBI dan Nilai K Optimum
Untuk mendapatkan nilai DBI yang mendekati 0 maka  penulis  melakukan  3  kali  percobaan,  dari percobaan 3 kali tersebut penulis  menemukan  nilai k yang  paling  mendekati  ialah  k=3  dengan  nilai  DBI nya  0.557.    berikut  adalah  hasil  percobaan  yang dilakukan  penulis  dapat  dilihat  pada tabel  3  dibawah ini
Tabel 3. Hasil DBI No Cluster Davies Bouldin Index 1 K3 0,557 2 K4 0,624 3 K5 0,567

## 4.8. Evaluation Model K-Means
Gambar 16. Evaluasi Hasil K-Means

## 4.9. Knowledge
Berdasarkan  hasil  pengolahan  Data  Penjualan ayam  broiler  dengan  metode  algoritma  k-means ,maka  dapat  diketahui  bahwa  nilai  DBI  yang merupakan  hasil  dari  k  optimum  adalah  0,557, sehingga dihasilkan 3 cluster yang terdiri dari Cluster 0 dengan jumlah 9 items Cluster 1 jumlah 5 items dan Cluter 2 jumlah 19 items .
Dari  ketiga  cluster  tersebut  dapat  diketahui karakteristik  setiap  cluster,  dimulai  dari  cluster  0 dengan  jumlah  items  9    menjadi  cluster  yang  paling sedikit terjual,  faktor yang mempengaruhi nya adalah ada  nya  peningkatan  harga  ayam  perkilo  nya, sehingga  adanya  penurunan  jumlah  pembeli.  Cluster 0 dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini
Tabel 4. Penjualan Cluster 0 Tahun Bulan Terjual( ekor) 2021 Maret 4520 2021 September 4422 2022 Februari 4347 2022 Maret 4549 2022 April 4261 2022 Juni 4471 2023 Februari 4400 2023 Juni 4388 Pada cluster 1  menjadi  yang  paling  banyak terjual, peningkatan jumlah pembeli pada bulan-bulan tersebut  dikarenakan  banyak  dikalangan  masyarakat membeli  ayam  broiler  untuk  merayakan  tahun  baru, berikut adalah angka terjual per ekor ada pada tabel 5 dibawah ini
Tabel 5. Penjualan Cluster 1 Tahun Bulan Terjual (ekor) 2021 Januari 5355 2021 Desember 5094 2022 Oktober 5044 2022 Desember 5192 2023 Januari 5470
Dan pada cluster 2  menjadi penjualan konsisten dengan angka penjualannya ada pada tabel 6 dibawah ini
Tabel 6. Penjualan Cluster 2 Tahun Bulan Terjual (ekor) 2021 Februari 4704 2021 April 4681 2021 Mei 4817 2021 Juni 4828 2021 Juli 4818 2021 Agustus 4835 2021 November 4728 2022 Mei 4701 2022 Juli 4821 2022 Agustus 4577 2022 September 4855 2022 November 4700 2023 Maret 4835 2023 April 4985 2023 Mei 4785 2023 Juli 4756 2023 Agustus 4745 2023 September 4648 Dari uraian tersebut bahwa hasil pengelompokan dapat diketahui  menjadi 3 kelompok yaitu  penjualan  paling  banyak,  paling  terendah  dan yang penjualan konsisten tingkat penjualan konsisten yang paling banyak kelompoknya. maka hal ini dapat digunakan  sebagai  bahan  rekomendasi  bagi  penjual untuk  meningkatkan  pola  penjualan  berdasarkan kelompok  yang  telah  dihasilkan  pada  setiap clusternya,  dan  dapat  ditehaui  pula  bahwa  setiap cluter  memiliki  karakter  yang  berbeda  sehingga penjual  dapat  melakukan  pemetaan  berdasarkan kelompok lebih lanjut dalam proses penjualan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembahasan dapat diambil kesimpulan  sebagai  berikut  :  Hasil  dari clustering dengan  percobaan  3  kali,  ditemukan  nilai Davies Bouldin  Indeks yang  mendekati  angka  0  adalah  ada pada percobaan ke 2 dengan nilai DBI 0,557. Penulis tidak  melakukan percobaan sampai 5  hingga 10 kali. Jumlah cluster yang  diperoleh  oleh tools  rapidminer sejumlah    3 cluster  model ,  diantara  nya cluster 0 dengan  jumlah  9 items , cluster 1  dengan  jumlah  5 items serta  yang  terakhir cluster 2  dengan  jumlah  19 items .  Total  seluruh  items  nya  berjumlah  33. Penulis melakukan  penelitian  dengan  dataset  perbulan sehingga  sedikit  data  yang  diolah  pada tools rapidminer .
Saran  untuk  penelitian  ini  adalah  Sebaik  nya pada    penelitian  selanjutnya    peneliti  melakukan penelitian dengan dataset yang lebih banyak sehingga bisa  menghasilkan  penelitian  yang  lebih  sempurna dan sebaiknya melakukan penelitian dengan membandingkan  metode  algoritma  yang  lain  untuk bisa meng cluster pada sebuah penelitian

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu  Raja),” Djtechno  J.  Teknol.  Inf. ,  vol.
1, no. 1, hal. 1–5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
[2]  . F., F. T. Kesuma, dan S. P. Tamba, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Penjualan Sparepart  Toyota  Dengan  Metode  K-Means Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  2,  no.  2,  hal. 67–72, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.
[3]  A.  Mayssara  A.  Abo  Hassanin  Supervised, “Ternak Ayam,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , 2014.
[4]  D. M. Sinaga, W. H. Sirait, dan A. P. Windarto, “Analisis Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola  Pemesanan  Konsumen  Pada  Ucokopi,” J. Informatics  Manag.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2, hal. 68–73, 2021, doi: 10.47065/jimat.v1i2.105.
[5]  V.  Miralda,  M.  Zarlis,  dan  E.  Irawan, “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Daging  Ayam  Buras,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  91–98,  2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.493.
[6]  S.  Handoko,  F.  Fauziah,  dan  E.  T.  E. Handayani,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol. 25, no. 1, hal. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[7]  Y.  Pratiwi  dan  N.  Suarna,  “Penerapan  Metode K-Means  Clustering  Pada  Populasi  Ayam  Ras Petelur  Berdasarkan  Provinsi,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  609–614, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6457.
[8]  R.  Gustrianda  dan  D.  I.  Mulyana,  “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan  dengan  Metode  Algoritma  K-Means Dan  K-Medoids,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, hal. 27, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[9]  N.  F.  Ulfha  dan  R.  Amin,  “IMPLEMENTASI DATA  MINING  UNTUK  MENGETAHUI POLA,” vol. 17, no. 2, hal. 396–402, 2020.
[10]  Y.  D.  Darmi  dan  A.  Setiawan,  “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk,” J.  Media
Infotama ,  vol.  12,  no.  2,  hal.  148–157,  2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.