## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1464−1471 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5699

## Analisis Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Penjualan Sembako
Rahma Fikria * , Sriani
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lap. Golf No.120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* rahmafikria2002@gmail.com, 2 sriani@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: rahmafikria2002@gmail.com Submitted: 27/07/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelompokan penjualan sembako di PT. Sinarmas Distribusi Nusantara menggunakan  metode  K-Means  Clustering.  Permasalahan  utama  yang  dihadapi  perusahaan  adalah  ketidakjelasan  dalam mengidentifikasi  produk  dengan  performa  penjualan  tinggi  dan  produk  yang  memerlukan  perhatian  lebih  lanjut.  Hal  ini berdampak negatif pada efektivitas strategi pemasaran dan distribusi perusahaan. Metode K-Means Clustering digunakan untuk membagi data penjualan produk sembako ke dalam beberapa cluster berdasarkan kesamaan karakteristik penjualannya. Data penjualan  dikumpulkan  dan  dianalisis  untuk  mengelompokkan  produk  berdasarkan  tingkat  penjualan.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa dari keseluruhan produk yang diteliti, 5 produk termasuk dalam kategori “Laris”, 2 produk dalam kategori “Kurang Laris” dan 51 produk dalam kategori “Tidak Laris”. Evaluasi hasil pengelompokan menggunakan indeks Davies- Bouldin menghasilkan nilai 0.8911, yang menunjukkan kualitas pengelompokan yang cukup baik. Kesimpulannya, metode K- Means  Clustering  efektif  dalam  mengidentifikasi  pola  penjualan  produk  sembako,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk pengambilan keputusan strategis dalam manajemen penjualan.
Kata  Kunci: K-Means  Clustering;  Pengelompokan;  Penjualan  Sembako;  Strategi  Pemasaran;  Distribusi;  Indeks  Davies- Bouldin
Abstract −This research aims to analyze the clustering of staple food sales at PT. Sinarmas Distribusi Nusantara using the K- Means Clustering method. The main problem faced by the company is the lack of clarity in identifying which products have high  sales  performance  and  which  products  require  more  attention.  This  issue  negatively  impacts  the  effectiveness  of  the company's marketing and distribution strategies. The K-Means Clustering method is used to divide the sales data of staple food products  into  several  clusters  based  on  the  similarity  of  their  characteristics.  Sales  data  is  collected  and  analyzed  to  group products based on their sales levels. The research results show that out of all the products studied, 5 products fall into the "Fast- Selling" category, 2 products into the "Slow-Selling" category, and 51 products into the "Non-Selling" category. Evaluation of the clustering results using the Davies-Bouldin index yielded a value of 0.8911, indicating a reasonably good clustering quality. In conclusion, the K-Means Clustering method is effective in identifying sales patterns of staple food products, thus providing a basis for strategic decision-making in sales management.
Keywords : K-Means Clustering; Clustering; Staple Food Sales; Marketing Strategy; Distribution; Davies-Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
PT. Sinarmas Distribusi Nusantara merupakan bagian dari Grup Sinarmas yang bergerak di bidang jasa penjualan dan  distribusi.  Perusahaan  adalah  sebuah  perusahaan  di  bawah  Grup  Sinarmas  yang  mendistribusikan  produk melalui berbagai saluran  yang mencakup  perdagangan umum, perdagangan  modern,  e-  commerce,  dan industri jasa makanan [1]. Dimana salah satu produknya adalah sembako. Persediaan stok produk merupakan salah satu hal  penting  untuk  diperhatikan  pada  sebuah  perusahaan  distribusi,  tidak  terkecuali  PT.  Sinarmas  Distribusi Nusantara.  Salah  satu  permasalahan  utama  di  PT.  Sinarmas  Distribusi  Nusantara  Medan  adalah  terjadinya penumpukan  produk  sembako  di  gudang  dan  terkadang  mengalami  kekurangan  stok  produk  yang  dibutuhkan pelanggan. Penumpukan produk di gudang PT. Sinarmas Distribusi Nusantara Medan dapat menyebabkan biaya penyimpanan yang tinggi, risiko kerusakan produk dan kesulitan dalam menemukan produk saat dibutuhkan [2]. Kualitas produk pun menurun akibat penyimpanan yang tidak optimal. Permasalahan ini berdampak pada kerugian finansial dan efisiensi operasional yang menurun. Akar permasalahan terletak pada perkiraan permintaan produk yang  tidak  akurat  [3].  Untuk  mengoptimalkan  persediaan  agar  tidak  terjadi  masalah  pada  persediaan  produk, dibutuhkan  pengetahuan  terhadap  pola  pembelian  dari  pelanggan.  Dengan  menganalisis  pola  pembelian pelanggan,  efisiensi  dari  persediaan  produk  akan  meningkat  sehingga  dapat  meminimalisir  terjadinya  masalah kekurangan atau kelebihan persediaan produk yang dapat mengganggu proses distribusi [4].
Sembako  merupakan  kebutuhan  pokok  masyarakat  yang  harus  dipenuhi  setiap  hari.  Penjualan  sembako menjadi  salah  satu  sektor  usaha  yang  sangat  penting  dan  strategis  [5].  Dalam  menjalankan  usaha  penjualan sembako, perusahaan perlu memahami pola penjualan sembako agar dapat mengelola pendistribusiannya dengan baik.  Salah  satu  cara  untuk  memahami  pola  penjualan  sembako  adalah  dengan  melakukan  pengelompokan penjualan sembako dimana salah satunya adalah dengan memanfaatkan teknik data mining dengan algoritma  K- means clustering. Teknik data mining ini dapat membantu perusahaan untuk mengidentifikasi produk yang paling laris dan yang tidak begitu laris [6]. Hal ini dapat menjadi acuan bagi perusahaan untuk melakukan pengambilan keputusan re-stok produk sehingga produk yang paling laris selalu tersedia di gudang dan produk yang tidak begitu

## Journal of Information System Research (JOSH)
laris  tidak  menumpuk.  Penelitian  ini  akan  menghasilkan  informasi  yang  dapat  membantu  perusahaan  untuk meningkatkan efisiensi dan profitabilitas usaha melalui optimasi stok produk.
Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan mechine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang terkait dari berbagai database besar  [7]. Untuk memenuhi  mengoptimalkan  persediaan  barang,  banyak  cara  yang  dapat  ditempuh.  Salah  satunya  dengan pemanfaatan  data  perusahaan.  Data  mining  merupakan  teknik  yang  menggabungkan  teknik  analisis  data  dan menemukan pola-pola yang penting pada data. Data mining merupakan proses informasi dengan mencari pola dan hubungan yang tersembunyi pada tumpukan data [8]. Data mining disebut juga sebagai Knowledge In Database (KDD) yaitu kegiatan Pengumpulan pemakaian data lampau untuk menentukan pola pembelian konsumen, salah satunya K-Means Clustering [9].
K-Means merupakan salah satu algoritma dalam fungsi clustering atau pengelompokan, dengan algoritma K-Means mengacu pada pengelompkan data, observasi atau kasus yang berdasarkan kemiripan suatu objek yang diteliti [10]. Algoritma K-Means cukup mudah dalam implementasi, relatif cepat, mudah disesuaikan dan banyak digunakan, dalam penggunaan algoritma  K-Means untuk pengelompokan dimulai dengan pembentukan partisi/ pusat cluster ini diperbaiki sehingga tidak terjadi perubahan yang signifikan pada partisi/pusat dari  cluster [11]. Algoritma K-Means menggunakan pendekatan “top-down” yang semula dari awal sudah ditetapkan jumlah cluster kemudian  dilakukan  pengamatan.  Dalam  mengetahui  jumlah  dari  kelompok  cluster  terbaik  digunakan  sebuah metode  validasi  cluster  untuk  memaksimalkan  antara  jarak  inter  cluster  serta  meminimalkan  jarak  intra  cluster [12]. Sebelumnya pada penelitian dijelaskan bahwa metode K-Means dapat menentukan penjualan barang dengan penerapan data mining untuk menentukan kelompok barang yang lebih diminati berdasarkan penjualan. Dari data yang dianalisa dengan Algoritma K-Means Clustering akan menghasil satu tujuan yaitu mendapatkan kelompok produk. Dengan mengelompokkan produk berdasarkan tingkat kelarisan, bisnis dapat memastikan bahwa mereka memiliki persediaan yang cukup untuk barang yang paling laris dan tidak kelebihan persediaan untuk barang yang kurang laris. Hal ini dapat membantu meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya penyimpanan [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kerangka Penelitian
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  data  menggunakan  teknik  data  mining  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan beberapa produk ke dalam 3 kategori berdasarkan tingkat kelarisan. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gambar  1  merupakan  kerangka  penelitian.  Pada  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  adalah  perencanaan, pengumpulan data, analisis data menggunakan K-Means, pengujian dan penerapan. Berdasarkan sumber data yang digunakan pada penelitian ini, maka metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut. 1. Studi Literatur
Teknik ini dilakukan untuk mengungkap berbagai teori – teori yang relevan dengan permasalahan yang sedang diteliti sebagai bahan rujukan dalam pembahasan hasil penelitian [14]. Adapun kegiatan studi literatur yang dilakukan  peneliti  dengan  mengumpulkan  data  pustaka,  membaca  dan  memcatat,  serta  mengolah  bahan penelitian.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 2. Wawancara
Wawancara  dilakukan  untuk  melengkapi  data  dan  informasi  terkait  dengan  penerapan  metode  K-Means Clustering  dalam  pengelompokan  penjualan  sembako  di  PT.  Sinarmas  Distribusi  Nusantara  [15].  Tujuan wawancara ini adalah meminta izin untuk menggunakan data penjualan sembako di PT. Sinarmas Distribusi Nusantara dalam penelitian yang akan dilakukan. Dari hasil wawancara dengan Bapak Alexander Ginting S.E. sebagai Branch Manager cabang Medan, diperoleh data penjualan produk sembako selama tahun 2023.
Gambar 2. (a) Flowchart Algoritma K-Means Clustering, (b) Flowchart Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian yang dilakukan melibatkan 58 jenis produk yang akan dikelompokkkan ke dalam 3 kategori.  Dataset memiliki 4 atribut yang akan memengaruhi proses pengelompokan yaitu penjualan semester pertama, penjualan semester kedua, rata-rata penjualan per semester dan  margin stock. Berikan adalah 5 sampel jenis produk pada data yang akan digunakan.
Tabel 1. Representase Data No Produk Semester I Semester II Rata-rata Margin Stok 1 Cooking Oil CP 1426 0 713 1070 2 Filma 1L Pch 0 22 11 17 3 Filma 2L Pch 0 6323 3161.5 3162 4 Filma 18L Bib 201 0 100.5 101 5 Filma 1L Btl 625 394 509.5 127
Tabel 1. merupakan representase data 5 sampel jenis produk pada data yang akan digunakan.

## 3.2 Proses Clustering
Untuk proses clustering data dilakukan menggunakan Google Colaboratory (Colab). File dataset yang berformat .xlsx di upload ke lingkungan colab untuk selanjutnya dilakukan pre-processing data.

## 3.2.1 Pre-Processing Data
Terdapat beberapa tahapan yang perlu dilakukan untuk mempersiapkan data penjualan sembako sebelum diproses menggunakan metode K-Means Clustering. Adapun tahapan yang dimaksud adalah sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
a. Pembersihan data
Tahap pembersihan data bertujuan untuk memastikan data yang digunakan bebas dari kesalahan dan siap untuk dianalisis.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  meliputi  pengecekan  data  duplikat  dan  penghapusan  data  yang tidak memiliki nilai atribut [16].
b. Transformasi data
Transformasi  data  diperlukan  untuk  mengubah  data  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  analisis  K-Means Clustering  untuk  mengoptimalkan  proses  pengolompokan.  Teknik  transformasi  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah z-score [17].
Tabel 2. Transformasi Data No Produk Semester I Semester II Rata-rata Margin Stok 1 Cooking Oil CP 1.812 -0.541 -0.160 0.146 2 Filma 1L Pch -0.836 -0.532 -0.765 -0.734 3 Filma 2L Pch -0.836 1.996 1.950 1.894 4 Filma 18L Bib -0.463 -0.541 -0.688 -0.664 5 Filma 1L Btl 0.324 -0.383 -0.336 -0.642
Tabel 2. merupakan hasil transformasi data pada sampel data pada tabel sebelumnya.

## 3.2.2 Pengelompokan K-Means Clustering
Data  yang  sudah  melalui  tahap  pre-processing  akan  diteruskan  ke  tahap  pengolompokan.  Adapun  tahapan  dari proses pengolompokan adalah sebagai berikut.
a. Tentukan jumlah cluster (c)
Proses  penentuan  jumlah  cluster  umumnya  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  metode  seperti  elbow atau silhouette. Namun pada penelitian ini proses penentuan jumlah cluster tidak menggunakan metode apapun dikarenakan tujuan awal dari  penelitian  yang dilakukan adalah  mengelompokkan produk  ke dalam  kategori “Laris”, “Kurang Laris” dan “Tidak Laris”. Sehingga jumlah cluster yang diterapkan pada penelitian ini adalah sebanyak 3 cluster [18].
b. Inisialisasi nilai centroid
Pada tahap awal, kita memilih k titik sebagai centroid awal. Inisialisasi nilai centroid awal dilakukan secara acak. Misalkan dataset awal adalah data pada tabel 2. Kemudian data akan dibagi ke dalam 3 cluster (k=3). Maka diinisialisasi centroid awal secara acak sebagai: Centroid 1 : (0.2255, 0, 0.1128, 0.1692) Centroid 2 : (0, 0.0035, 0.0017, 0.0027) Centroid 3 : (0, 1, 0.5, 0.5001)
c. Menghitung jarak data
Pada tahap ini, kita menghitung jarak Euclidean antara setiap titik data dengan setiap  centroid. Rumus jarak Euclidean adalah:
Jarak =   √(x 2 −   x 1 ) 2 + (y 2 −   y 1 ) 2 (1)
Contoh perhitungan data sampel :
Untuk data pertama pada tabel 2, jarak ke setiap centroid dihitung sebagai berikut:
Data 1 ke centroid 1 =   √(1.812 −  0.2255) 2 + (−0.541 −  0) 2 + (−0.160 −  0.1128) 2 +   (0.146 − 0.1692) 2 = 𝟏. 𝟔𝟗 Data 1 ke centroid 2 =   √(1.812 −  0) 2 + (−0.541 −  0.0035) 2 + (−0.160 −  0.0017) 2 +   (0.146 − 0.0027) 2 = 𝟏. 𝟗 Data 1 ke centroid 3 =   √(1.812 −  0) 2 + (−0.541 −  1) 2 + (−0.160 −  0.5) 2 +   (0.146 −  0.5001) 2 = 𝟐. 𝟒𝟗
d. Penugasan cluster
Tabel 3. merupakan penugasan cluster. Setiap titik data ditugaskan ke cluster yang memiliki centroid dengan jarak terdekat. Misal dari perhitungan jarak di atas, data pertama ditugaskan ke  cluster 1 karena jaraknya ke centroid 1 adalah yang terpendek yaitu 0.
Tabel 3. Penugasan Cluster No Produk Cluster 1 Cooking Oil CP 1 2 Filma 1L Pch 2 3 Filma 2L Pch 1 4 Filma 18L Bib 2 5 Filma 1L Btl 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
e. Perhitungan nilai centroid baru
Setelah penugasan cluster, centroid baru dihitung sebagai rata-rata dari semua titik data dalam cluster tersebut. Dari proses perhitungan jarak euclidean pertama, kita memperoleh hasil bahwa terdapat 2 data pada cluster 1 dan 3 data pada cluster 2. Dari hasil tersebut, maka dicari nilai centroid baru dari rata-rata masing-masing data pada  cluster. Misalkan  untuk  centroid 1, nilai dari data 1 dan data 3 dijumlahkan  kemudian dibagi 2 untuk menjadi nilai centroid baru.
Centroid 1 =   ((1.812 + −0.836)/2), (−0.541 + 1.996)/2, (−0.160 + 1.950)/2, (0.146 + 1.894)/2) = (0.488, 0.7275, 0.895, 1.02)
Centroid 2 =   ((−0.836 + −0.463 + 0.324)/3, (−0.532 + −0.541 + −0.383)/3, (−0.765 + −0.688 + −0.336)/3, (−0.734 + −0.664 + −0.642)/3) = (−0.325, −0.485, −0.596, −0.68) Centroid 3 =   (0,1, 0.5, 0.5001)
f. Iterasi
Setelah  diperoleh  nilai  centroid  baru,  langkah  perhitungan  jarak  data  dilakukan  kembali,  penugasa  cluster dilakukan  dan  kemudian  nilai  centroid  baru  dicari  kembali.  Ketiga  proses  tersebut  dilakukan  secara  terus menerus  sampai  nilai  centroid  tidak  mengalami  perubahan  lagi  (konvergen)  atau  perubahan  nilai  centroid sangat kecil. Apabila nilai centroid sudah mencapai konvergen, artinya titik data sudah dikelompokkan dengan stabil.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Pada Iterasi 1 No. Nama Produk C1 C2 C3 Cluster 1 Cooking Oil Cp 0.547508 2.5368 4.53552 0 2 Filma CO SNI (0223) 12x1L Pch 0.69769 2.694007 4.69346 0 3 Filma CO SNI (0223) 6x2L Pch 0.397685 2.137896 4.121049 0 4 Filma Co SNI (0920) 1x18L BIB 0.681705 2.678309 4.677815 0 5 Filma CO SNI 12x1L Btl 0.642666 2.638492 4.637915 0 6 FILMA CO SNI 12X1L PCH 0.445208 1.765091 3.746049 0 7 Filma CO SNI 4x5L Jrc 0.695045 2.691239 4.690677 0 8 Filma CO SNI 6x2L Btl 0.671674 2.66752 4.666924 0 9 Filma CO SNI 6x2L Pch 5.271421 3.685098 2.715145 2 10 Filma CO SNI NP 6x2L Pch 0.700399 2.696614 4.696051 0 11 Filma MGRN TF Salted (0420) 60X200G SCH 3.908489 2.001617 0.858287 2 12 Filma MGRN TF Salted (0520) 24X250G Tub 0.658383 2.654384 4.653819 0 13 Filma MGRN TF Salted (0819) 60x200G Sch 0.697251 2.693551 4.693003 0 14 Filma MGRN TF Salted 60x200G Sch 0.70011 2.696337 4.695776 0 15 Filma MGRNKrim TF Salted(0622)24X250GTub 0.693287 2.689646 4.689109 0 … 58 Palmvita SHT DFF (0620) 1x15Kg Ctn 0.686914 2.683197 4.682654 0
Tabel  4.  merupakan  hasil  perhitungan  jarak  euclidean  seluruh  data  terhadap  centroid  pada  iterasi  pertama. Setelah  melakukan  perhitungan  jarak  euclidean  iterasi  1,  maka  akan  diperoleh  nilai  centroid  baru.  Dengan menggunakan cara yang sama pada iterasi pertama, maka dilakukan perhitungan jarak euclidean iterasi kedua menggunakan centroid terbaru [19].
Tabel 5. Hasil Perhitungan Pada Iterasi 2
No. Nama Produk C1 C2 C3 Cluster 1 Cooking Oil Cp 0.129594 2.644544 5.843404 0 2 Filma CO SNI (0223) 12x1L Pch 0.107746 2.793976 6.003538 0 3 Filma CO SNI (0223) 6x2L Pch 0.625106 2.432398 5.396209 0 4 Filma Co SNI (0920) 1x18L BIB 0.091418 2.777454 5.988045 0 5 Filma CO SNI 12x1L Btl 0.064435 2.738044 5.948678 0 6 FILMA CO SNI 12X1L PCH 0.935008 1.770612 5.075906 0 7 Filma CO SNI 4x5L Jrc 0.10602 2.790698 6.000902 0 8 Filma CO SNI 6x2L Btl 0.088239 2.762637 5.978115 0 9 Filma CO SNI 6x2L Pch 5.795327 3.115823 3.085066 2 10 Filma CO SNI NP 6x2L Pch 0.110916 2.795847 6.006258 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1464−1471 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5699
No. Nama Produk C1 C2 C3 Cluster 11 Filma MGRN TF Salted (0420) 60X200G SCH 4.491926 2.364898 1.671861 2 12 Filma MGRN TF Salted (0520) 24X250G Tub 0.075118 2.753222 5.964514 0 13 Filma MGRN TF Salted (0819) 60x200G Sch 0.107469 2.793164 6.003148 0 14 Filma MGRN TF Salted 60x200G Sch 0.110579 2.795594 6.005978 0 15 Filma MGRNKrim TF Salted(0622)24X250GTub 0.103246 2.79083 5.999011 0 … 58 Palmvita SHT DFF (0620) 1x15Kg Ctn 0.098279 2.781083 5.993165 0
Tabel 5. merupakan hasil perhitungan jarak euclidean terhadap centroid terbaru pada iterasi kedua dapat dilihat pada tabel diatas.
Dapat dilihat bahwa pada iterasi kedua, hasil jarak data terhadap centroid dari seluruh data tidak mengalami perubahan yang signifikan. Setelah melanjutkan ke iterasi yang ketiga pada sistem ternyata nilai cluster juga tidak mengalami perubahan. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa iterasi pada penelitian ini berjumlah 2 iterasi. Dengan  menggunakan  nilai  centroid  pada  iterasi  kedua,  maka  diperoleh  hasil  pengelompokan  pada  data sebenarnya sebagaimana pada tabel 5 [20].
Pada tabel 5 telah diketahui masing-masing cluster dari keseluruhan data. Dimana setiap data termasuk ke dalam cluster 1, 2 atau 3. Untuk mencapai tujuan pada penelitian ini maka dibutuhkan pendefenisian dari setiap cluster.Dimana dengan pencocokan jumlah penjualan terhadap hasil pengelompokan maka diperoleh kesimpulan bahwa  cluster  0  didefenisikan  sebagai  kategori  “Tidak  Laris”,  cluster  1  sebagai  “Kurang  Laris”  dan  cluster  2 sebagai  “Laris”.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  keseluruhan  data  produk  yang  diteliti  menggunakan algoritma  K-Means Clustering terdapat 5 produk yang termasuk pada kategori “Laris”, 2 produk pada kategori “Kurang Laris” dan 51 produk termasuk pada kategori “Tidak Laris”.
Tabel 6. Hasil Akhir Clustering
No Nama Produk Cluster 1 Cooking Oil Cp Tidak Laris 2 Filma CO SNI (0223) 12x1L Pch Tidak Laris 3 Filma CO SNI (0223) 6x2L Pch Tidak Laris 4 Filma Co SNI (0920) 1x18L BIB Tidak Laris 5 Filma CO SNI 12x1L Btl Tidak Laris 6 FILMA CO SNI 12X1L PCH Tidak Laris 7 Filma CO SNI 4x5L Jrc Tidak Laris 8 Filma CO SNI 6x2L Btl Tidak Laris 9 Filma CO SNI 6x2L Pch Laris 10 Filma CO SNI NP 6x2L Pch Tidak Laris 11 FILMA MGRN TF SALTED (0420) 60X200G SCH Laris 12 Filma MGRN TF Salted (0520) 24X250G Tub Tidak Laris 13 Filma MGRN TF Salted (0819) 60x200G Sch Tidak Laris 14 Filma MGRN TF Salted 60x200G Sch Tidak Laris 15 Filma MGRNKrim TF Salted(0622)24X250GTub Tidak Laris 16 Filma Professional CO SNI(0420)1x18L BIB Tidak Laris 17 Filma Professional CO Vit(0420)1x18L Jrc Tidak Laris 18 Kunci Mas CO 24x450mL PCH(NOT USED) Tidak Laris 19 Kunci Mas CO SNI (0323) 4x5L Jrc Tidak Laris 20 Kunci Mas CO SNI (0323) 6x2L Pch Tidak Laris 21 Kunci Mas CO SNI (0520) 12x900Ml Pch Kurang Laris 22 Kunci Mas CO SNI (0520) 24x450Ml Pch Tidak Laris 23 Kunci Mas CO SNI (0520) 48x200Ml Pch Tidak Laris 24 Kunci Mas CO SNI (0520) 4x5L Jrc Tidak Laris 25 Kunci Mas CO SNI (0920) 1x18L Jrc Tidak Laris 26 Kunci Mas CO SNI 12x900ML PCH Tidak Laris 27 Kunci Mas CO SNI NP 12x900Ml Pch Tidak Laris 28 Kunci Mas CO SNI NP 6x2L Pch Tidak Laris 29 Kunci Mas Cooking Oil SNI (0520)6x2L Pch Kurang Laris

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1464−1471 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5699
No Nama Produk Cluster 30 Kunci Mas Cooking Oil SNI 6x2L Pch Tidak Laris 31 Masku CO SNI (0423) 12x1L Pch Tidak Laris 32 Masku CO SNI (0423) 6x2L Pch Tidak Laris 33 Masku CO SNI (0520)12x1L PCH Tidak Laris 34 Masku Cooking Oil SNI (0520) 4x5L Jrc Tidak Laris 35 Masku Cooking Oil SNI (0520) 6x2L PCH Tidak Laris 36 MASKU COOKING OIL SNI 12X1L PCH Tidak Laris 37 Menara MGRN (0720) 1x15Kg Ctn Tidak Laris 38 Menara MGRN Krim (0720) 1x15Kg Ctn Tidak Laris 39 Menara MGRN Krim (0922) 15Kg Ctn Tidak Laris 40 Menara SHT BKF Classic (0620)1x15Kg Ctn Tidak Laris 41 Menara SHT BKF Classic (0822) 15Kg Ctn Tidak Laris 42 Menara SHT BKF Spc MRD (0420) 1x15Kg Ctn Tidak Laris 43 Menara Spc SHT BKF (0322) 15Kg Ctn Tidak Laris 44 Minyakita CO SNI (1022) 12x1L Pch Laris 45 Mitra CO SNI (0323) 12x1L Pch Tidak Laris 46 Mitra CO SNI (0323) 6x2L Pch Laris 47 Mitra CO SNI (1121) 12x1L Pch Tidak Laris 48 Mitra CO SNI (1121) 6x2L Pch Laris 49 Mitra CO SNI NP 12x1L Pch Tidak Laris 50 Mitra CO SNI NP 6x2L Pch Tidak Laris 51 Mitra Cooking Oil SNI (0520) 12x1L Pch Tidak Laris 52 Palmboom Margarine TF 24X250G Tub Tidak Laris 53 Palmboom Margarine TF 24X500G Tub Tidak Laris 54 Palmboom MGRN TF (0122) 24X500G Tub Tidak Laris 55 Palmboom MGRN TF (1220) 24X250G Tub Tidak Laris 56 Palmboom MGRN TF (1220) 24X500G Tub Tidak Laris 57 Palmvita SHT BOS (0720) 1x18Kg Pal Tidak Laris 58 Palmvita SHT DFF (0620) 1x15Kg Ctn Tidak Laris
Tabel 6. merupakan hasil akhir clustering. Setelah proses pengelompokan selesai, file hasil pengelompokan yang telah dilakukan diunduh melalui colab. Data diatas adalah tampilan data hasil pengelompokan yang diunduh dari colab.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  proses  pengelompokan  penjualan  sembako  di  PT.  Sinarmas  Distribusi  Nusantara dapat  dilakukan  menggunakan  teknik  data  mining  yang  dengan  tahapan  proses  pre-processing  data,  penentuan jumlah cluster, proses algoritma K-Means Clustering dan evaluasi hasil clustering. Dengan mengelompokkan data penjualan  PT.  Sinarmas  Distribusi  Nusantara,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  produk-produk  yang  paling diminati oleh setiap cluster konsumen. Dengan demikian, mereka dapat mengalokasikan stok secara proporsional untuk  memenuhi permintaan  dari  masing-masing  segmen pasar. Proses pengelompokan  data  memperoleh hasil bahwa dari keseluruhan produk yang diteliti, 5 produk termasuk pada kategori “Laris”, 2 produk pada kategori “Kurang Laris” dan 51 produk pada kategori “Tidak Laris”. Hasil dari proses pengelompokan memperoleh nilai davies-bouldin index sebesar 0.8911.

## REFERENCES
[1] K. A. Ningtyas, “Strategi Peningkatan Pembelian di PT. Haruman Multi Artha melalui Bauran Pemasaran.” Universitas Islam Indonesia, 2023.
[2] K.  Y.  Saputra,  “Analisis  Komunikasi  Organisasi  Pada  Pt.  Duta  Palma  Nusantara  Pks  Sei.  Kuko  Kuantan  Singingi.” Universitas Islam Riau, 2019.
[3] A. Syamil et al., Manajemen Rantai Pasok. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[4] M. B. Soeltanong and C. Sasongko, “Perencanaan produksi dan pengendalian persediaan pada perusahaan manufaktur,” J. Ris. Akunt. Perpajak., vol. 8, no. 01, pp. 14–27, 2021.
[5] A. A. B. Sahbannur, “Analisis Pengendalian Internal atas Persediaan Barang Dagang pada CV. Aisyah,” vol. 1, p. 50, 2019.
[6] D. S. Dewi, “Dampak Keberadaan Pasar Modern Terhadap Pendapatan Para Pedagang Pasar Tradisional (Studi Kasus di Desa Tanggul Angin Kecamatan Punggur).” IAIN Metro, 2020.
[7] D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, and A. Ajiz, “Clustering Data Persediaan Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist., pp. 1–9, 2022.
[8] D. H. Depari, Y. Widiastiwi, and M. M. Santoni, “Perbandingan Model Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest untuk  Prediksi  Klasifikasi  Penyakit  Jantung,”  Inform.    J.  Ilmu  Komput.,  vol.  18,  no.  3,  p.  239,  2022,  doi:

## Journal of Information System Research (JOSH)
10.52958/iftk.v18i3.4694.
[9] N.  F.  Adani,  A.  F.  Boy,  and  R.  Syahputra,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Data  Penjualan Berdasarkan Pola Pembelian Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko Syihan,” J. Cyber Tech, vol. 2, no. 5, 2019.
[10]  D.  Dona,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Baik  Dan  Gizi  Buruk  Pada  Balita (Studi Kasus Kabupaten Rokan Hulu),” Rabit J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 7, no. 2, pp. 179–191, 2022.
[11]  Y.  Prayoga,  A.  Mahmudi,  and  H.  Z.  Zahro,  “Penerapan  Metode  K  Means  Pada  Sistem  Informasi  Akademik  Untuk Pengelompokkan Siswa Berprestasi Di Upt Sma Negeri 3 Kota Pasuruan Berbasis Web,” Jati (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 822–828, 2021.
[12]  N. S. Aji, F. Natsir, and S. Istianah, “Penentuan Penjualan Barang Berdasarkan Pengelompokan Produk dengan K-Means Clustering Metode CRISP-DM Pada CV Sembako Dina,” J. Zetroem, vol. 05, no. 02, pp. 119–126, 2023.
[13]  A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari,  “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 849–855, 2022.
[14]  S. Sriani, M. S. Hasibuan, and R. Ananda, “Classification of Batu Bara Songket Using Gray-Level Co-Occurrence Matrix and Support Vector Machine,” J. Ris. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 481–490, 2022, doi: 10.34288/jri.v5i1.469.
[15]  Suhardi, A. H. Lubis, A. Aprilia, and I. A. Ningrum, “Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique pada Pemilihan  Cafe  Terfavorit,”  Sist.  Pendukung  Keputusan  dengan  Apl.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–11,  2023,  doi: 10.55537/spk.v2i1.114.
[16]  P. W. Rahayu et al., Buku Ajar Data Mining. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2024.
[17]  E. Akbar, “Perbandingan Algoritma Dbscan-K Means dan K Means Untuk Pengelompokan Madrasah Aliyah Provinsi Jawa Timur.” Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2023.
[18]  F. A. Dewa and M. T. Jatipaningrum, “SEGMENTASI E-COMMERCE DENGAN CLUSTER K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS: Studi Kasus: Media Sosial di Indonesia yang diunduh di Play Store,” J. Stat. Ind. dan Komputasi, vol. 4, no. 01, pp. 53–67, 2019.
[19]  R.  Mauliadi,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam  Analisis  Tingkat  Potongan  Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda,” J. Inform. Ekon. Bisnis, pp. 124–129, 2022.
[20]  M.  R.  Q.  Baihaqie,  “Analisis  Perilaku  Konsumen  pada  Usaha  Ritel  dengan  menggunakan  Metode  Association  Rule- Market  Basket  Analysis  dan  Clustering  sebagai  Usulan  Strategi  Peningkatan  Penjualan  (Studi  Kasus:  Intimart Gedongan).” Universitas Islam Indonesia, 2023.