## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.131

## IMPLEMENTASI METODE DATA MINING K-MEANS CLUSTERING TERHADAP DATA PEMBAYARAN TRANSAKSI MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON PADA CV DIGITAL DIMENSI
Dodi Alexsander Manalu 1 , Goldie Gunadi 2
1,2 Teknik Informatika
1,2 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia Correspondence email : send2goldie@gmail.com
Article history: Submission date: June 15, 2022      Revised date: June 25, 2022       Accepted date: June 30, 2022

## ABSTRACT
CV Digital Dimensi is a company engaged in the printing sector, which is a subsidiary of the XG Group located in Jakarta.  In  order  to  be  able  to compete  with  other  companies,  the company  does  not  only focus  on  products  and services  but  also  efforts  to  build  personal  relationships  with  customers.  Existing  payment  transaction  data  so  far have  not  been  utilized  as  much  as  possible  in  determining  the  company's  business  strategy,  therefore  the implementation of data mining is necessary to analyze and explore the available data to find new information that is more  valuable  and  useful  for  the  company.  The K-Means Clustering  method  is  a  data  mining technique to  obtain data  groups  by  maximizing  the  similarity  of  characteristics  within  the  cluster  and  maximizing  the  differences between clusters. The purpose of this study is to apply the K-Means Clustering method to group sales transaction data on CV Digital Dimensi and display the results  in the form of visual graphics using the Python programming language and Scikit-Learn library. The results of this study succeeded in classifying sales transaction data into five clusters and can be used as a reference in determining the company's business strategy.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Cluster, Python, Scikit-Learn, Payment.

## ABSTRAK
CV Digital Dimensi ialah perusahaan yang bergerak pada bidang percetakan, yang merupakan anak cabang dari XG Grup  yang  berlokasi  di  Jakarta.  Agar  mampu  bersaing  dengan  perusahaan  lainnya,  perusahaan  tidak  hanya  fokus akan produk dan layanan namun juga upaya untuk membangun hubungan personal dengan pelanggan. Data transaksi pembayaran  yang ada  selama  ini masih  belum  dimanfaatkan  semaksimal mungkin  dalam penentuan  strategi  bisnis perusahaan, oleh karenanya implementasi data mining sangatlah diperlukan untuk menganalisa dan menggali data- data  yang telah tersedia tersebut menemukan informasi baru  yang lebih berharga dan bermanfaat bagi perusahaan. Metode  K-Means Clustering adalah  sebuah  teknik data  mining yang  untuk  mendapatkan  kelompok  data  dengan memaksimalkan  kesamaan  karakteristik  dalam  klaster  dan  memaksimalkan  perbedaan  antar  klaster.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode  K-Means Clustering untuk  mengelompokkan  data-data  transaksi pembayaran pada CV Digital Dimensi dan menampilkan hasilnya dalam bentuk grafik visual dengan menggunakan bahasa  pemrograman  Python  dan  pustaka  Scikit-Learn.  Hasil  dari  penelitian  ini  berhasil  mengelompokkan  data transaksi pembayaran menjadi lima buah klaster dan dapat dijadikan sebagai acuan dalam menentukan strategi bisnis perusahaan.
Kata Kunci: Data Mining, K-Means, Clustering , Klaster, Python, Scikit-Learn , Penjualan.

## PENDAHULUAN
CV  Digital  Dimensi  ialah  perusahaan  yang bergerak pada bidang percetakan, yang merupakan anak cabang  dari  XG  Grup  yang  berlokasi  di  Jakarta. Banyaknya  permintaan  pelanggan  khususnya  dalam
dunia percetakan, maka tidak sedikit juga data transaksi penjualan  yang  tersimpan  di  perusahaan.  Data-data transaksi  saat  ini  disimpan  dalam  bentuk  dokumen Microsoft  Excel ,  sehingga  proses  pengolahan  data masih  dilakukan  secara  manual.  Hal  ini  tentu  saja membutuhakan  waktu  yang relative lama.  Oleh  karena
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
itu,  dibutuhkan  sebuah  metode  atau  teknik  yang  dapat digunakan  untuk  mempermudah  dalam  menganalisa dan  menemukan  pola  yang  tersembunyi  dari  data transaksi  atau  juga  strategi  yang  akan  dilakukan kedepannya dalam peningkatan pendapatan perusahaan.
Data  mining merupakan  proses  menemukan korelasi  baru  yang  bermanfaat,  pola  dan  trend  dengan menambang  sejumlah  repositori  data  dalam  jumlah besar.  Tujuan  utama  data  mining  adalah  untuk menemukan,  menggali,  atau  menambang  pengetahuan dari  data  atau  informasi  yang  kita  miliki  (Aulia  & Saepudin, 2021).
Clustering adalah metode untuk mengkategorikan  atau  pengelompokan  sekelompok objek  sesuai  dengan  atribut  yang  sama  atau karakteristik  dengan  data-data  lainnya. Clustering merupakan  suatu  metode  pada  data  mining  dimana proses  kerja  pada  algoritma  ini  sifatnya  tanpa  arahan ( unsupervised ), artinya metode ini tidak lagi memerlukan lagi suatu training dan tanpa guru  bahkan output tidak di perlukan (Harahap, 2019).
K-Means yaitu    salah    satu    dari    metode pengelompokan  data  nonhierarki      (sekatan)      yang dapat      mempartisi      data      kedalam  bentuk    dua kelompok    ataupun    lebih.    Metoda    tersebut  akan mempartisi    data    kedalam    suatu    kelompok    dimana data  yang  berkarakteristik  sama  akan  dimasukkan kedalam  satu  kelompok  sama    sedangkan    data    yang memiliki    karakteristik    yang    berbeda  akan dikelompokan    kedalam    kelompok    lainnya.    Tujuan dari pengelompokan  yaitu  untuk  meminimalkan  dari fungsi  objektif  yang    diset    dalam    proses pengelompokan,    pada    umumnya    akan  berusaha meminimalkan  variasi  didalam  suatu  kelompok  dan memaksimalkan variasi antar kelompok (Gustientiedina et al., 2019).
Python adalah scripting language yang berorientasi  objek.  Bahasa  pemrograman  ini  dapat digunakan  untuk  pengembangan  perangkat  lunak  dan bisa  dijalankan  melalui  berbagai  sistem  operasi.  Saat ini,  Python  juga  merupakan  bahasa  yang  populer  bagi bidang  data  science  dan  analisis.  Hal  ini  dikarenakan oleh dukungan bahasa Python terhadap library – library yang didalamnya menyediakan fungsi analisis data dan fungsi machine learning, data preprocessing tools, serta visualisasi data (Edwardo, 2018).
Scikit-learn adalah sebuah pustaka analisis data open source, dan standar emas untuk Machine Learning (ML)  dalam  ekosistem  Python.  Pustaka  ini  meliputi
sejumlah  metode  algoritma data  mining ,  termasuk: klasifikasi, regresi dan clustering (ActiveState, 2021).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan metode  K-Means  Clustering  untuk  menganalisa  dan mengelompokkan  data  transaksi  penjualan  ke  dalam sejumlah klaster, kemudian hasilnya ditampilkan dalam suatu  bentuk  visual  agar  mudah  dipahami  oleh pengguna.
Hasil dari penerapan metode K-Means Clustering ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak perusahaan  dalam  menentukan  strategi  penjualan  yang tepat,  khususnya  dalam  hal  pemberian  potongan  harga pada  setiap  transaksi  yang  dilakukan  CV  Digital Dimensi.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi dalam  proses  penentuan  strategi  bisnis  perusahaan diharapkan  dapat  menjadi  senjata  yang  ampuh  untuk meningkatkan pendapatan perusahaan dan memenangkan  persaingan  bisnis  dengan  kompetitor yang ada saat ini.

## METODE PENELITIAN

## 1. Metode Pengumpulan Data
Dalam  metode pengumpulan  data untuk penelitian ini ialah menggunakan metode pengumpulan data kualitatif yakni diantaranya :
a. Wawancara Proses  wawancara  dilakukan  melalui  tanya  jawab secara langsung kepada pihak supervisor CV Digital Dimensi.
b. Studi Pustaka Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mempelajari  dan mengkaji  data  dan  informasi  dari  berbagai  artikel karya  ilmiah,  buku,  dan  berbagai  sumber  lainnya yang  berhubungan  dengan  topik  penelitian  ini. Sumber-sumber  informasi  ini  dapat  dijadikan sebagai acuan dan pedoman dalam langkah-langkah penelitian yang dilakukan.
c. Observasi Pengamatan  terhadap  sistem  yang  berjalan  dan dokumen-dokumen  dalam  format  Microsoft  Excel (.xlsx)  yang  digunakan  pada  CV  Digital  Dimensi. Data-data  Excel  ini  kemudian  akan  diolah  dan dianalisa  menggunakan  algoritma data  mining K- Means Clustering .
2. Metode Pengumpulan Data
Metode  data-mining  yang  dilakukan  dalam penelitaian  adalah  K-Means Clustering .  Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan meliputi:

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.131
a. Seleksi Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal dari  CV.Digital  Dimensi,  yaitu  data-data  transaksi mulai dari tahun 2019 hingga 2020 yang berformat Microsoft Excel.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 1. Sumber Data Transaksi
Dataset  yang  ada  pada  data  transaksi  tersebut terdiri  dari  10  atribut.  Struktur  data  dari  setiap atribut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Struktur Data Transaksi No Nama Atribut Tipe Data Deskripsi 1 Tanggal Date Mnjelaskan watu dilakukannya transaksi. Format : dd/mm/yyyy 2 No Faktur Text Berisi nomor faktur dari transaksi yang dilakukan. 3 Nama Customer Text Berisi informasi nama lengkap pelanggan. 4 Tunai Currency Informasi jumlah nominal pembayaran yang dilakukan pelanggan secara tunai. 5 Debit Currency Informasi jumlah nominal pembayaran yang dilakukan pelanggan secara debit menggunakan kartu ATM. 6 Visa Currency Informasi jumlah nominal pembayaran yang dilakukan pelanggan menggunakan kartu kredit Visa. 7 Transfer Currency Informasi jumlah nominal pembayaran yang dilakukan pelanggan melalui transfer ke rekening bank perusahaan. 8 Total Currency Berisi total transaksi pembayaran yang merupakan hasil penjumlahan dari atribut Tunai, Debit, Visa dan Transfer. 9 Keterangan Text Berisi catatan/informasi yang berhubungan dengan transaksi yang dilakukan, termasuk apabila ada kekurangan biaya yang belum dibayarkan. No Nama Atribut Tipe Data Deskripsi 10 Sisa Text Menjelaskan tentang status pembayaran yang dilakukan oleh pelanggan, apakah Lunas atau DP.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
Seleksi  data  dilakukan  dengan  memilih  atribut- atribut  apa  saja  yang  akan  digunakan  dari  data Excel  yang sudah diimport. Hasil dari seleksi data mnghasilkan  sejumlah  kolom  yang  digunakan, yaitu: Tunai, Debit, Visa, dan Transfer.
Sumber: (Khalid, 2020) Gambar 2. Tahapan Seleksi Data

## b. Preprocessing
Sebelum  melakukan  proses  data  mining,  data transaksi  perlu  di  diagnosa  terlebih  dahulu.  Data yang di diagnosa itu adalah data yang sudah dipilih tadi  yaitu  Tunai,  Debit,  Visa  dan  Transfer.    Pada tahapan  ini  data  tersebut  dilihat  apakah  ada  data yang  kosong  dengan  menggunakan  perintah  dari Python.  Data  kosong  yang  dimaksud  ialah  data yang  tidak  mempunyai  nilai,  jika  ada  data  yang tidak  mempunyai  nilai  maka  akan  dihapus. Kemudian  pada  tahapan preprocessing dilakukan pembuatan  atribut  baru  yaitu  nonTunai  yang diperoleh  dari  hasil  penjumlahan  dari  nilai  atribut debit, visa dan transfer.
Sumber: (Khalid, 2020) Gambar 3. Tahapan Preprocessing c. Transformasi
Transformasi dilakukan proses normalisasi terhadap  atribut  Tunai  dan  nonTunai.  Normalisasi data  dilakukan  dengan  menggunakan  penskalaan Min-Max untuk menskalakan semua nilai numerik dalam rentang 0 hingga 1(Afifah, 2020a).
𝑋 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 = (𝑋 −   𝑋 𝑚𝑖𝑛 ) (𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ) … … … … … . (1)
Dimana: X normalized : Nilai atribut hasil normalisasi
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
X : Nilai atribut X max : Nilai maksimum dari atribut yang dihitung X min : Nilai minimum dari atribut yang dihitung
Contoh hasil dari proses transformasi dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Contoh Hasil Normalisasi Data
Sebelum Transformasi Setelah Transformasi Nilai atribut Tunai Nilai atribut nonTunai Nilai atribut Tunai Nilai atribut nonTunai 1000000 3000000 1 1 100000 300000 0.09090909 0,09090909 10000 30000 0 0 Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
d. Pengujian Menguji  validitas  dari  klaster  yang  akan  dibuat seberapa  baiknya  klaster  tersebut  yakni  dengan pengujian validitas Davies-Bouldien Index . Berdasarkan  uji Davies-Bouldin Index ini  bisa ditentukan  atau  disimpulkan  seberapa  baik  klaster yang  sudah  dibuat,  semakin  kecil  atau  nilai minimal  uji  maka  dapat  disimpulkan  hasil  dari clustering dapat  dikatakan  semakin  baik.  semakin kecil  nilai  yang  di  maksud  ialah  yang  mendekati dengan angka nol.
Sumber: (PyShark, 2021)

## Gambar 4. Proses Pengujian dengan Davies-Bouldin Index
e. Data Mining
Analisa  data  menggunakan metode  K-Means Clustering meliputi:
1. Menentukan  titik  pusat  awal  di  setiap  cluster yang  sudah  di  tentukan  pada  langkah  atau tahap  sebelumnya.  Atribut  yang  digunakan pada  perhitungan  ini  yaitu  Tunai  dan nonTunai.
2. Penentuan  nilai centroid atau  titik  pusat  dari masing-masing klaster.
3. Menghitung  jarak  dari  setiap  objek  ke  titik pusat  klaster  dengan  menggunakan  rumus Euclidean (Nishom, 2019).
𝐷 𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 +  (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 … … … … … . (2)
Dimana: D e : Euclidean Distance (x i ,y i )  :  Nilai  dari  atribut  Tunai  (x)  dan nonTunai (y) ke-i (s i ,t i ) : Koordinat centroid atribut Tunai (s) dan nonTunai (t) dari data ke ke-i
4. Mengalokasikan  data  ke  dalam  klaster menurut jarak minimum dari centroid .
5. Menghiutng  kembali  nilai centroid dari masing-masing  klaster  berdasarkan  alokasi dari  setiap  data  yang  terdapat  pada  masing- masing klaster. Apabila ada nilai centroid baru yang  terbentuk,  lakukan  kembali  proses penghutungan  jarak  data  ke  titik  pusat  klaster hingga  tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah kluster.
f. Visualisasi Klaster  yang  dihasilkan  pada  proses  data  mining akan  ditampilkan  dalam  bentuk scatter  plot dan histogram.  Scatter  plot  memperlihatkan  distribusi dan trend data serta hubungan dari beberapa klaster dengan  memberikan  warna  yang  berbeda  untuk membedakan tiap klaster. Histogram merepresentasikan  distribusi  frekuensi  dari  dataset numeric  dimana  sumbu  X  merepresentasikan  bin dari data point, sedangkan sumbu Y
merepresentasikan  frekuensi  atau  banyaknya  data point pada setiap bin.(Afifah, 2020b) Sehingga dari grafik yang dihasilkan dapat di tafsirkan nilai yang ada pada data yang sudah di olah untuk di analisa. Setelah  visualisasi  maka  perlu  dilakukan  evaluasi apakah  pengelompokkan  ini  dapat  memberikan sebuah informasi yang berguna untuk perusahaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Seleksi Data
Sebelum  proses  seleksi  data  dilakukan,  sumber data  berupa  file  excel  yang  berasal  dari  CV.  Digital Dimensi  terlebih  dahulu  di- import ke  dalam  sistem. Listing program untuk import data adalah:

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.131
df = pd.read_excel('data_transaksi.xlsx', sheetname='Sheet1')
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 5. Tampilan Hasil Import Data Excel
Berikutnya  dilakukan  proses  seleksi  atribut- atribut yang akan digunakan dalam proses data mining. Atribut-atribut  yang  dipilih  adalah:  Tunai,  Debit,  Visa dan Transfer. Berikut ada perintah yang digunakan:
df=df[[‘Tunai’,’Debit’,’Visa’,’Transfer’]]
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)

## Gambar 6. Tampilan Hasil Seleksi Data
2. Preprocessing Data
Pada  tahap  preprocessing  yang  dilakukan pertama  kali  ada  menemukan  data-data  yang  memiliki nilai kosong ( missing value ) dan kemudian menghapusnya. Perintah yang digunakan adalah: df.isna().sum() df.dropna(inplace=True)
Dilanjutkan  dengan  membuat  atribut  baru bernama  nonTunai  yang  nilainya  diperoleh  dari penjumlahan  nilai  atribut  debit,  visa  dan  transfer dengan perintah berikut:
df[‘nonTunai’]=df[‘Debit’]+df[‘Visa’]+ df[‘Transfer’]
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 7. Pembuatan Atribut nonTunai
3. Transformasi Data
Dalam  transformasi  dilakukan  menggunakan metode normalisasi min-max terhadap atribut Tunai dan nonTunai  sehingga  nilai  dari  masing-masing  atribut memiliki skala antara 0 dan 1. Perintah yang digunakan adalah:
X=preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(df.iloc [:,[0,4]]) X.view()
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 8. Normalisasi Data
4. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah klaster  yang  baik  untuk  digunakan  pada  data  proses clustering menggunakan  formula  Davies-Bouldien Index.  Dalam  penelitian  ini,  yang  akan  dilakukan adalah  percobaan  dengan  jumlah  klaster  3  hingga  8. Dan  dari  percobaan  tersebut  akan  ditentukan  jumlah klaster  yang  akan  digunakan  dengan  nilai  hasil percobaan mendekati angka 0.
Bentuk perintah yang digunakan adalah: db_index=davies_bouldin_score(X,labels) results={} for i in range(3,9): kmeans=KMeans(n_clusters=i, random_state=i) labels=kmeans.fit_predict(X) db_index=davies_bouldin_score(X,labels) results.update({i:db_index})
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 9. Kode Program Pengujian dengan Davies- Bouldin Index
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  Davies- Bouldin Index untuk  jumlah  klaster 3  sampai  8  seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian dengan Davies- Bouldin Index
Jumlah Klaster Davies Bouldin Index 3 0,559480458061369 4 0,5260158092694315 5 0,5021462639132475 6 0,5217333813183934 7 0,5072423930203842 8 0,5223533097975605
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
Dari  data  hasil  pengujian  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  klaster  5  adalah  jumlah klaster  yang  paling  baik  karena  memiliki  nilia  indeks terkecil  yaitu  sebesar  0,5021462639132475.  Sehingga jumlah klaster yang digunakan dalam metode K-Means Clustering adalah 5 buah.
5. Metode K-Means Clustering
Yang  pertama  dilakukan  adalah  menentukan nilai centroid dari  masing-masing  klaster,  dengan jumlah klaster adalah 5.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 10. Kode Program Menentukan Titik Centroid dari Setiap Klaster
Langkah berikunya menghitung jarak dari setiap titik  ke  semua centroid yang  diperoleh  pada  tahap sebelumnya menggunakan metode Euclidean Distance . Kemudian menghitung jarak minimum dan menyimpan indeks  ke  variable  C.  Perlu  dilakukan  kembali pengelompokkan  titik-titik  data  berdasarkan  indeks klaster C dan menyimpan ke dalam variabel output dan menghitung  rata-rata  dari  klaster  yang  terpisah  dan menetapkannya  menjadi centroid baru.  Variable  Y adalah variabel sementara yang menyimpan satu iterasi tertentu. Selanjutnya mengulangi kembali langkah-demi langkah hingga konvergensinya tercapai.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 11. Kode Program Menghitung Jarak Data ke Pusat Klaster menggunakan Euclidean Distance
6. Visualisasi
Dalam  visualisasi  memvisualisasilan  ke  bentuk diagram  batang  dan scatter  plot .  Pada  diagram  batang akan  menampilkan  diagram  batang  klaster  Tunai, diagram  batang  klaster  nontunai  dan  diagram  batang keseluruhan klaster.
Untuk menampilkan diagram batang pada klaster Tunai, Kode programnya dapat dilihat pada Gambar 12.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 12. Kode Program Membuat Diagram Batang Klaster Tunai
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
Gambar 13. Tampilan Diagram Batang Klaster Tunai

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.131
Pada  klaster  atribut  Tunai  dari  visualisasi histogramnya,  klaster  lima  ialah  klaster  tertinggi dengan  jumlah  anggota  klaster  sebanyak  17.833  data, klaster  terendah  adalah  klaster  empat  dengan  jumlah anggota klaster sebanyak 38 data.
Untuk  menampilkan  diagram  batang  pada klaster nonTunai.  Kode  programnya  dapat  dilihat  pada Gambar 14.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 14. Kode Program Membuat Diagram Batang Klaster nonTunai
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 15. Tampilan Diagram Batang Klaster nonTunai
Pada  klaster  atribut  nonTunai  dari  visualisasi histogramnya, klaster tiga ialah klaster tertinggi dengan jumlah  anggota  klaster  sebanyak  10.843  data,  klaster terendah  adalah  klaster  empat  dengan  jumlah  anggota klaster sebanyak 44 data.
Dan  untuk  menampilkan  diagram  batang keseluruhan  cluster,  listing  programnya  dapat  dilihat pada Gambar 16.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 16. Kode Program Membuat Diagram Batang Keseluruhan Klaster
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 17. Tampilan Diagram Batang Keseluruhan
Klaster
Pada  klaster  keseluruhan  atribut  Tunai  dan nonTunai  dari  visualisasi  histogramnya,  klaster  lima ialah  klaster  tertinggi  dengan  jumlah  anggota  klaster sebanyak  19.283  data,  klaster  terendah  adalah  klaster empat  dengan  jumlah  anggota  klaster  sebanyak  1.579 data.
Visualisasi  selanjutnya  ialah scatter  plot .  pada titik  kuning  ialah  sebuah centroid dari  masing-masing klaster,  dikarenakan  jumlah  klasternya  di  tentukan sebanyak  lima,  maka  titik  kuningnya  berjumlah  lima. Hasil  nya  serupa  dengan  histogram  plot,  namun bedanya  pada scatter  plot terlihat  sebaran  datanya berbentuk titik-titik kecil dan titik centroid dari masing- masing klaster.
Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022) Gambar 18. Tampilan Hasil Clustering dalam Bentuk Scatter Plot
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
7. Pembahasan Hasil Implementasi K-Means
Clustering
Dari clustering yang  sudah  dilakukan  maka dapat  diamati,  yakni  terdapat  lima  klaster  yang  sudah ditentukan  atau  dibentuk  dari  data  yang  ada  dengan sebagi berikut:
a. Klaster Satu
Tunai  dalam  klaster  satu  memiliki  nilai transaksi  yang  rendah  dan  jumlah  transaksi yang  menengah,  Sedangkan  nonTunai  dalam klaster  satu  memiliki  nilai  trasaksi  yang menengah  atau  sedang  tapi  jumlah  transaksi yang rendah.
Tabel 4. Data Klaster Satu
Klaster Satu = 11.341  Data Tunai nonTunai Rata-Rata (Rupiah) 78.362 148.637 Tertinggi (Rupiah) 193.800 719.000 Jumlah Data 11.297 44

## Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
b. Klaster Dua Tunai  dalam  klaster  dua  memiliki  nilai transaksi  yang  tinggi  akan  tetapi  jumlah transaksinya  rendah,  Sedangkan  nonTunai memiliki  nilai  transaksi  yang  menengah  atau sedang akan tetapi jumlah transaksinya rendah.
Tabel 5. Data Klaster Dua
Klaster Dua = 2.520 Data Tunai nonTunai Rata-Rata (Rupiah) 481.481 681.253 Tertinggi (Rupiah) 8.000.000 5.000.000 Jumlah Data 2.468 52

## Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
c. Klaster Tiga Tunai  dalam  klaster  tiga  memiliki  nilai transaksi  dan  jumlah  transaksinya  rendah, sedangkan  nonTunai  memiliki  nilai  transaksi menengah atau sedang dan jumlah transaksinya yang tinggi.

## Tabel 6. Data Klaster Tiga
Klaster Tiga = 10.969 Data Tunai nonTunai Rata-Rata (Rupiah) 6.788 183.363 Tertinggi (Rupiah) 62.950 666.100 Jumlah Data 126 10.843 Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
d. Klaster Empat
Tunai  dalam  klaster  empat  memiliki  nilai transaksi  dan  jumlah  transaksinya  rendah, sedangkan nonTunai memiliki nilai transaksinya tinggi akan tetapi jumlah transaksinya menengah atau sedang.

## Tabel 7. Data Klaster Empat
Klaster Empat = 1579 Data Tunai nonTunai Rata-Rata (Rupiah) 35.582 1.995.202 Tertinggi (Rupiah) 200.000 47.000.000 Jumlah Data 38 1541

## Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
e. Klaster Lima
Tunai  dalam  cluster  lima  memiliki  nilai transaksi  yang  rendah    akan  tetapi  jumlah transaksinya  tinggi,  sedangkan  nonTunai  nilai transaksinya  rendah  dan  jumlah  transaksinya menengah atau sedang.

## Tabel 8. Data Klaster Lima
Klaster Lima = 19.283 Data Tunai nonTunai Rata-Rata (Rupiah) 16.712 18.658 Tertinggi (Rupiah) 34.875 157.350 Jumlah Data 17.833 1450 Sumber: (Manalu & Gunadi, 2022)
Dari  data  hasil clustering di  atas  salah  satunya dapat  dijadikan  sebuah  acuan  dalam  menentukan potongan harga pada transaksi yang akan di lakukan di CV Digital Dimensi. Klaster tiga atribut nonTunai bisa dijadikan  acuan  untuk  memberikan  potongan  harga pada transaksi di CV Digital Dimensi.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.131
Bisa  dengan  menentukan  dari  jumlah  tertinggi atau jumlah rata-ratanya. Di karenakan pada klaster tiga nilainya  tidak  terlalu  tinggi  atau  bisa  dikatakan harganya  yang merakyat dan jumlah transaksinya  yang tinggi.  Diharapkan  dari  analisa  ini  dapat  membantu perusahaan  CV  Digital  Dimensi  dalam  memberikan potongan  harga  dari  minimal  transaksi  yang  akan dilakukan  oleh  pelanggan    dan  juga  menjadi  sebuah keputusan yang tepat sehingga meningkatkan daya tarik pelanggan untuk melakukan transaksi sesuai kebutuhannya di perusahaan ini.

## KESIMPULAN
Hasil  pengujian  klaster  menggunakan  Davies- Bouldin Index mempunyai  nilai  0.5021462639132475. Dari  percobaan  klaster  tiga  sampai  dengan  delapan, klaster  lima  adalah  yang  nilainya  paling  mendekati angka 0.
Pengolahan data dengan menggunakan K-Means Clustering dibagi  menjadi  lima  klaster.  Setiap  klaster memiliki  berbeda-beda  tingkatan.  Ada  yang  tinggi, sedang,  dan  rendah.  Sesuai  dengan  data  yang dikelompokkan.
Klaster  yang  mempunyai  data  tertinggi  ialah pada  klaster  lima  dengan  jumlah  datanya  19.283, klaster  menengah  pada  klaster  satu  dan  tiga  dengan jumlah  data  pada  cluster  satu  11.341  data  dan  pada klaster  tiga  10.969  data,  dan  untuk  klaster  yang terendah  ialah  pada  klaster  dua  dan  empat  dengan jumlah  datanya  pada  klaster  dua  2.520  data  dan  pada klaster empat 1.579 data.
Berdasarkan  hasil clustering dengan  metode  K- Means,  klaster  tiga  atribut  nonTunai  dapat  dijadikan sebagai  acuan  untuk  memberikan  potongan  harga  bagi pelanggan  CV  Digital  Dimensi.  Potongan  dapat diberikan  berdasarkan  pada  jumlah  tertinggi  atau jumlah rata-rata transaksi.

## DAFTAR PUSTAKA
ActiveState.  (2021). What  Is  Scikit-Learn  In  Python? Activestate.Com. https://www.activestate.com/resources/quick- reads/what-is-scikit-learn-in-python/
Afifah,  L.  (2020a). 3  Metode  Normalisasi  Data (Feature  Scaling)  di  Python .  Imudatapy.Com. https://ilmudatapy.com/metode-normalisasi-data/
Afifah, L. (2020b). 5 Jenis Visualisasi Data Populer di Python dengan Matplotlib . Https://Ilmudatapy.Com/. https://ilmudatapy.com/visualisasi-data-di- python-dengan-matplotlib/ Aulia, P. U. F., & Saepudin, S. (2021). Penerapan Data Mining K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan  Berbagai  Jenis  Merk  Laptop.
Sismatik  (Seminar  Nasional  Sistem  Informasidan Manajemen Informatika) , 209–2017. Edwardo, T. O. (2018). Penggunaan Python untuk Data Mining .  Binus  University  School  of  Computer Science.
Gustientiedina,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru. Jurnal Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi ,
05 (01), 17–24.
Harahap,  B.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus  Pada  UD.  Toko  Bangunan  YD  Indarung). READY-STAR (Regional Development Industry & Health  Science,  Technology  and  Art  of  Life  ) , 2 (1), 394–403. Khalid, I. A. (2020). Customer Segmentation in Python . Towards Data Science.
Manalu,  D.  A.,  &  Gunadi,  G.  (2022). Impelentasi Metode  Data  Mining  K-Means  Clustering Terhadap Data Pembayaran
Transaksi
Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python Pada  Cv  Digital  Dimensi .  Sekolah  Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (STMIK) Widuri Jakarta.
Nishom,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi  Euclidean Distance,  Minkowski  Distance,  dan  Manhattan Distance  pada  Algoritma  K-Means  Clustering berbasis  Chi-Square. JPIT  (Jurnal  Informatika: Jurnal Pengembangan IT), 4 (1), 20–24.
PyShark.  (2021). Davies-Bouldin  Index  for  K-Means
Clustering  Evaluation  in  Python .  Python- Bloggers.Com. https://python- bloggers.com/2021/06/davies-bouldin-index-for- k-means-clustering-evaluation-in-python/
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri