## PENGELOMPOKAN TRANSAKSI PENJUALAN AKSESORIS HP DAN PULSA DENGAN METODE K-MEANS UNTUK MENINGKATKAN STRATEGI PEMASARAN DI TOKO BAGUS CELLULER
Muhammad Syam Al ghifari 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, (0231) 490480. syamalghifari7@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam bidang Informatika, menghadapi tantangan penting dalam pengklasifikasian transaksi bisnis menjadi sebuah  isu  yang  mendesak,  khususnya  bagi  sektor  ritel  seperti  Bagus  Celluler.  Isu  utama  yang  muncul  adalah kerumitan dan jumlah data yang bertambah seiring kemajuan teknologi. Studi ini diarahkan untuk mengeksplorasi dan mengimplementasikan metode klasterisasi data dengan menggunakan algoritma K-Means, khususnya pada transaksi penjualan aksesoris telepon seluler dan voucher pulsa di Bagus Celluler. Tujuan klasterisasi ini adalah untuk menemukan tren pembelian yang seragam di antara berbagai segmen konsumen. Data yang terkumpul dari Bagus  Celluler  akan  ditelaah  dengan  teliti  melalui  algoritma  K-Means  untuk  mengkategorikan  konsumen berdasarkan pola pembelian mereka. Studi kasus ini dilaksanakan dengan mengambil contoh Bagus Celluler, yang mencerminkan dinamika pasar aksesoris telepon seluler dan voucher pulsa di wilayah spesifik. Dengan penerapan algoritma K-Means, diharapkan temuan dari studi ini akan menyediakan wawasan strategis yang bermanfaat bagi Bagus  Celluler  untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran  mereka,  dengan  menyesuaikan  penawaran  produk  dan jasa sesuai dengan kecenderungan konsumen yang beragam. Studi ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang  lebih  dalam  mengenai  klasterisasi  dalam  sektor  ritel,  terutama  pada  pasar  aksesoris  telepon  seluler  dan voucher  pulsa.  Selain  itu,  studi  ini  juga  menunjukkan  bagaimana  analisis  data  dapat  dimanfaatkan  untuk memperbaiki strategi pemasaran dan meningkatkan kepuasan konsumen. Berdasarkan hasil klasterisasi, jumlah kelompok  optimal  untuk  data  transaksi  penjualan  aksesoris  telepon  seluler  dan  voucher  pulsa  dengan menggunakan algoritma K-Means dan indeks Davies Bouldin adalah tiga, dengan nilai Davies Bouldin sebesar- 0.205. Nilai maksimum iterasi yang menghasilkan klaster terbaik untuk data transaksi ini, yang berkisar dari satu hingga  sepuluh  dan  dihitung  secara  numerik,  menunjukkan  konsistensi  nilai  DBI  sebesar  -0.205  untuk  klaster K=3. Hasil studi ini diharapkan dapat menjadi fondasi dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efisien dan sesuai dengan setiap segmen konsumen yang telah diidentifikasi.
Kata kunci : Pengelompokan  data,  K-Means,  analisis  transaksi  penjualan,  preferensi  konsumen,  strategi pemasaran, aksesoris HP, pulsa, studi kasus

## 1. PENDAHULUAN
Di  zaman  yang  ditandai  dengan  kemajuan teknologi yang cepat, Informatika telah menjadi pilar penting  dalam  evolusi  berbagai  bidang  kehidupan. Inovasi berkelanjutan dalam teknologi informasi telah merevolusi  cara  kita  berkomunikasi,  bekerja,  dan mengelola bisnis. Dampak dari inovasi ini terasa luas, mulai  dari  evolusi  model  bisnis  hingga  perubahan dalam  pendidikan  dan  layanan  publik.  Dalam  ranah teknologi,  kemajuan  di  bidang  kecerdasan  buatan, cloud  computing,  dan  Internet  of  Things  (IoT)  telah memodifikasi cara kita memanfaatkan dan menyatukan  teknologi  dalam  kehidupan  kita  sehari- hari.  Sementara  itu,  dunia  bisnis  mengalami transformasi digital, dengan e-commerce sebagai salah satu contoh paling  menonjol dari pengaruh teknologi informasi  terhadap  operasional  perusahaan  dan interaksi dengan konsumen. Dalam konteks ini, toko- toko seperti Bagus Celluler dihadapkan pada tantangan dan  kesempatan  baru  dalam  menyesuaikan  strategi pemasaran mereka agar tetap relevan dan kompetitif di pasar  yang  terus  berubah.  Karena  itu,  penelitian  ini
dirancang  untuk  meneliti  penggunaan  metode  K- Means dalam klasifikasi transaksi penjualan aksesoris telepon  seluler  dan  voucher  pulsa  di  Bagus  Celluler, dengan tujuan untuk memberikan wawasan yang dapat meningkatkan strategi pemasaran dalam industri yang dinamis ini.
Dalam lingkup Informatika, tantangan signifikan yang dihadapi adalah pengelompokan transaksi bisnis, yang  sangat  relevan  bagi  sektor  ritel,  termasuk  toko Bagus  Celluler.  Toko  tersebut  menghadapi  beberapa isu  yang  memerlukan  solusi.  Salah  satu  isu  utama adalah  peningkatan  kompleksitas  dan  volume  data yang  berkembang  pesat  sejalan  dengan  kemajuan teknologi.  Dalam  operasionalnya,  toko  mungkin mengalami  kesulitan  dalam  menganalisis  dan memahami pola pembelian pelanggan dengan efektif. Di  samping  itu,  persaingan  pasar  yang  meningkat menuntut  pemanfaatan  data  transaksi  yang  optimal untuk memperkuat strategi pemasaran dan mempertahankan  daya  saing.  Kendala  praktis seringkali muncul dari kurangnya pemahaman tentang pengelolaan  dan  penerapan  metode  klasterisasi  data
yang sesuai. Ini menuntut pengembangan metode yang cerdas  dan  efisien  dalam  pengelompokan  transaksi penjualan, yang akan memberikan wawasan berharga untuk  manajemen  toko.  Mengatasi  masalah  ini menjadi  krusial,  sebab  dapat  membantu  toko  Bagus Celluler  dan  bisnis  serupa  untuk  meningkatkan efisiensi  operasional.  Penyelesaian  masalah  ini diharapkan  akan  membuka  peluang  baru  dalam memaksimalkan  penggunaan  data  transaksi  untuk keuntungan  bisnis.  Dengan  demikian,  toko  Bagus Celluler dapat mengidentifikasi peluang untuk inovasi dan  pertumbuhan  dalam  pasar  yang  kompetitif. Akhirnya, solusi yang ditemukan akan memungkinkan toko untuk menyediakan layanan yang lebih baik dan memenuhi kebutuhan pelanggan secara lebih efektif.
Studi-studi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya telah  mengeksplorasi  dimensi  pengelompokan  dalam transaksi  penjualan  dan  preferensi  konsumen  di berbagai  sektor.  Misalnya,  penelitian  oleh  [1], menunjukkan  bagaimana  metode  K-Means  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  konsumen  di sektor  ritel.  Hasil  mereka  menunjukkan  bahwa pengelompokan  tersebut  dapat  membantu  dalam mengidentifikasi tren pembelian yang dapat dimanfaatkan  untuk  memperkuat  strategi  pemasaran. Akan tetapi, penelitian tersebut tidak menyoroti sektor aksesoris telepon seluler dan pulsa, yang memiliki ciri khas  tersendiri  baik  dari  sisi  konsumen  maupun produk.  Penelitian  lain  yang  tidak  disebutkan namanya, meneliti tentang preferensi konsumen dalam industri  aksesoris  teknologi,  termasuk  aksesoris telepon  seluler,  namun  tidak  memanfaatkan  metode pengelompokan.  Hasil  penelitian  ini  menekankan bahwa  memahami  preferensi  konsumen  merupakan kunci  dari  strategi  pemasaran  yang  efektif.  Namun, masih terdapat ruang untuk penelitian lebih mendalam di area spesifik ini, seperti di pasar aksesoris telepon seluler  dan  pulsa  di  toko  Bagus  Celluler.  Penelitian oleh  [2]  menerapkan  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan  produk  unggulan  PT.  Koko  Pelli. Penelitian  ini  menyoroti  pentingnya  bagi  perusahaan untuk  mengenali  pola  pembelian  konsumen  dan mengelompokkan  produk  sesuai  dengan  preferensi dan  kebutuhan  mereka.  Hasil  penelitian  ini  mungkin termasuk  penilaian  terhadap  efektivitas  algoritma  K- Means  dalam  mengelompokkan  produk  berdasarkan kriteria seperti kejelasan kelompok, homogenitas, dan relevansi  dengan  kebutuhan  bisnis.  Meskipun penelitian ini telah menggunakan algoritma K-Means, masih  terbuka  peluang  untuk  penelitian  lebih  lanjut, seperti  mengintegrasikan  data  tambahan  seperti demografi atau perilaku pembelian untuk meningkatkan  presisi  pengelompokan.  Penelitian mendatang juga bisa mempertimbangkan penggunaan algoritma  pengelompokan  lain  atau  pengembangan algoritma  baru  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan bisnis  tertentu.  Terakhir  penelitian  oleh  [3],  meneliti pengaruh analisis data transaksi terhadap peningkatan strategi pemasaran.  Studi ini  menegaskan pentingnya pemasaran  berbasis  data  dalam  dunia  bisnis  yang
modern. Walaupun literatur yang ada telah membahas aspek-aspek  penting  dari  pengelompokan  pelanggan dan analisis preferensi, penelitian yang berfokus pada transaksi penjualan aksesoris telepon seluler dan pulsa, terutama yang menggunakan metode K-Means, masih jarang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melengkapi  literatur  yang  ada  dan  memberikan wawasan lebih dalam mengenai cara-cara mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dalam  konteks yang spesifik ini.
Inti dari penelitian ini adalah penerapan  metode K-Means untuk menganalisis data transaksi penjualan aksesoris  telepon  dan  voucher  di  Bagus  Celluler, dengan penekanan pada segmentasi konsumen. Tujuan utamanya adalah untuk menemukan segmen konsumen  dengan  preferensi  pembelian  yang  serupa untuk  produk  aksesoris  telepon  dan  voucher. Pentingnya penelitian ini terletak pada upayanya untuk menutup  celah  dalam  literatur  yang  ada,  yang  belum sepenuhnya  menjelajahi  pemanfaatan  metode  K- Means dalam konteks bisnis tertentu ini. Penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan wawasan yang lebih dalam  tentang  bagaimana  strategi  pemasaran  dapat dioptimalkan  dalam  bisnis  aksesoris  telepon  dan voucher,  dengan  pendekatan  yang  lebih  terarah  dan disesuaikan  dengan  preferensi  pelanggan.  Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan keuntungan  praktis  bagi  Bagus  Celluler  dan  bisnis serupa,  dengan  menyediakan  panduan  strategis  yang lebih  efektif  untuk  bersaing  di  pasar  ritel  teknologi yang sangat kompetitif. Kesimpulannya, penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  sumbangan  signifikan dalam  bidang  Informatika  dan  pemasaran,  dengan mengisi  kekosongan  dalam  pemahaman  tentang analisis  data  konsumen  dalam  konteks  yang  sangat spesifik ini.
Penelitian ini akan menerapkan teknik K-Means untuk  mengevaluasi  data  transaksi  dari  penjualan aksesoris telepon dan pulsa di Bagus Celluler. Teknik ini akan digunakan untuk mengkategorikan pelanggan menurut  pola  pembelian  mereka.  Data  yang dikumpulkan akan diteliti dengan teliti menggunakan algoritma  K-Means.  Selanjutnya,  penelitian  ini  akan menggunakan  metode  analisis  data  yang  maju  untuk menemukan  tren  pembelian  yang  konsisten  di  antara kelompok-kelompok  pelanggan  yang  terbentuk. Pendekatan  eksperimental  ini  akan  membantu  dalam memahami kecenderungan pelanggan dan merancang strategi  pemasaran  yang  lebih  personal.  Metode  ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih luas  mengenai  perilaku  konsumen  dalam  pasar aksesoris  telepon  dan  pulsa,  serta  strategi  untuk meningkatkan efektivitas pemasaran.
Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  dampak yang  berarti  dalam  bidang  Informatika  dan  industri aksesoris  telepon  serta  voucher.  Dengan  berhasilnya penelitian ini, akan tersedia wawasan yang lebih dalam mengenai  penerapan metode  K-Means  dalam menganalisis data transaksi penjualan dan segmentasi konsumen  untuk  kasus  tertentu.  Hal  ini  akan
memperkaya  pemahaman  mengenai  cara  praktis menggunakan metode segmentasi dalam industri ritel teknologi,  serta  memberikan  kejelasan  lebih  lanjut tentang  preferensi  konsumen,  tren  pembelian,  dan perilaku konsumen dalam pasar aksesoris telepon dan voucher.  Praktisi  di  bidang  ini  akan  mendapat keuntungan  dari  panduan  strategis  yang  lebih  efektif untuk  pengambilan  keputusan  pemasaran  dan penawaran produk yang lebih sesuai dengan keinginan pelanggan. Temuan dari penelitian ini juga diharapkan dapat  memberikan  perspektif  baru  bagi  peneliti  lain dalam  Informatika  dan  mungkin  akan  mendorong inovasi  dalam  teknologi  pintar  untuk  analisis  data konsumen, sehingga memungkinkan pemahaman dan respons pasar yang lebih efisien—suatu aspek krusial di  era  digital.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini berpotensi  memberikan  kontribusi  penting  dalam memahami analisis data konsumen dan penerapannya dalam  bisnis  aksesoris  telepon  dan  voucher,  serta memberikan manfaat praktis bagi stakeholder di sektor ini

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian terdahulu
Hasil tinjauan literatur yang telah dilakukan pada topik “Pengelompokan Transaksi Penjualan Aksesoris Hp  &  Pulsa  Dengan  K-Means  Untuk  Strategi Pemasaran  Toko  Bagus  Celuller”  dapat  dirangkum sebagai berikut::
Jurnal  [1]  yang  berjudul  "  Penerapan  K-Means pada Pengelompokan Penjualan Produk Smartphone" oleh  [4],  membahas  pentingnya  para  pengembang untuk menemukan strategi atau suatu pola yang dapat meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  produk, seperti  halnya  pada  PT.  Vivo  Communication Indonesia  cabang  Pematangsiantar.  Salah  satu strateginya  adalah  memanfaatkan  data  transaksi dengan  melakukan  pengelompokkan  untuk  melihat produk mana yang lebih laku dipasaran dan mana yang tidak, agar dapat dilakukan evaluasi dalam perencanaan  promosi  produk  Vivo  selanjutnya. Metode pengelompokkan pada penelitian ini menggunakan  metode  Clustering  K-Means.  Metode K-Means  adalah  metode  data  mining  yang  mampu mengelompokkan  beberapa  data  menjadi  bagian- bagian tertentu. Pada makalah ini data penjualan yang telah diperoleh akan dibagi menjadi 3 kelompok yaitu penjualan  rendah,  penjualan  sedang  dan  penjualan tinggi.  Berdasarkan  hasil  Pengujian  menggunakan metode K-Means terhadap data penjualan smartphone Vivo,  diperoleh  bahwa  penjualan  kelompok  tertinggi hanya ada 1 data, yakni Vivo Y12 3+32GB. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  metode  K-Means  dapat diterapkan untuk melakukan pengelompokkan penjualan  smartphone  Vivo,  karena  sesuai  dengan hasil penjualan yang sebenarnya.
Jurnal  [2]  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma K-Means  Pada  Penjualan  Saldo  Transportasi  Online Studi  Kasus  Konter  XYZ”  oleh  [5].  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengelompokkan  penjualan  saldo
transportasi  online  agar  dapat  memberikan  masukan khususnya  dalam  strategi  promosi  konter  XYZ. Metode yang diterapkan adalah klasterisasi menggunakan algoritma K-Means untuk menghasilkan  kelompok  berdasarkan  nominal  harga pembelian.  Awalnya,  dataset  terdiri  dari  4.867  entri, tetapi  setelah  dilakukan  pembersihan  data,  tersisa 2.642  entri.  Data  ini  diperoleh  dari  penjualan  konter XYZ  selama  bulan  Oktober  2022.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  kelompok  utama, yaitu Cluster C1 dengan jumlah 2.499 data atau sekitar 94,59% dari total, dan Cluster C2 dengan jumlah 143 data atau sekitar 5,41%. Cluster C1 memiliki nominal pembelian  yang  rendah,  sementara  Cluster  C2 memiliki nominal pembelian yang tinggi. Temuan ini mengindikasikan  bahwa  algoritma  K-Means  efektif digunakan  untuk  mengelompokkan  penjualan  saldo transportasi  online  di  konter  XYZ,  dan  juga menunjukkan  bahwa  penjualan  saldo  transportasi online cukup menggembirakan karena mayoritas data berada  pada  kelompok  dengan  nominal  pembelian rendah.
Jurnal [3] berjudul “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Data Penjualan Optik Chantika” oleh [6]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis data  mining  menggunakan  metode clustering K-Means  pada  data  penjualan  merek  kacamata  di Optik  Chantika.  Evaluasi  performa  metode  K-Means dilakukan  menggunakan  nilai  Davies  Bouldin  Index, dan  hasil  optimal  menunjukkan  jumlah  klaster  10. Namun,  penelitian  ini  memilih  untuk  menggunakan tiga  klaster  untuk  klasterisasi:  penjualan  tertinggi, penjualan  sedang,  dan  penjualan  terendah.  Melalui metode  K-Means,  merek  kacamata  dengan  penjualan tertinggi selama tiga bulan tergabung dalam Cluster_0, sedangkan  Cluster_1  berisi  merek  kacamata  dengan penjualan  sedang,  dan  Cluster_2  berisi  merek kacamata dengan penjualan terendah. Hasil penelitian ini  menunjukkan  bahwa  50%  merek  kacamata termasuk dalam  kategori penjualan tertinggi, 27,27% termasuk  dalam  kategori  penjualan  sedang,  dan 22,72% termasuk dalam kategori penjualan terendah. Dengan  adanya  pengelompokan  berdasarkan  pola penjualan  ini,  Optik  Chantika  dapat  mengoptimalkan pengelolaan data penjualan dan memenuhi kebutuhan konsumen  dengan  lebih  baik.  Dengan  pemahaman yang  lebih  baik  tentang  pola  penjualan,  perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih efektif dalam hal  pengadaan  stok  dan  strategi  pemasaran. Diharapkan  hal  ini  dapat  meningkatkan  pendapatan perusahaan dan memberikan manfaat yang signifikan bagi Optik Chantika.
Jurnal [4] berjudul “Penerapan Data Mining Pada Penjualan  Produk  Digital  Konter  Leppangeng  Cell Menggunakan Metode K-Means Clustering” oleh [7]. Metode  K-Means  dapat  diterapkan  pada  Konter Leppangeng  Cell  untuk  menganalisis  penjualan produk  digital  yang  laris  dan  tidak  laris.  Penerapan metode  K-Means  di  Konter  Leppangeng  Cell melibatkan pengelompokkan data stok produk digital
dan  memilih  tiga  kelompok  acak  sebagai  centroid awal.  Setelah  data  tiap  kelompok  stabil,  hasil pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  dari  total  133 produk  yang  dianalisis,  114  di  antaranya  terjual dengan  baik,  5  produk  kurang  laku,  dan  14  produk tidak  laku.  Selanjutnya,  penerapan  metode  K-Means dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan  memasukkan  data  stok  produk  awal,  stok terjual,  dan  stok  akhir  yang  akan  diubah  menjadi kelompok. Setelah proses ini selesai, RapidMiner akan menghasilkan  informasi  mengenai  produk  yang diminati secara tinggi dan rendah berdasarkan analisis K-Means.  Dengan  demikian,  melalui  penerapan metode  K-Means  ini,  Konter  Leppangeng  Cell  dapat mendapatkan  wawasan  yang  lebih  baik  mengenai penjualan  produk  digital  mereka,  memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan strategi pemasaran dan manajemen  stok  guna  meningkatkan  penjualan  dan mengurangi produk yang tidak laku.
Jurnal  [5]  berjudul  “Penerapan  Data  Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Rotan” oleh [8]. Analisis diperlukan untuk memahami pola  penjualan  produk  agar  dapat  menghasilkan prediksi penjualan yang akurat. Penggalian informasi dari data berskala besar dapat dilakukan menggunakan teknik data mining, dengan metode clustering sebagai dasar  pengambilan  keputusan  dalam  proses  prediksi. Hasil pengujian data mining ini dapat dibagi menjadi tiga kelompok utama: Tidak Laku, Sedang Laku, dan Laris.  Setelah  pengujian,  hasil  kluster  menunjukkan bahwa: Cluster 0 memiliki nilai sebesar 4,636,996,106,454.166,  Cluster  1  memiliki  nilai sebesar  1,088,684,561,455.892,  Cluster  2  memiliki nilai sebesar 4,624,429,728,751.111. Dari hasil kluster tersebut,  diketahui  bahwa:  Kelompok  Tidak  Laku terdiri  dari  6 data,  Kelompok  Sedang  Laku  memiliki 114  data,  Kelompok  Laris  memiliki  9  data.  Dengan informasi ini, perusahaan dapat mengidentifikasi pola penjualan yang berbeda-beda dan membuat keputusan strategis yang lebih tepat dalam mengelola produknya, seperti  mengoptimalkan  stok,  menyesuaikan  harga, atau  meningkatkan  promosi  untuk  meningkatkan penjualan  produk  yang  kurang  laku  dan  memperkuat strategi untuk produk yang laris.
Jurnal  [6]  berjudul  “Mengidentifikasi  Strategi Promosi pada Jasa Penjualan Saldo Digital menggunakan  Pendekatan  Clustering”  oleh  [9]. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi  pola  penjualan  saldo  digital  dan menyusun strategi promosi yang efektif untuk konter ZAR.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  clustering dengan  Algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan transaksi berdasarkan besaran nominal harga penjualan.  Silhouette  digunakan  untuk  menentukan jumlah cluster yang optimal. Dataset yang digunakan adalah  data  penjualan  saldo  digital  konter  ZAR  dari bulan  November  2021  hingga  Oktober  2022.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  cluster utama  yang  dihasilkan.  Cluster  pertama  terdiri  dari penjualan  dengan  nominal  harga  rendah,  sebanyak
49.213  data,  sementara  cluster  kedua  terdiri  dari penjualan  dengan  nominal  harga  tinggi,  sebanyak 3.076 data. Meskipun demikian, ditemukan bahwa ada beberapa  data  yang  termasuk  dalam  cluster  nominal harga  tinggi.  Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  efektif digunakan  untuk  mengelompokkan  penjualan  saldo digital konter ZAR. Meskipun penjualan saldo digital konter  ZAR  tergolong  baik,  ada  beberapa  data  yang masuk ke dalam cluster dengan nominal harga tinggi. Oleh karena itu, pemilik konter ZAR dapat merancang strategi promosi dengan memberikan potongan harga untuk  produk  dengan  nominal  harga  di  bawah 142.000.  Hal  ini  diharapkan  dapat  mendorong pelanggan  yang  biasanya  membeli  dengan  nominal harga tinggi untuk beralih ke produk dengan nominal harga  rendah,  sehingga  meningkatkan  penjualan secara keseluruhan.
Jurnal  [7]  berjudul  “Implementasi  Rapidminer Dengan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Analisa Penjualan Pada Toko OJ CELL” oleh [10]. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  data  yang  dapat digunakan untuk keperluan pemasaran, yang diharapkan  akan  membantu  pertumbuhan  toko. Metode  yang  digunakan  adalah  Clustering  K-Means untuk mengelompokkan jenis transaksi menjadi sangat laris,  laris,  dan  kurang  laris.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  provider  atau  paket  data  yang diminati  oleh  masyarakat  sekitar  Oj  Cell.  Dalam penelitian  ini,  juga  digunakan  aplikasi  RapidMiner untuk  memudahkan  analisis  data  dan  menghasilkan hasil yang lebih akurat. Dengan demikian, diharapkan penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang berharga  bagi  Oj  Cell  dalam  merancang  strategi pemasaran  yang  lebih  efektif,  yang  pada  gilirannya akan  membantu  pertumbuhan  dan  kesuksesan  toko mereka.
Jurnal  [8]  berjudul  “Analisis  Clustering Pengelompokan  Penjualan  Paket  Data  Menggunakan Metode K-Means” oleh [11]. Penelitian ini dilakukan untuk  menganalisis  pengelompokan  data  penjualan paket  yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan  di  counter menggunakan  metode  K-Means.  Metode  K-Means dipilih  karena  algoritma  ini  tidak  terpengaruh  oleh tatanan awal dari objek-objek yang digunakan. Hal ini terbukti  ketika  penulis  mencoba  menentukan  cluster awal  yang berpusat secara acak dari salah  satu objek dalam  perhitungan  pertama  penjualan  paket  data  di counter. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini antara  lain  Harga,  Masa  aktif,  dan  beberapa  data lainnya  mengenai  paket.  Algoritma  K-Means  Cluster Analysis  pada  dasarnya  diterapkan  pada  masalah pemahaman  kebutuhan  konsumen,  dengan  tujuan mengidentifikasi  jenis  paket  data  yang  sering  dibeli oleh pelanggan. Algoritma K-Means dapat digunakan untuk  menggambarkan  karakteristik  dari  masing- masing kelompok dengan merangkum sejumlah besar objek,  sehingga  mempermudah  pemahaman  dan analisis lebih lanjut.
Jurnal  [9]  berjudul  “Penentuan  Segmentasi Konsumen Pada Marketing Data IFood Menggunakan Metode K – Means Clustering” oleh [12]. Berdasarkan informasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa perusahaan  IFood  perlu  melakukan  segmentasi konsumen. Segmentasi ini akan dilakukan menggunakan  metode  K-Means  Clustering.  Pertama, variabel  jumlah  pembelian  produk  per  kategori  akan dikelompokkan  menjadi  2  kluster.  Kedua,  variabel metode  pembelian  akan  dikelompokkan  menjadi  2 kluster.  Terakhir,  tingkatan  pendidikan  konsumen akan  dikelompokkan  menjadi  5  tingkatan.  Dengan menerapkan metode K-Means Clustering, diharapkan perusahaan  dapat  lebih  mudah  menentukan  rencana promosi  atau  pemasaran  untuk  kampanye  berikutnya dengan tingkat keberhasilan mencapai 100%.
Jurnal  [10]  berjudul  “Analisis  Clustering  Pada Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K-Means” oleh  [13].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan  proses  k-means  clustering  pada  data merek ponsel dan menerapkan algoritma k-means pada data  penggunaan  telepon  seluler  siswa  di  Perguruan Tinggi Bandarlampung agar dapat diklaster menjadi 3 kelompok, yaitu kelompok "sangat baik", "baik", dan "cukup" dalam hal kebutuhan teknologi. Metode yang digunakan adalah algoritma k-means clustering. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari total 322 siswa yang  disurvei,  120  siswa  memiliki  telepon  seluler dengan  kategori  "sangat  baik",  148  siswa  memiliki telepon  seluler  dengan  kategori  "baik",  dan  54  siswa memiliki telepon seluler dengan kategori "cukup". Hal ini mengindikasikan bahwa mayoritas siswa di Daerah Bandarlampung  menggunakan  merek  HP  dengan kategori "baik" dalam memenuhi kebutuhan teknologi.

## 2.2.  Machine Learning
Machine  Learning,  salah  satu  cabang  ilmu komputer  yang  berkaitan  dengan  kecerdasan  buatan, berfokus  pada  pembuatan  sistem  yang  belajar  dari data. Data adalah aspek kunci dari algoritma Machine Learning.  Data  pelatihan  yang  dibagi  menjadi  data pelatihan  dan  data  pengujian  digunakan  untuk mengembangkan  model,  sedangkan  data  pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang dilatih  pada  data  baru.  Dengan  memanfaatkan  data, Machine  Learning  meningkatkan  kemampuannya untuk memahami pola, membuat prediksi, dan belajar dari pengalaman.[10]

## 2.3.  Data Mining
Data mining merupakan suatu proses yangkompleks dengan menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning guna  mengekstraksi  informasi  yang  berharga  dari database  berskala  besar.  Informasi  yang  terhimpun diolah dalam database untuk mendukung pengambilan keputusan.[8]  menguraikan  tahapan-tahapan  data mining,  mencakup  pembersihan  data,  integrasi  data dari  beragam  sumber,  pemilihan  data  yang  relevan, transformasi  data,  proses  mining,  evaluasi  pola,  dan
presentasi  pengetahuan.  Tahap  terakhir  mencakup perumusan keputusan berdasarkan hasil analisis yang didapatkan.[14]

## 2.4.  Clustering K-Means
Clustering  K-Means  adalah  salah  satu  metode analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan data  menjadi  beberapa  kelompok  yang  saling berhubungan  berdasarkan  kesamaan  atribut.  Metode ini  bekerja  dengan  cara  mendefinisikan  pusat  klaster (centroid)  secara  acak,  kemudian  menghitung  jarak antara setiap data dengan centroid tersebut. Setiap data akan dikelompokkan ke dalam klaster yang memiliki centroid  terdekat.  Setelah  semua  data  terkelompok, akan dihitung kembali centroid baru berdasarkan rata- rata dari data dalam satu klaster.[4]

## 3. METODE PENELITAN

## 3.1.  Metode penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  metode  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  dengan  pendekatan kuantitatif.  Proses  KDD  merupakan  serangkaian tahapan global dalam penggalian data yang melibatkan pengolahan  informasi  dari  data  yang  besar  dengan tujuan  untuk  mengeksplorasi  dan  menganalisis  data tersebut  sehingga  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat  untuk  pembentukan  pengetahuan  baru. Adapun  tahapan  metode  penelitian  yang  dilakukan untuk  menyusun  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 1

## Gambar 1 Tahapan Metode Penelitian

## 3.2.  Tahapan Metode Penelitian
Tabel  di  bawah  ini  memberikan  penjelasan mengenai  aktivitas  dan  deskripsi  aktivitas  dari  setiap tahapan-tahapan  yang  telah  divisualisasikan  pada gambar  3.  1  diatas.  Analisis  lebih  lanjut  terkait  tabel akan dijelaskan dalam bagian table 3.1.

## Tabel 1 Tahapan Metode Penelitian
No Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas 1 Selection Memilih dan mengump ulkan data Memilih dan mengumpulkan data yang relevan dengan tujuan penelitian. Proses ini melibatkan pemilihan sumber data yang sesuai dan pembatasan data yang diperlukan.
No Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas 2 Preproces sing Persiapan data sebelum proses analisis Melibatkan langkah- langkah persiapan data sebelum proses analisis, seperti membersihkan data dari noise, mengisi nilai yang hilang, dan standarisasi data. 3 Transfor mation Mengubah struktur atau format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis Mengubah struktur atau format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis, termasuk pengkodean variabel, pembuatan variabel baru, atau transformasi lainnya. 4 Data Mining Proses utama pengguna an algoritma K-Means Clustering Proses utama penggunaan algoritma K-Means Clustering untuk menggali pola dan hubungan tersembunyi dalam data penjualan aksesoris hp dan pulsa. 5 Interpreta tion/Eval uation Interpretat ion/Evalu ation Menganalisis hasil clustering dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) sebagai metode evaluasi untuk mengukur keberhasilan dan kualitas clustering.

## 3.3.  Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung dari objek yang diteliti atau dari  sumber  orangnya.  Dalam  konteks  penelitian  ini, sumber  data  primer  berasal  dari  seluruh  transaksi penjualan  aksesoris  HP  dan  pulsa  di  toko  Bagus Celluler  selama  periode  dari  bulan  Juli  hingga Oktober, dengan total 1021 record. Data ini diperoleh langsung  melalui  wawancara  dengan  staf  penjualan yang  bertujuan  untuk  memperoleh  informasi  terkait dengan seluruh transaksi penjualan aksesoris HP dan pulsa di toko Bagus Celluler

## 3.4.  Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  langkah yang  sangat  penting  dalam.  Penelitian.  Pengumpulan data adalah prosedur yang sistimatis dan standar untuk memperoleh data yang diperlukan. Tehnik pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilaksanakan dalam dua cara yaitu:
a. Observasi Observasi penelitian dilakukan dengan melakukan kunjungan  langsung  toko  dan  mengajukan  izin kepada  peilik  toko  Bagus  Celluler.  Izin  tersebut diperlukan  untuk  mendapatkan  data  terkait transaksi  penjualan  aksesoris  hp  &  pulsa.  Data tersebut  akan  digunakan  sebagai  dataset  untuk
proses  analisis  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering dalam aplikasi RapidMiner versi 10.2.
b. Wawancara Wawancara  merupakan  proses  interaksi  langsung antara  peneliti  dan  responden  dengan  tujuan mendapatkan  informasi  secara  langsung  dari narasumber.  Melalui  pertanyaan-pertanyaan  yang telah  disiapkan  sebelumnya.  Dalam  konteks penelitian  ini,  wawancara  dilakukan  dengan pemilik  toko  yaitu  Bapak  Bagus.,  yang  bertujuan untuk  memperoleh  informasi  terkait  data  terkait transaksi  penjualan  aksesoris  hp  &  pulsa  toko Bagus Celluler.
c. Dokumentasi Dokumentasi  adalah  metode  pengumpulan  data yang melibatkan pengambilan foto, dokumen, dan tulisan. Tujuan dari dokumentasi ini adalah untuk memperoleh  data  atau  informasi  yang  sesuai dengan variabel penelitian yang telah direncanakan sebelumnya

## 3.5.  Teknik Analisis Data
Teknik  analisa  data  K-Means  merupakan  salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau lebih cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lain.
langkah-langkah  dalam  melakukan  clustering dengan metode K-Means, adalah sebagai berikut:
a. Tentukan Jumlah Kluster k:
( k ) adalah jumlah kluster yang diinginkan.
b. Menentukan  Titik  Pusat  Awal  dari  Setiap Kluster:
( C = { c_1, c_2, ..., c_k } ) adalah himpunan titik pusat awal dari setiap kluster.
c. Alokasikan  Semua  Data/Objek  ke  Kluster Terdekat:
Jarak  antara  titik  data  (  x_i  )  dan  titik  pusat kluster ( c_j ) dapat dihitung menggunakan fungsi jarak,  misalnya  dengan  menggunakan  jarak Euclidean:
[  D(x_i,  c_j)  =  sqrt{sum_{d=1}^{D}  (x_{id}  - c_{jd})^2} ]  di  mana  (  D  )  adalah  dimensi  dari data, ( x_{id} ) adalah nilai dimensi ( d ) dari data ( x_i ), dan ( c_{jd} ) adalah nilai dimensi ( d ) dari pusat kluster ( c_j ).
d. Hitung Kembali Pusat Kluster dengan Keanggotaan Cluster yang Sekarang:
Pusat kluster ( c_j ) dihitung ulang sebagai rata- rata dari semua data/objek dalam  kluster ( j ): [ c_j  =  frac{1}{n_j}  sum_{x_i  in  S_j}  x_i  ]  di mana  (  S_j  )  adalah  himpunan  data  yang termasuk  dalam  kluster  (  j  ),  dan  (  n_j  )  adalah jumlah data dalam kluster ( j ).
e. Tugaskan Lagi Setiap Objek Menggunakan Pusat Kluster yang Baru:
Ulangi langkah 3 dan 4 hingga pusat kluster tidak berubah lagi atau iterasi konvergen.
Gambar 1. tahapan K-means
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.  Hasil Penelitian Berdasarkan hasil penelitian penerapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## 4.1.1.  Dataset
Dataset  yang  akan  di  olah  pada  penelitian  ini yaitu  berdasarkan  data  transaksi  penjualan  aksesoris hp  dan  pulsa  di  toko  Bagus  Celluler  dengan  jumlah data  sebanyak  1021  record.  Data  ini  diperoleh langsung dengan melalui tahap observasi, wawancara dan  dokumentasi  yang  bertujuan  untuk  memperoleh informasi  yang  berkaitan  dengan  transaksi  penjualan aksesoris  hp  dan  pulsa  di  toko  Bagus  Celluler.  Yang mencakup  variabel  id  pelanggan,  jenis/nama  item, jumlah  barang,  harga,  total,  dan  bulan.  Data  tersebut akan digunakan  sebagai dataset untuk proses analisis menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  dalam aplikasi  RapidMiner  versi  10.2.  Berikut  sampel  data transaksi  penjualan  aksesoris  hp  dan  pulsa  di  toko Bagus  Celluler  yang  akan  digunakan  pada  penelitian dapat dilihat pada gambar 2.
Tabel 1. Sampel Data transaksi
No Id pelanggan Nama item Qty Harga Total Bulan 1. JL230701001 Vcr XL Flex 32GB 1 82000 82000 Juli 2. JL230701002 Vcr XL Flex 3,5GB 1 18000 18000 Juli 3. JL230701003 Vcr Axis 5.5GB 15H 1 23000 23000 Juli 4. JL230701004 Kartu XL Flex 3,5GB 1 22000 22000 Juli 5. JL230701004 Kartu Telkom 22GB 1 40000 40000 Juli 6. JL230701004 Vcr Tsel 2GB 30h 1 12000 12000 Juli … ………… ……………… ….. ……….. …….. ……. 1019 JL230704087 MMC Vivan 64GB V64U10 1 145000 145000 oktober 1020 JL230704087 Macaron Gambar List 3D 1 25000 25000 oktober 1021 JL230704088 Kartu XL Flex 19GB 1 58000 58000 oktober

## 4.1.2.  Selection
Tahapan  pertama  adalah  melibatkan  pencarian file lokasi yang telah dibuat sebelumnya dalam format xlsx  menggunakan Operator Read Excel. Fungsi dari Operator Read Excel ini adalah untuk  membaca data yang  tersimpan  dalam  format  xlsx.    Operatore  Read Excel  ini  digunakan  untuk  mengimport  atau memasukan  data  excel  yang  berada  di  komputer  ke dalam proses pada rapidminer. Gambar 2 memvisualisasikan data yang telah diimpor, mengindikasikan  bahwa  tombol  pada  operator  Read Excel  tidak  lagi  menunjukkan  tanda  seru  berwarna kuning,  menandakan  bahwa  operator  tersebut  telah berhasil mengandung data dan siap untuk diolah
Gambar 2. Read Excel
Parameter pada operator Read Excel menggunakan parameter default. Dari hasil pembacaan  operator Read  Excel didapat  informasi yang bisa dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Statistik Dataset transaksi penjualan No Uraian Keterangan 1 Record 1021 2 Special Attributes 2 3 Reguler Attributes 4 4 Attributes: Id pelanggan Polynominal, Missing 0 Nama item Polynominal, Missing 0 Qty Integer, Missing 0 Harga Integer, Missing 0 Total Integer, Missing 0 Bulan Polynominal, Missing 0
Dalam  Tabel  2  di  atas  terdapat  dua  jenis  data yang digunakan, yaitu integer dan polynomial. Bagian yang  menggunakan  tipe  data  integer  mencakup  tiga atribut,  yakni  Qty,  Harga,  dan  total.  Sementara  itu, atribut  yang  menggunakan  tipe  data  polinomial melibatkan tiga variabel, id pelanggan, nama item, dan bulan.
Select  Attributes,  operator  ini  digunakan  untuk memisahkan  data  apa  saja  yang  akan  dipergunakan dalam pemprosesan data.
Gambar 3. Select Attributes
Parameter  pada  operator Select  Attributes yang digunakan tampak pada tabel 3.
Tabel 3. Parameter dan atribut yang dipilih pada operator Select Attributes
No Parameter Isi 1 Type Include attributes 2 Attribute filter type a subset 3 Select attribute ID pelanggan, nama item, bulan juli, bulan agustus, bulan september, bulan oktober, Qty, harga, total.

## 4.1.3.  Preprocessing
Pada tahapan preprocessing ini bertujuan untuk melakukan  persiapan  data  sebelum  masuk  ke  proses analisis lebih lanjut. Proses ini melibatkan serangkaian langkah  untuk  membersihkan,  memformat,  dan menyesuaikan  data  agar  sesuai  dengan  kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan. Tujuan utama  dari  preprocessing  data  adalah  meningkatkan kualitas  data,  menghilangkan  noise  atau  gangguan, serta memastikan data siap untuk diolah dengan tepat. Dikarenakan  pada  dataset  transaksi  penjualan  tidak ditemukan missing
value
atau
data yang  tidak  memiliki  nilai  maka preprocessing tidak dilakukan.  Adapun  hasil  statistik  dari  data  transaksi penjualan dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 4. hasil preprocessing

## 4.1.4.  Transformation
Dilakukannya tahap transformation ini bertujuan  untuk  mengubah  format  atau  struktur  data menjadi  bentuk  yang  lebih  sesuai  dan  dapat  diolah dengan  efisien  dalam  proses  pemodelan  atau  analisis data  selanjutnya. Nominal  to  Numerical, digunakan untuk  mengubah  tipe  atribut  yang  bersifat  non- numerik  menjadi  tipe  numerik.  Dalam  dataset transaksi penjualan atribut id nama dan bulan.
Gambar 5. Nominal to Numerical
Tabel 4. Parameter pada Operator Nominal to Numerical No Parameter Isi 1 Attribute Filter Type Subset 2 Attributes Id pelanggan, nama item, bulan. 3 Coding Type Unique Integers

## 4.1.5.  Data Mining
Berikut  adalah  desain  proses  untuk  membuat cluster K-Means data penjualan aksesoris hp & Pulsa menggunakan tool Rapid Miner versi 10.2. :
Gambar 6. Model Clustering Mengunakan Algoritma K-Means
Operator utama  dalam  proses  pemodelan  ini adalah  Cluster  K-Means,  yang  bertindak  sebagai  alat untuk  mendapatkan  hasil  dari  pengelompokan  data. Algoritma  K-Means  digunakan  untuk  menentukan jumlah  k  cluster  dan  menetapkan  setiap  contoh  ke dalam satu cluster yang sesuai. Pada gambar 8 adalah operator  Clustering  dengan  menggunakan  algoritma K-Means.
Gambar 7. K-Means Clustering
Penggunaan  parameter  pada  operator  K-Means Clustering  ini  mengacu  pada  penggunaan  parameter default. Dengan  mengubah  nilai  k  dimulai  dari  2 sampai  dengan  10 , mengubah nilai maxruns  1-10, measure type diubah menjadi Numerical Measure.

## Tabel 5. Parameter pada Operator K-Means Clustering
No Parameter Isi 1 K 2-6 2 Max_Runs 1-10 3 Measure Type Numerical Measure
Proses selanjutnya yaitu menambahkan Operator Performance  dengan Main  Criterion Davies-Bouldin dengan  tujuan  untuk  mengevaluasi  performa  model klaster yang dihasilkan.
Gambar 8. Performance Operator Performance digunakan untuk mengevaluasi kinerja model atau proses dalam analisis data. Dalam konteks K-Means clustering , operator ini memberikan informasi tentang seberapa baik model K- Means membentuk kelompok atau klaster yang sesuai dengan pola data sebenarnya. Evaluasi ini membantu memahami  sejauh  mana  model  K-Means  berhasil dalam mengelompokkan data, penting untuk menentukan  keandalan  model  dan  sesuai  dengan tujuan analisis. Parameter pada operator Performance yang digunakan tampak pada tabel 6.

## Tabel 6. Parameter pada operator Performance
No Parameter Isi 1 Main Criterion Devies Bouldin
Dari  hasil  pembacaan  operator Performance didapat informasi mengenai pencarian nilai K terbaik yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Operator Performance No K DBI 1 K2 -0.293 2 K3 -0.205 3 K4 -0.456 4 K5 -0.535 5 K6 -0.423 6 K7 -0.541 7 K8 -0.436 8 K9 -0.373 9 K10 -0.347
Berikut merupakan hasil pembacaan operator K- Means Clustering dengan  parameter  default  seperti yang ada pada tabel 7, didapat informasi pada table 8 sebagai berikut.
Gambar 9.  Hasil Performance Vector
Tabel 8. Hasil Eksperimen Cluster ( Numerical
Measure - Chebychev Distance ) K Main Criterion Max Runs DBI 2 Davies Bouldin 1 -0.293 2 -0.293 3 -0.293 4 -0.293 5 -0.293 6 -0.293 7 -0.293 8 -0.293 9 -0.293 10 -0.293 3 Davies Bouldin 1 -0.205 2 -0.205 3 -0.205 4 -0.205 5 -0.205 6 -0.205 7 -0.205 8 -0.205 9 -0.205 10 -0.205 4 Davies Bouldin 1 -0.456 2 -0.456 3 -0.456 4 -0.456 5 -0.456 6 -0.456 7 -0.456 8 -0.456 9 -0.456 10 -0.456 5 Davies Bouldin 1 -0.535 2 -0.535 3 -0.535 4 -0.535 5 -0.535 6 -0.535 7 -0.535 8 -0.535 9 -0.535 10 -0.535 6 Davies Bouldin 1 -0.423 2 -0.423 3 -0.423 4 -0.423 5 -0.423 6 -0.423 7 -0.423 8 -0.423 9 -0.423 10 -0.423 7 Davies Bouldin 1 -0.541 2 -0.541
K Main Criterion Max Runs DBI 3 -0.541 4 -0.541 5 -0.541 6 -0.541 7 -0.541 8 -0.541 9 -0.541 10 -0.541 8 Davies Bouldin 1 -0.436 2 -0.436 3 -0.436 4 -0.436 5 -0.436 6 -0.436 7 -0.436 8 -0.436 9 -0.436 10 -0.436 9 Davies Bouldin 1 -0.373 2 -0.373 3 -0.373 4 -0.373 5 -0.373 6 -0.373 7 -0.373 8 -0.373 9 -0.373 10 -0.373 10 Davies Bouldin 1 -0.347 2 -0.347 3 -0.347 4 -0.347 5 -0.347 6 -0.347 7 -0.347 8 -0.347 9 -0.347 10 -0.347

## 4.1.6.  Interpretation/Evaluation
Dari  hasil  penelitian  dengan Cluster  Distance Performance berdasarkan Davies  Bouldin pada numerical measure , ditemukan bahwa K=3 merupakan nilai K terbaik. Hal ini disebabkan karena cluster  K=3  memiliki  nilai  DBI  yang  paling  rendah atau mendekati nol. Hasil pengukuran nilai max runs dari  1  sampai  10,  dengan  numerical measure menunjukkan  nilai  DBI  yang  sama,  yaitu  -0.205. Dengan jumlah cluster 0 sebanyak 1017 items , cluster 1 sebanyak 2 items, dan cluster 2 sebanyak 2 items.
Tabel 9. Hasil Clustering K=3 yang merupakan nilai
DBI terbaik No Cluster Keterangan 1 Cluster 0 1017 Items 2 Cluster 1 2 Items 3 Cluster 2 2 Items Total Number of Items 1021 Items
Titik  centroid  dari  tiap  cluster  yang  digunakan untuk identifikasi karakteristik dari cluster ditunjukan pada tabel  10.
Tabel 10. Titik-titik centroid dari hasil clustering No  Atribute Cluster_0 Cluster_ 1 Cluster_ 2 1 ID Pelangga n 472.613569321533 93 95.5 229.5 2 Nama Item 49.4729596853490 7 61.5 70.5 3 Bulan 1.62930186823992 14 0.5 0.5 4 Qty 2.83185840707964 6 1.0 1.0 5 Harga Jual 24036.2232055063 9 1824500. 0 1052500. 0 6 Total 43067.0265486725 7 1824500. 0 1052500. 0
Berikut  adalah  hasil  grafik  dari  setiap  atribut yang  divisualisasikan  dalam  plot  menggunakan RapidMiner 10.2.
Gambar 10. Hasil grafik pada atribut data
Dari gambar 11, dapat disimpulkan bahwa hasil pengelompokan data penjualan aksesoris hp dan pulsa menggunakan  Algoritma  K-Means  didasarkan  pada atribut  ID  pelanggan,  nama  item,  bulan  juli,  bulan agustus,  bulan  september,  bulan  oktober,  dan  Qty. pada  ketiga  klaster  memberikan  hasil  yang  serupa, serta  memiliki  Evaluasi  dan  nilai  Support  terendah dengan akurasi sebesar 0. Sementara itu, atribut harga jual dan total menghasilkan nilai akurasi yang berbeda, di mana klaster 0 harga jual memiliki akurasi sebesar 10 dan total memiliki akurasi sebesar 40 untuk klaster 1  harga  dan  total  memiliki  akurasi  sebesar  1035 sedangkan klaster 2 harga dan total  memiliki akurasi 1810.

## 4.2.   Pembahasan

## 4.2.1.  Mencari nilai K terbaik
Melalui  proses  analisis  dengan  menggunakan algoritma  K-Means  pada  Rapid  Miner  versi  10.2, penelitian  ini  mencari  nilai  K  terbaik  untuk  dataset yang relevan dengan rentang K2 hingga K10. Evaluasi hasil  menunjukkan  bahwa  K3  memberikan  kinerja optimal dengan nilai mendekati 0, yaitu -0.205. Hasil tersebut  menunjukkan  keberhasilan  algoritma  K- Means dalam mengelompokkan data pada K3, dengan Cluster  Distance  Performance berdasarkan Davies Bouldin sebesar  -0.205.  Signifikansi  nilai  DBI mendekati 0 menandakan bahwa pembagian kelompok yang  dihasilkan  oleh  algoritma  K-Means  pada  K3 sangat  seragam  dan  memiliki  sedikit  perbedaan internal. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa K-
Means  memberikan  hasil  yang  memuaskan  untuk tugas pengelompokan data penjualan ini.
Berikut adalah hasil eksperimen dari K2 hingga K10:
Tabel 11. Hasil K terbaik No K DBI 1 K2 -0.293 2 K3 -0.205 3 K4 -0.456 4 K5 -0.535 5 K6 -0.423 6 K7 -0.541 7 K8 -0.436 8 K9 -0.373 9 K10 -0.347
Hasil  ini  memberikan  gambaran  menyeluruh tentang  seberapa  baik  kinerja  algoritma  K-  Means untuk  berbagai  nilai  K  yang  digunakan,  dengan  K3 sebagai pilihan terbaik berdasarkan evaluasi DBI.

## 4.2.2.  Pengukuran nilai max runs
Berdasarkan  hasil  pengukuran  nilai  max  runs dari  1  sampai  10,  menggunakan  numerical  measure, menunjukkan nilai DBI yang konsisten, yakni -0.205, pada  kelompok  K=3.  Pada  konfigurasi  ini,  terdapat 948 items dalam cluster 0, 2 items dalam cluster 1, dan 2 items dalam cluster 2. Perlu dicatat bahwa nilai DBI yang  stabil  pada  K=3  menunjukkan  kualitas pengelompokan  yang  baik.  Dengan  demikian,  hasil eksperimen  memberikan  indikasi  bahwa  numerical measure efektif dalam membentuk tiga kelompok yang signifikan.  Kesimpulan  ini  memperkuat  keandalan metode  pengukuran  numerik  yang  digunakan  dalam analisis clustering ini, yang dapat menjadi dasar bagi langkah-langkah  selanjutnya  dalam  pemrosesan  dan interpretasi data lebih lanjut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berikut adalah kesimpulan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan pada dataset penjualan aksesoris  hp  dan  pulsa  menggunakan  algoritma  K- Means.  Jumlah  kelompok  terbaik  pada  data penerimaan peserta didik baru menggunakan algoritma  k-means  berdasarkan Davies  Bouldin terdapat pada K=3 dengan nilai Davies Bouldin -0.205. Nilai max runs yang mengashilkan kelompok terbaik pada data penerimaan peserta didik baru menggunakan algoritma K-Means berdasarkan Davies Bouldin, yaitu dari  1  sampai  10,  menggunakan  numerical, menunjukkan nilai DBI yang konsisten, yakni -0.205, pada kelompok K=3.
Berdasarkan hasil dan pembahasan dari penelitian  ini,  maka  terdapat  beberapa  saran  untuk pengembangan penelitian selanjutnya yaitu penelitian ini hanya melakukan eksperimen pada nilai k2 hingga k10, parameter numerical measures, dan jumlah Max Runs  1  hingga  10.  Sehingga  dapat  dikembangkan untuk  lebih.  lanjut  yaitu.  Mempertimbangkan  variasi nilai  K  yang  lebih  luas  dalam  rentang  pengukuran numerik guna mengeksplorasi kemungkinan
pengelompokan  yang  lebih  optimal.  Sebagai  langkah selanjutnya,  perlu  dilakukan  analisis  lebih  mendalam terhadap  item  dalam  setiap  cluster  untuk  memahami karakteristik  dan  pola  yang  mendasari  pembentukan kelompok  tersebut.  Penting  juga  mengevaluasi kecocokan metode pengukuran numerik terhadap sifat khusus dataset, dengan mempertimbangkan efektivitas metode  pada  jenis  data  tertentu.  Visualisasi  data, seperti  plot  distribusi  cluster,  dapat  digunakan  untuk memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang sebaran  dan  karakteristik  setiap  kelompok.  Untuk meningkatkan keamanan interpretasi hasil, disarankan melakukan  validasi  silang  atau  metode  evaluasi tambahan  yang  memperkuat  reliabilitas  temuan  dari analisis  clustering.Diharapkan,  penelitian  selanjutnya dapat  mengeksplorasi  lebih  lanjut  dalam  pemilihan metode pengukuran numerik dan nilai K yang optimal, serta  menguji  efektivitasnya  pada  berbagai  jenis dataset.  Penelitian  juga  dapat  menelusuri  potensi penggunaan  algoritma  clustering  dalam  konteks aplikasi  praktis  atau  industri  tertentu.  Fokus  pada interpretabilitas hasil clustering dan pemahaman lebih mendalam terhadap konteks domain spesifik diharapkan  dapat  memperkaya  kontribusi  penelitian. Terakhir, penelitian berikutnya bisa mempertimbangkan  pengembangan  model  prediktif atau  integrasi  dengan  teknik  pembelajaran  mesin lainnya  untuk  memberikan  solusi  yang  lebih menyeluruh dan relevan terhadap tantangan praktis di bidang pengelompokan data.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Nawangsih,  R.  Puspita,  and  Suherman, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Mengkategorikan  Produk  Terlaris  Dan  Kurang Laris  Pada  Toko  Alfamart  Cikarang,” Pelita Teknol. , vol. 16, no. 1, pp. 79–87, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/pelita tekno/article/view/674
[2]  M.  Dahria,  R.  Gunawan,  and  Z.  Lubis, “Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Produk  Terbaik  PT.  Koko  Pelli,” Semin.  Nas. Sains  dan  … ,  pp.  495–498,  2019,  [Online]. Available: http://seminar- id.com/prosiding/index.php/sensasi/article/view/ 352%0Ahttp://seminar- id.com/prosiding/index.php/sensasi/article/down load/352/345
[3]  E.  Febrianty,  L.  Awalina,  and  W.  I.  Rahayu, “Optimalisasi  Strategi  Pemasaran  dengan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Penerapan K-Means  Clustering  pada  Transaksi  Online Retail  Optimizing  Marketing  Strategies  with Customer Segmentation Using K-Means Clustering  on  Online  Retail  Transactions,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 13, no. September, pp. 122– 137, 2023, doi: 10.34010/jati.v13i2.
[4]  F.  P.  A.  Hasibuan,  S.  Sumarno,  and  I.  Parlina, “Penerapan  K-Means  pada  Pengelompokan
Penjualan Produk Smartphone,” SATESI J. Sains Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  15–20, 2021, doi: 10.54259/satesi.v1i1.3.
[5]  H.  Mutaqin,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Pada Penjualan Saldo Transportasi Online Studi Kasus Konter XYZ,” J. Algoritm. , vol. 20, no. 1, pp.  57–64,  2023,  doi:  10.33364/algoritma/v.20- 1.1244.
[6]  M. Rizki and M. Mulyawan, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Data Penjualan Optik Chantika,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol.
7, no. 2, pp. 1303–1307, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6562.
[7]  N.  Astuti,  J.  N.  Utamajaya,  and  A.  Pratama, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Digital  Konter  Leppangeng  Cell  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  p.  754, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4351.
[8]  Puji Rahayu, Ika Anikah, Dias Bayu Saputra, Tri Anelia,  and  Martanto,  “Penerapan  Data  Mining Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa Penjualan  Rotan,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj. Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  42–50, 2020, doi: 10.32485/kopertip.v4i2.118.
[9]  H.  S.  Nugraha,  H.  Mutaqin,  A.  Fathah,  and  C. Juliane, “Mengidentifikasi Strategi Promosi pada Jasa  Penjualan  Saldo  Digital  menggunakan Pendekatan  Clustering,” Edumatic  J.  Pendidik. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  11–19,  2023,  doi:
10.29408/edumatic.v7i1.7385.
[10]  M.  Rafi  Nahjan,  Nono  Heryana,  and  Apriade Voutama,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  101–104,  2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6094.
[11]  D.  G.  Ramadhan,  I.  Prihatini,  and  F.  Liantoni, “Analisis  Clustering  Pengelompokan  Penjualan Paket  Data  Menggunakan  Metode  K-Means,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 33–38, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.1981.
[12]  M. I. N. Rais, “Penentuan Segmentasi Konsumen Pada  Marketing  Data  Ifood  Menggunakan Metode  K–Means  Clustering,”  2022,  [Online]. Available: http://repository.unpas.ac.id/61693/%0Ahttp://re pository.unpas.ac.id/61693/1/Muhammad  Irsyad Nur Rais_203010158_Teknik Industri.pdf
[13]  I.  Nuryani  and  D.  Darwis,  “Analisis  Clustering Pada Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K-Means,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, p. 2021, 2021.
[14]  R. Maoulana, B. Irawan, and A. Bahtiar, “DATA MINING  DALAM  KONTEKS  TRANSAKSI PENJUALAN
HIJAB DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING  K-MEANS  (  STUDI  KASUS :
HIJABER TRENDY  ),” vol. 8, no. 1, pp. 515–
521, 2024.