Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Analisis Data Pengunjung Mall Nipah Mendukung Strategi Digital Marketing Menggunakan K-Means Clustering
Charos George Selan *1 , Nikmah Jayanti 2 , Medy Wisnu Prihatmono 3
1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Profesional Makassar, Indonesia Email: 1 charos.george09@gmail.com, 2 nikmahjayanti44@gmail.com,
3 medywisnuprihatmonoclay@gmail.com

## Abstrak
Pada era saat ini system digital marketing berkembang dengan sangat pesat, perusahaan berlomba dalam menyusun strategi digital untuk menarik para pengunjung. nipah mall merupakan mall berkonsepkan “green bulding” ruang terbuka  hijau  dengan  fasiltas  terbaik  dan  kenyamanan  para  pengunjung.  Pada  strategi  kali  ini system digital marketing  membuat  suatu  event  yang  dimana  para  pengunjung  mengikuti  petunjuk  yang  telah  di  sebarkan sebagaimana  pada  event  ini  mengacu  pada  perlombaan  menjawab  sebuah  pertanyaan  (Quis)  dalam  aplikasi berbasis  barcode  untuk  mendapatkan  sebuah  vocher  belanja.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  data pengunjung yang dimana penerapan strategi telah dilaksakan dan sebagai upaya peningkatan volume pengunjung untuk  mengtahui:  [1]  jumlah  respondent  pengunjung  [2]  jumlah  respondent  yang  mengikuti  quis  dengan menjawaban benar dan salah. Berdasarkan uraian tersebut penelitian dilakukan untuk mengahasilkan kesimpulan penerapan strategi marketing digital ini terlaksana dengan baik oleh devisi digital marketing & communication . Pada pengelompokan data tersebut dapat dilihat karakteristiknya sehingga diketahui cluster rendah, sedang dan tinggi,  untuk  menganalisa  data  tersebut  selama  pelaksanan  event  ini  perlu  di  analisa  menggunakan  metode K- Means Clustering .  Algoritma K-Means berperan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  dengan  metode pengelompokan data Sehingga mengahasilkan simulasi pengetahuan data pengunjung mengikuti event tersebut, dan  mengimplementasikan  hasil K-Means dalam  Rapid  Miner  agar  dapat  melihat  hasil  visualisai algoritma  K- Means .
Kata kunci : Algoritma K-Means, Clustering, Rapid Miner, Stategi Marketing

## Abstract
In the current era, the digital marketing system is developing very rapidly, companies are competing in developing digital strategies to attract visitors. nipah mall is a mall with the concept of "green bulding" green open space with the best facilities and the convenience of visitors. In this strategy, the digital marketing system creates an event where visitors follow the instructions that have been distributed as in this event it refers to a competition to answer a question (Quis) in a barcode-based application to get a shopping voucher. This study aims to analyze visitor data where the implementation of the strategy has been carried out and as an effort to increase the volume of visitors to find out: [1] the number of visitor respondents [2] the number of respondents who took the quiz with correct  and  incorrect  answers.  Based  on  this  description,  research  was  conducted  to  conclude  that  the implementation of this digital marketing strategy was carried out well by the digital marketing & communication division. The characteristics of the data grouping can be seen so that it is known that the clusters are low, medium and high, to analyze the data during the implementation of this event, it is necessary to analyze it using the K- Means Clustering method. The K-Means algorithm plays a role in completing this research with the data grouping method so as to produce a simulation of visitor data knowledge following the event, and implement the K-Means results in Rapid Miner in order to see the results of the K-Means algorithm visualization..
Keywords : Clustering, K-Means Algorithm, Marketing Strategy, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  saat  ini  system  digital  marketing  berkembang  dengan  sangat  pesat  karena  banyaknya persaingan marketing disetiap perusahaan dan berlomba dalam Menyusun strategi digital untuk menarik para  pengunjung.  Nipah  mall merupakan  mall  yang  berkonsep  “green  bulding” dengan menawarkan
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
konsep ruang terbuka hijau dengan fasiltas terbaik dan kenyamanan para pengunjung yang datang. Pada strategi kali ini system digital marketing membuat suatu event yang dimana para pengunjung mengikuti petunjuk-petunjuk  yang  telah  di  sebarkan  sebagaimana  pada  event  ini  mengacu  pada  perlombaan menjawab sebuah pertanyaan (quis) dalam aplikasi berbasis barcode untuk mendapatkan sebuah vocher belanja.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa data pengunjung yang dimana penerapan strategi telah dilaksakan dan sebagai upaya peningkatan volume pengunjung untuk mengtahui : 1) jumlah respondent pengunjung, 2) jumlah respondent yang mengikuti quis dengan menjawaban benar dan salah.
Untuk  menyelesaikan  pemasalahan  tersebut  dan  memepermudah  proses  pengolahan  data  yang cukup banyak, yaitu perlu adanya suatu system pengambilan pengelompokan data untuk mengetahui keputusan dalam analisis untuk mengetahui julah reshpondent pengunjung dan jumlah respondent yang mengikuti  event  tersebut  yang  mejawab  benar  dan  salah,Teknik  yang  digunakan  adalah  data  mining untuk mengolah data yang berskala besar.
Data minig adalah suatu Teknik pengolahan data yang berskala besar atau banyak,dan kemudian data yang telah diolah dengan Teknik data mining akan menghasilkan keputusan, dan pada data mining menpuyani  beberapa  metode  yaitu  classification, clustering ,  estimation,  prediction,  associaton.  salah satu metode yang digunakan pada penelitian ini adalah clustering (Sugianto et al., 2020).
Clutering adalah metode yang ada pada data mining dengan Teknik pengumpulan data berdasarkan persamman  karakteristik  antara  data  satu  dengan  data  yang  lainnya,  algortima  yang  digunakan  pada clustering data mining adalah Algoritma K-Means , K-Means merupakan algoritma pengelompokan data berdasarkan hasil penetapan yang non hirarki yang berusaha untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu  atau  lebih cluster atau  kelompok  objek  berdasarkan  karakteristiknya,  sehingga  objek  yang mempunyai  karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu cluster yang  sama  dan  objek  yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokan kedalam cluster yang lain (Sugianto et al., 2020). Berdasarkan  uraian  tersebut  penelitian  dilakukan  untuk  mengahasilkan  kesimpulan  penerapan strategi  marketing  digital  ini  terlaksana  dengan  baik  dan  memudahakan  devisi  digital  marketing  & communication  mengetahui  volume  pengunjung,  jumlah  resphondent  pengunjung  mall  dan pengelompokan data yang menjawab benar dan salah.
pengelompokan tersebut dapat dilihat karakteristiknya sehingga diketahui cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi untuk dapat menganalisa data tersebut selama pelaksanan event ini dan perlu adanya Analisa lebih dalam menggunakan metode K-Means Clustering . Algoritma K-Means berperan untuk menyelesaikan penelitian ini dengan metode pengelompokan data  Sehingga  mengahasilkan  simulasi  pengetahuan  data  pengunjung  mengikuti  event  tersebut,  dan mengimplementasikan hasil K-Means dalam Rapidminer agar dapat melihat hasil visualisai algoritma k-means.

## 1.1. Analisis Data
Analisis data merupakan kegiatan yang meliputi proses berpikir untuk merinci dan  menguraikan suatu keseluruhan yang dijadikan komponen sehingga setiap komponen lebih mudah untuk dimengerti, baik itu hubungan antar komponen, serta fungsi dari masing-masing komponen ataupun fungsi secara keseluruhan, Komaruddin (2001). Analisis data adalah proses menganalisis data termasuk menafsirkan data  yang  sudah  dilakukan  analisa.  Selain  itu,  analisis  data  juga  termasuk  teknik  pengumpulan  data karena proses pengumpulan data juga menentukan seberapa akurat data yang akan digunakan. Jhoney Turkey (2011) dalam (Triyansyah & Fitrianah, 2018).

## 1.2. Clustering
Clustering adalah salah satu teknik data mining yang membentuk kelompok dari objek-objek yang mempunyai  karakteristik  pada  data  yang  besar.  Tujan  Teknik  clustering  adalah  pengelompokan sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam  cluster  sehingga  pada  setiap  cluster  akan  berisi  data  yang sama.clustering  melakukan  pengelompokan  data  yang  didasarkan  pada  kesamaan  antara  objek,oleh karena  itu  klasterisasi  digolongkan  sebagai  metode  unsupervised  learning  (Santosa,  2007)  dalam (Anggreini, 2019).
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 1.3. Clustering
Strategi  adalah  sebuah  rencana  (Plan)  yang  disatukan,  menyeluruh,  dan  terpadu  yang menghubungkan  strategi  perusahaan  dengan  tantangan  lingkungan  dan  yang  dirancang  untuk memastikan  bahwa  tujuan  utama  perusahaan  dapat  dicapai  melalui  pelaksaan  yang  tepat  dalam perusahaan, Willy Pratama Widharta dan Sugiono Sugiharto(2013)[3]. Strategi merupakan suatu proses penentuan rencana para pemimpin puncak yang berfokus pada tujuan jangka panjang organisasi, disertai penyusunan  suatu  cara  atau  upaya  pengunjung  mengikuti  event  tersebut,  dan  mengimplementasikan hasil K-Means dalam Rapidminer agar dapat melihat hasil visualisai algoritma k-means (Willy Pratama Widharta dan Sugiono Sugiharto, S.E., 2012).

## 1.4. Digital Marketing
Digital Marketing ialah kegiatan marketing termasuk branding yang menggunakan berbagai media berbasis web seperti blog, website, e-mail, adwords, ataupun jejaring sosial. Tentu saja digital marketing bukan hanya berbicara tentang marketing internet (Ridwan Sanjaya dan Josua Tarigan (2009:47) dalam (Dimas Hendika Wibowo, 2015).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Algoritma K-means
K-Means salah satu algoritma pengelompokan data ( cluster ) non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok. tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering , yang pada umumnya berusaha  meminimalisasikan  variasi  di  dalam  suatu cluster dan  memaksimalisasikan  variasi  antar cluster. Adapun Langkah-Langkah pada pengelompokan algoritma K-Means (Purnamasari, 2011):
a. Langkah 1 : Tentukan secara acak Nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.tetapkan pusat cluster
b. Langkah  2  :  Menghitung  Jarak  antara  data  dan  pusat cluster dihitung  menggunakan  Euclidian Distance. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean. Dituliskan pada equation (1) :
𝐷𝑖, 𝑗  =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 +   (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + (𝑋 3𝑖 − 𝑋 3𝑗 ) 2 + ⋯ . . (𝑋 𝐾 −   𝑋 𝑘 ) 2 (1)
Keterangan: D (i,j)
: Jarak data ke i ke pusat cluster j 𝑋 𝑘𝑖 : Data ke i pada atribut data ke k 𝑋 𝑘𝑗
: Titik pusat ke j pada atribut ke k
c. Langkah 3 : kelompokkan data ke dalam cluster yang dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan. Dituliskan pada equation (2) :
𝑀𝑖𝑛 ∑ = 1 𝑑𝑖𝑘 𝑘 𝑘 =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 +   (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + (𝑋 3𝑖 − 𝑋 3𝑗 ) 2 + ⋯ . . (𝑋 𝐾 −   𝑋 𝑘 ) 2 (2)
d. Langkah 4 : Hitung pusat cluster baru menggunakan persamaan. Dituliskan pada equation (3) :
𝐶𝑘𝑗 = ∑ =𝑥𝑖𝑗 𝑝 𝑖 𝑝 (3)
Keterangan : 𝑋 𝑖𝑗 : E kluster ke-k P : banyaknya anggota kluster ke k
e. Langkah 4 : Proses penentuan pusat cluster dan penempatan data dalam cluster diulangi sampai
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
nilai centroid tidak berubah lagi (Purnamasari, 2011).

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data ini menerapkan algoritma K-Means dalam menentukan analisis data pengunjung mall nipah dengan mendapatkan data dari aplikasi dashboard data admin (data member), https://nipah.id/kuisramadan.  yang  dimana  jumlah  data  respondent  pengunjug  mall  yang  mengikuti event quis ramdhan ini Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jumlah Reshpondent pengunjung mall mengikuti event quis Ramadhan selama priode 1-30 hari/ puasa Ramadhan yang terdiri dari 964 reshpondent.  Data  yang  akan  diolah  menggunakan clustering meliputi  3 cluster yaitu  jumlah reshpondent, jumlah reshponden jawab benar dan salah.

## 2.3. Pengolahan Data
Pada  pengolahan  data  ini  data  yang  telah  diperoleh  pada  dashboard  admin  (data  member)  akan diolah terlebih dahulu dan setelah diolah akan dilakukan clustering , dan data reshpondent akan dijumlah akan dijumlahkan setiap kriterianya yaitu pada tahapan pengolahan data akan didapatkan kalkulasi nilai yang nantinya akan dioperasikan dalam selanjutnya atau tahap clustering (Sianipar et al., 2020). Data Reshpondent Pengunjung dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Responden Pengunjung
ID_PERTANYAAN Jumlah Respon Jumlah respondent benar salah Ramadhan ke-1 30 10 20 Ramadhan ke-2 42 14 28 Ramadhan ke-3 35 18 17 Ramadhan ke-4 39 12 27 Ramadhan ke-5 44 11 33 Ramadhan ke-6 40 17 23 Ramadhan ke-7 31 10 21 Ramadhan ke-8 43 18 25 Ramadhan ke-9 47 10 37 Ramadhan ke-10 37 9 28 Ramadhan ke-11 31 11 20 Ramadhan ke-12 40 15 25 Ramadhan ke-13 38 7 31 Ramadhan ke-14 42 12 30 Ramadhan ke-15 42 10 32 Ramadhan ke-16 35 7 28 Ramadhan ke-17 38 9 29 Ramadhan ke-18 33 11 22 Ramadhan ke-19 35 16 19 Ramadhan ke-20 26 6 20 Ramadhan ke-21 28 5 23 Ramadhan ke-22 31 5 26 Ramadhan ke-23 24 3 21 Ramadhan ke-24 20 7 13 Ramadhan ke-25 22 5 17 Ramadhan ke-26 28 5 23 Ramadhan ke-27 16 8 8 Ramadhan ke-28 20 8 12 Ramadhan ke-29 15 9 6 Ramadhan ke-30 12 4 8
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin
e-ISSN: 2808-1366

## 2.4. Tahap Clustering
Proses pengelompokkan data tanpa pemeliharaan dan memisahkan sekumpulan data dari himpunan sesuai  kriteria  menjadi  beberapa  kelas  merupakan Clustering .  Persamaan  dan  tahapan  tentang  jarak algoritma, atau biasa disebut Euclidean Distance dapat diterapkan dalam proses pengelompokkan data (Adelina Hutasoit et al., 2019). Metode yang diimplementasikan untuk mengklasifikasikan kumpulan data menjadi beberapa bagian sesuai dengan kategori yang sama dimana telah ditetapkan sebelumnya ialah Kajian cluster. Dalam menentukan cluster berdasarkan data yang telah tersedia, dibutuhkan sebuah flowchart untuk memudahkan dalam menentukan alur perhitungan sebagai alur untuk menemukan hasil dari penerapan cluster terhadap data yang akan diproses. Berikut adalah flowchart dalam menentukan cluster dengan K-Means (Sianipar et al., 2020).Dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur K-Means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses perhitungan Algoritma K-Means adalah proses penentuan nilai cluster dan pengelompokan data  sehingga  mengasilkan  nilai-nilai  cluster  baru  dari  setiap  pengelompokan.pada  kasus  ini  data reshponden pengunjung atau data skunder sebagai Analisa.proses ini Analisa reshponden pengunjung menggunakan metode Algoritma K-Means dapat dilihat sebagai berikut.

## 3.1. Tahap Perhitungan Clusetering
Pada tahap ini data yang diambil dari data jumlah hari kegiatan (id_pertanyaan) sebanyak 30 data sebagai  sampel.  Terdapat:  Jumlah  Cluster  :  3,  Jumlah  Data  :  30,  Jumlah  Atribut  :  3  (jumlah resphondent/hari, jumlah reshponden menjawab benar dan jumlah reshponden menjawab salah). a. Menetukan secara acak Nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk, tetapkan pusat cluster. Data yang dipakai adalah sebagai berikut.
𝑀 1 = (𝑛 1 40,538 )(𝑛 2 11,615 )( 𝑛 3 28,923 )
𝑀 2 = (𝑛 1 40,538 )(𝑛 2 11,615 )( 𝑛 3 28,923 )
𝑀 3 = (𝑛 1 30,182 )(𝑛 2 9,091 )( 𝑛 3 21,091) Menghitung centroid terdekat. Centroid terdekat yang digunakan yaitu Ramadhan ke-1 (30,10,20). Yaitu dilakukan peritungan seperti dibawah ini. Diketahuui :
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
D 𝑀 1 =   √ (30 − 40,538) 2 + (10 − 11,615) 2 +(20 − 28,923) 2 = 13, 90
D 𝑀 2 =   √ (30 − 17,500) 2 + (10 − 6,833) 2 +(20 − 10,667) 2 = 15,92
D 𝑀 3 =   √ (30 − 30,182) 2 + (10 − 9,091) 2 +(21 − 28,091) 2 = 1,43
Dan dilanjutkan sampai data ke-n Kemudian didapatkan hasil perhitungan cetroid sampai data ke-n (iterasi ke-1). Dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Cetroid Pertama (iterasi ke-1) Jumlah Respon Jumlah respondent C1 C2 C3 benar salah 30 10 20 13,90  15,92 1,43 42 14 28 2,95 30,86  14,54 35 18 17 14,61  21,70  10,92 39 12 27 2,49 27,49  11,01 44 11 33 5,38 34,91  18,34 40 17 23 8,02 27,60  12,75 31 10 21 12,50  17,29 1,23 43 18 25 7,89 31,31  16,09 47 10 37 10,47  39,67  23,17 37 9 28 4,50 26,18 9,71 31 11 20 13,08  16,93 2,35 40 15 25 5,21 27,90  12,11 38 7 31 5,66 28,87  12,79 42 12 30 1,86 31,63  15,08 42 10 32 3,77 32,64  16,11 35 7 28 7,27 24,63 8,68 38 9 29 3,64 27,59  11,12 33 11 22 10,25  19,65 3,52 35 16 19 12,18  21,44 8,68 26 6 20 17,96  12,65 5,31 28 5 23 15,36  16,30 5,01 31 5 26 11,97  20,51 6,44 24 3 21 20,26  12,80 8,68 20 7 13 26,39 3,42 13,17 22 5 17 23,01 7,98 10,02 28 5 23 15,36  16,30 5,01 16 8 8 32,45 3,27 19,33 20 8 12 26,86 3,06 13,69 15 9 6 34,42 5,72 21,41 12 4 8 36,20 6,74 22,98
c. Menghitung centroid terdekat. Centroid terdekat yang digunakan yaitu Ramadhan ke-1 (30,10,20). Yaitu dilakukan perhitungan seperti Tabel 3 dibawah ini.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 3. Pengelompokan Data Cluster (hitungan iterasi ke-1) Cluster ID_Pertanyaan C1 Ramdhan ke 2 C1 Ramdhan ke 4 C1 Ramadhan ke 5 C1 Ramadhan ke 6 C1 Ramadhan ke 8 C1 Ramadhan ke 9 C1 Ramadhan ke 10 C1 Ramadhan ke 12 C1 Ramadhan ke 13 C1 Ramadhan ke 14 C1 Ramadhan ke 15 C1 Ramadhan ke 16 C1 Ramadhan ke 17 C2 Ramadhan ke 24 C2 Ramadhan ke 25 C2 Ramadhan ke 27 C2 Ramadhan ke 28 C2 Ramadhan ke 29 C2 Ramadhan ke 30 C3 Ramadhan ke 1 C3 Ramadhan ke 3 C3 Ramadhan ke 7 C3 Ramadhan ke 11 C3 Ramadhan ke 18 C3 Ramadhan ke 19 C3 Ramadhan ke 20 C3 Ramadhan ke 21 C3 Ramadhan ke 22 C3 Ramadhan ke 23 C3 Ramadhan ke 26

## 3.2. Membentuk Cluster Cetroid Baru
a. Membentuk cluster cetroid baru dan untuk mendapatkan cetroid baru yaitu mencari nilai rata-rata dari  masing-masing cluster .  Pada  data cluster ke-1  memiliki  13  data,  yaitu  data  ke- 2,4,5,6,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17.
𝐶 11 =
42 + 39 + 44 + 40 + 43 + 47 + 37 + 40 + 38 + 42 + 42 + 35 + 38
13 = 40,54
𝐶 12 =
14 + 12 + 11 + 17 + 10 + 18 + 10 +
9 + 15 + 12 + 10 + 7 + 9 13 = 11,62
𝐶 13 = 28 + 27 + 33 + 23 + 25 + 37 + 28 + 25 + 30 + 32 + 28 + 29 + 13 = 28,923
b. Pada cluster ke-2 memiliki 6 data, yaitu data ke-24,25,27,28,29,30.
𝐶 21 = 20 + 22 + 16 + 20 + 15 + 12 6 = 17,50
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
𝐶 22 = 7 + 5 + 8 + 8 + 9 + 4 6 = 6,83
𝐶 23 = 13 + 17 + 8 + 12 + 6 + 8 6 = 10,67 c. Pada cluster ke-3 memiliki 11 data, yaitu data ke-1,3,7,11,18,19,20,22,23,26.
𝐶 31 =
30 + 35 + 31 + 31 + 33 + 35 + 26 + 28 +31 + 24 + 28
11 = 30,18
𝐶 32 =
10 + 18 + 10 + 11 + 11 + 16 + 6 + 𝟓 + 𝟓 + 𝟑 + 𝟓
11 = 9,09
𝐶 33 = 20 + 17 + 21 + 20 + 22 + 19 + 20 +
23 + 26 + 21 + 23 11 = 21,09 d. Setelah perhitungan centroid baru yaitu mendapatkan hasil nilai.
𝑀 1 = (𝑛 1 40,54)(𝑛 2 11,62 )( 𝑛 3 28,923 )
𝑀 2 = (𝑛 1 17,50)(𝑛 2 6,83 )( 𝑛 3 10,67 )
𝑀 3 = (𝑛 1 30,182 )(𝑛 2 9,091 )( 𝑛 3 21,091 )
Dilanjukan menghitung iterasi ke-2
e. Setelah mendapatkan hasil nilai cetroid baru, yaitu kembali pada langkah perhitungan ke 2 dan iterasi 1 serta melakukan perhitungan Kembali untuk mendapatkan hasil perhitungan jarak baru dan hasil setelah perhitungan tersebut Dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Cetroid Pertama (iterasi ke-2)
Jumlah Respon Jumlah respondent C1 C2 C3 benar salah 30 10 20  13,90  15,92 1,43 42 14 28 2,95  30,86  14,54 35 18 17  14,61  21,70  10,92 39 12 27 2,49  27,49  11,01 44 11 33 5,38  34,91  18,34 40 17 23 8,02  27,60  12,75 31 10 21  12,50  17,29 1,23 43 18 25 7,89  31,31  16,09 47 10 37  10,47  39,67  23,17 37 9 28 4,50  26,18 9,71 31 11 20  13,08  16,93 2,35 40 15 25 5,21  27,90  12,11 38 7 31 5,66  28,87  12,79 42 12 30 1,86  31,63  15,08 42 10 32 3,77  32,64  16,11 35 7 28 7,27  24,63 8,68 38 9 29 3,64  27,59  11,12 33 11 22  10,25  19,65 3,52 35 16 19  12,18  21,44 8,68 26 6 20  17,96  12,65 5,31 28 5 23  15,36  16,30 5,01
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
31 5 26  11,97  20,51 6,44 24 3 21  20,26  12,80 8,68 20 7 13  26,39 3,42  13,17 22 5 17  23,01 7,98  10,02 28 5 23  15,36  16,30 5,01 16 8 8  32,45 3,27  19,33 20 8 12  26,86 3,06  13,69 15 9 6  34,42 5,72  21,41 12 4 8  36,20 6,74  22,98
f. Dan hasil iterasi ke-1 dan ke-2 tidak ada perubahan posisi nilai cluster yaitu proses iterasi selanjutnya diberhentikan dan pada hasil akhirnya mendapatkan 3 buah cluster. Dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengelompokan Data Cluster (hitungan iterasi ke-1)
Cluster ID_Pertanyaan C1 Ramdhan ke 2 C1 Ramdhan ke 4 C1 Ramadhan ke 5 C1 Ramadhan ke 6 C1 Ramadhan ke 8 C1 Ramadhan ke 9 C1 Ramadhan ke 10 C1 Ramadhan ke 12 C1 Ramadhan ke 13 C1 Ramadhan ke 14 C1 Ramadhan ke 15 C1 Ramadhan ke 16 C1 Ramadhan ke 17 C2 Ramadhan ke 24 C2 Ramadhan ke 25 C2 Ramadhan ke 27 C2 Ramadhan ke 28 C2 Ramadhan ke 29 C2 Ramadhan ke 30 C3 Ramadhan ke 1 C3 Ramadhan ke 3 C3 Ramadhan ke 7 C3 Ramadhan ke 11 C3 Ramadhan ke 18 C3 Ramadhan ke 19 C3 Ramadhan ke 20 C3 Ramadhan ke 21 C3 Ramadhan ke 22 C3 Ramadhan ke 23 C3 Ramadhan ke 26

## 3.3. Tahap Pengujian Algoritma K-Means Pada Rapid Miner
Pada  proses  pengujian K-Means pada  RepidMiner  ini  menggunakan  data  yang  sama  tanpa  ada perubahan nilain dan jumlah cluster berikut adalah hasil pemrosesan data pada Repid Miner. Desain proses : merupakan tampilan desain permodelan k-means clustering dilihat pada Gambar 2.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Gambar 2. Permodelan Clustering K-Means pada Rapid Miner
Pada hasil pemrosesan permodelak K-Means clustering seperti pada Gambar 2, dengan inisialisai jumlah cluster model ada 3, dengan nilai cluster 0 = 13, cluster 1 = 6, cluster 2 = 11, dengan jumlah data 30.
Text  View  :  merupakan  tampilan  sheet  untuk  data  base  yang  telah  diolah  secara  keseluruhan berdasarkan clusternya . Dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Data Clustering K-Means Pada Rapid Miner
Flot  View  :  dimana  visualisasi  hasil  pengelompokan  jumlah  reshponden  menjawab  benar  dan jumlah reshponden menjaawab salah berdasarkan pengelompokan cluster. Dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Bubble Nilai clastering jumlah reshponden menjawab benar & salah berdasarkan cluster
Visualisasi  Histogram  clutering  hasil  pengelompokan  data  jumlah  reshponden  berdasarkan pengelompokan clustering ,digambarkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Histogram clustering Jumlah Reshponden pada pengelompokan cluster
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  penulis  memiliki  kesimpulan  bahwa  algorima K-Means dapat  digunakan sebagai  analisis  data  pengunjung  mall  untuk  mengetahui  jumlah  reshpondent  pada  suatu  event  dan aplikasi  RapidMiner  memudahkan  untuk  melihat  Hasil  secara  visualisai  pada  pengelompokan  data clustering .  Dari  semua  data  yang  telah  diolah  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini,  penulis mengelompokan  data  pengunjung  yang  dimana  jumlah  data  responden/hari,  jumlah  reshponden menjawab benar dan jumlah reshponden menjawab benar, yaitu jumlah yang cluster yang digunakan yaitu 3 cluster dimana nilai cluter tersebut yaitu : cluster _0, cluster _1, cluster _3. Selain itu, berdasarkan hasil pengujian dari algoritma K-Means , medapatkan cluster model untuk algoritma K-Means sebanyak 13 item pada cluster _0 , atau jumlah reshponden tinggi, cluster _1 sebanyak 6 item jumlah reshpondent rendah,  dan cluster _2  sebanyak  11  dengan  resphondent  sedang.  Adapun  penelitian  ini  juga memvisualisasikan  data K-Means pada  RapidMiner  dengan  hasil  pengelompokan  data  jumlah reshpondent  berdasarkan cluster dan  histogram  hasil  pengelompokan  jumlah  reshpondent/hari bedasarkan cluster.

## DAFTAR PUSTAKA
Adelina Hutasoit, R., Parlina, I., Tunas Bangsa Pematangsiantar, S., Tunas Bangsa Pematangsiantar, A.,
& Jendral Sudirman Blok No, J. A. (2019). Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS)  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Mengelompokkanm  Jumlah  Usaha  Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering . September , 937–945. http://www.bps.go.id.
Anggreini, N. L. (2019). Teknik Clustering Dengan Algoritma K-Medoids Untuk Menangani Strategi Promosi Di Politeknik Tedc Bandung. Jurnal Teknologi Informasi Dan Pendidikan , 12 (2), 1–7. https://doi.org/10.24036/tip.v12i2.215
Dimas Hendika Wibowo. (2015). ANALISIS STRATEGI PEMASARAN UNTUK MENINGKATKAN DAYA SAING UMKM (Studi pada Batik Diajeng Solo). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 29 (1), 59–66.
Purnamasari,  S.  M.  (2011).  Analisis  Kelompok  (  Cluster  Analysis  ). Program , 18209007 ,  1–6. http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Probstat/2010- 2011/Makalah2010/MakalahProbstat2010-030.pdf
Sianipar,  K.  D.  R.,  Siahaan,  S.  W.,  Siregar,  M.,  R.H  Zer,  F.  I.,  &  Hartama,  D.  (2020).  Penerapan Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Pembelajaran  Online  Pada  Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Teknologi Informasi , 4 (1), 101–105. https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.1258
Sugianto,  C.  A.,  Rahayu, A.  H.,  &  Gusman,  A.  (2020).  Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Cigugur Tengah. Journal of Information Technology , 2 (2), 39– 44. https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.30
Triyansyah,  D.,  &  Fitrianah,  D.  (2018).  Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk Menentukan  Strategi Marketing. Jurnal Telekomunikasi  Dan Komputer , 8 (3), 163. https://doi.org/10.22441/incomtech.v8i3.4174
Willy Pratama Widharta dan Sugiono Sugiharto, S.E., M. . (2012). PENYUSUNAN STRATEGI DAN SISTEM PENJUALAN DALAM RANGKA MENINGKATKAN PENJUALAN TOKO DAMAI.
Dictionary of Marketing Communications , 2 (1), 1–15.
https://doi.org/10.4135/9781452229669.n3693
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.65 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 209-220 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Halaman Ini Dikosongkan