Received 5 th Jun 2023, revision 13 th Jun 2023, accepted 25 th Jun 2023, published 30 th Jun 2023

## Pengelompokan Merk Oli Menggunakan K-Means pada Toko Suka Oli
Ahmad Bagus Setiawan 1 , Danar Putra Pamungkas 2 , Tri Krisna Wati Aprilia 3
1,2,3 Teknik Informatika, Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri, e-mail: ahmadbagus@unpkediri.ac.id 1 , danar@unp.kediri 2 , krisnaaprilia13@gmail.com 3 Penulis Korespondensi. Danar Putra Pamungkas, Teknik Informatika, Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri,
e-mail: danar@unp.kediri
A B S T R A K Objektif. Toko Suka Oli merupakan sebuah stokis yang bergerak dibidang penjualan berbagai merk oli motor yang berlokasi di Kelurahan Sukomoro, Kecamatan Papar, Kabupaten Kediri, Provinsi Jawa Timur.
Material and Metode. Dalam penelitian ini menggunakan metode Waterfall dalam pengembangan aplikasi dan metode K-Means dalam pengelompokan data. Hasil. Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah sistem  yang  dapat  digunakan untuk mengelompokan produk menjadi tiga yaitu transansi tinggi, sedang dan rendah.
Kesimpulan  hasil  pengelompokan  produk  dapat  digunakan  untuk acuan  prioritas  pemesanan produk atau restock produk diperiode mendatang. Kata kunci : Pengelompokan, produk, k-means
A B S T R A C T Objective, Toko  Suka  Oli  is  a  stockist  engaged  in  selling  various  brands  of  motor  oil  located  in Sukomoro Village, Papar District, Kediri Regency, East Java Province. Materials and Methods. In this study using the Waterfall method in application development and the K-Means method in clustering data.
Results. This research produces a system that can be used to classify products into three, namely high, medium and low transition. Conclusion. The results  of product grouping  can  be used as a reference for  prioritizing  product orders or restocking products in future periods.
Keywords : Clustering, product, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pada dasarnya semua perusahan dalam menjalankan kegiatan produksinya pasti menerapkan manajemen stok. Analisis manajemen stok merupakan suatu hal yang esensial bagi sebuah perusahaan, karena kagiatan ini berkaitan dengan perencanaan dan pengendalian persediaan produk. Keputusan kapan, berapa dan apa saja produk yang harus di pesan juga merupakan permasalah yang kompleks dalam manejemen stok (Putra  &  Purnawati,  2018) .  Ketika  sebuah  perusahaan  mampu  melakukan manajemen stok dengan baik  maka kepuasaan pelanggan, pengoptimalan laba dan peningkatan  layanan  perusahaan  dapat  tercapai  dengan  baik,  melalui  manajemen stok pelaku usaha dapat mengetahui aliran barang masuk atau keluar.
Toko  Suka  Oli  merupakan  sebuah  stokis  yang  bergerak  dibidang  penjualan berbagai  merk oli motor yang berlokasi di Kelurahan Sukomoro,  Kecamatan Papar, Kabupaten  Kediri,  Provinsi  Jawa  Timur.  Berdiri  pada  tahun  2019  dan  masih  aktif hingga kini. Sumber Daya Manusia yang dimiliki Toko ini berjumlah 10 orang yang masuk  kedalam  bagian  pemasaran  produk.  Proses  pembukuan  pada  toko  masih dilakukan secara konvensional, metode ini membuat pemilik usaha harus bekerja dua kali, karena didalam buku besar hanya tercatat jumlah barang ketika barang masuk dan  keluar  saja  sehingga  toko  mengalami  kekosongan  barang  karena  tingginya permintaan  dan  beberapa  barang  menumpuk.  Setiap  saat  pemilik  usaha  harus mengecek  atau  menghitung  kembali  ketersediaan  jumlah  stok  ketika  mendapat permintaan barang dari konsumen. Oleh karena itu perlu adanya sebuah sistem yang dapat menentukan persediaan barang, serta dapat mengetahui barang-barang yang miliki  transaksi  tinggi  atau  rendah  sehingga  diharapkan  dapat  mentukan  strategi penyedian dan penjualan lebih baik.
Pengolahan  data  dengan  benar  dan  jujur  dapat  memunculkan  informasi  yang dapat digunakan untuk membantu membuat sebuah keputusan dalam proses bisnis (Agustin,  2018).  Kemudian  kemampuan  untuk  memprediksi,  menganalisa  volume penjualan setiap merk yang dijual membutuhkan ketelitian dan keakuratan karena hal  ini  sangat  penting  untuk  kelangsungan  arus  bisnis  serta  perlu  pengelompokan data (Indriyani  &  Irfiani,  2019) .  Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk pengolompokan yaitu K-Means (Rahmatul, 2019). Metode K-Means adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk membantu dalam merancang strategi persediaan yang efektif dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah tersedia di perusahaan.  Algoritma K-Means  akan  mengelompokkan  produk  yang  dijual  ke beberapa cluster  data  transaksi  yang  umumnya  besar,  sehingga  diharapkan  dapat membantu pengusaha dalam merancang strategi persediaan stok (Setiawan, 2018). Metode   K-Means   dapat   digunakan   untuk memudahkan bagian pembelian dalam menentukan pengelompokkan data pembelian stok barang(Jabbar, 2022). Metode K- Means  juga  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  produk  rendah,  sedang  dan tinggi berdasarkan peminatan (Andrean et al., 2019). Pengelompokan data penjualan dapat diketahui informasi barang terlaris (Sallaby et al., 2022) (Triyansyah & Fitrianah, 2018) untuk  menentukan  prioritas  pada  pembelian  bahan  baku  yang  akan  datang (Arifin et al., 2022).
Oleh karena itu penulis akan menerapkan metode K-Means dalam sistem untuk mengelompokkan  dan  mengelola  stok  barang  di  Toko  SUKA  Oli.  Dari  data  yang digunakan algoritma ini akan membentuk tiga kelompok (cluster). Diharapkan dari pengelompokan yang akan dilakukan pemilik usaha Toko Suka Oli dapat mengetahui produk  dengan  transaksi  tinggi,  transaksi sedang,  transaksi  rendah  sehingga  dapat digunakan sebagai acuan prioritas pemesanan produk atau restock produk diperiode mendatang.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membangun  sistem  aplikasi  adalah waterfall  yang  memiliki  model  yang  sederhana  sehingga  diminati  banyak pengembang  aplikasi (Fatmawati  &  Munajat,  2018;  Hidayati  &  Sismadi,  2020) .    Berikut adalah tahapan dari metede tersebut:

## 1. Analisa Kebutuhan
Pada  tahap  ini  mencari  ide,  pengumpulan  data  dengan  mengadakan  studi penelaah  melalui  pengumpulan  referensi  jurnal,  artikel  penelitian  dan kegiatan  mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan  sebagai  bahan penelitian.  Meliputi  beberapa  hal  diantaranya  Observasi,  wawancara  dan dokumentasi.
2. Desain Sistem
a. Pembuatan desain sistem (arsitektur) Pada tahap ini peneliti membuat desain arsitektur seperti diagram use case atau flowchart sistem sebagai gambaran alur kerja sistem.
b. Desain database
Peneliti  membuat  rancangan  tabel  database  yang  diperlukan  dalam aplikasi yang sedang di buat.
c. Desain menu membuat gambaran menu desain sistem yang akan dibuat berdasarkan kebutuhan
3. Implementasi
Proses  membuat  program  ada  ditahap  ini.  Dengan  kata  lain  melakukan pelaksanaan dari rancangan design sistem yang telah dibuat kedalam bahasa pemrograman
4. Uji Coba
Ditahapan ini dijalankan uji coba menyeluruh terhadap sistem yang berhasil dibangun, untuk memastikan bahwa semua perintah dalam program berhasil dieksekusi sesuai dengan rancangan yang telah dibuat.
5. Pemeliharaan Pada tahap ini sistem yang sudah jadi akan di operasikan dan disamping itu dilakukan perbaikan kesalahan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Kebutuhan Data Berikut data yang akan diperlukaan dalam penelitian, dan gambaran output yang akan dihasilkan:
a. Data Input
1.  Data  Input  Barang, pengguna  akan memasukan  data ke dalam  form  atau menu barang berupa kode barang, nama barang / merk oli, harga barang dan jumlah stok awal yang masuk.
2. Data Input transaksi keluar / barang yang berhasil terjual, pengguna akan memasukan data ke dalam form atau menu transaksi berupa nama barang dan jumlah barang yang keluar / stok keluar.
b. Gambaran Proses
Dari data input yang sudah dipaparkan diatas akan di ambil data stok awal, stok  keluar,  stok  sisa  dan  harga  untuk  proses  perhitungan  k-means clustering.

## c. Data Output
Data  output  nantinya  akan  menampilkan  tabel  yang  berisi  hasil  dari  data penjualan  yang  sudah  melalui  proses  clustering  k-means,  tabel  dengan atribut  kode  barang,  nama  barang,  harga  barang,  stok  awal,  stok  sisa  dan hasil clustering. algoritma k-means akan menghasilkan 3 cluster data yaitu transaksi tinggi, transaksi sedang dan transaksi rendah
3.2 Desain Sistem
a. Use Case Diagram

## Gambar 1. Use Case Diagram Sistem
Pada  gambar  1  terlihat  pemilik  usaha  bertanggung  jawab  penuh  terhadap manajemen aplikasi dan tentunya mendapatkan akses penuh ke semua menu yang ada. Pemilik usaha dapat menambah, merubah, menghapus semua data serta mendapatkan akses melihat laporan hasil perhitungan dari algoritma k- means yang telah diterapkan dalam sistem.
b. Activityy Diagram
Gambar 2. Activity Diagram Sistem
Gambar 2 merupakan aktivitas yang terjadi didalam sistem yang dibuat, dimulai dari proses masuk login kemudian setelah berhasil akan menampilkan menu dashboard lalu menambah kan data, ketika data berhasil disimpan maka data  tersebut  akan  di  olah  melalui  perhitungan  k-means  dan  menghasilkan pengelompokan.
c. Squance Diagram
Gambar 3. Squance Diagram Sistem
Pada  gambar  3  interaksi  yang  terlihat  didalam  sequence  diagram  adalah pengguna  diharuskann  login  dengan  memasukan username  dan  password ketika  berhasil  akan  diarahkan  ke dashboard,  kemudian  proses  selanjutnya input    barang  masuk  dan  keluar,  setelah  semua  data  masukan  berhasil tersimpan  di  database  maka  proses  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan clustering k-means.
d. Basis Data
ada 4 tabel yang dirancang untuk kebutuhan sistem, diantaranya Tabel 1. Tabel Pengguna Atribut Tipe Data Id_user (PK) bigint (20) username varchar (50) password varchar (50) nama_lengkap varchar (100) lastlogin datetime Pada tabel 1 digunakan untuk menampung username dan password pengguna sistem. Ada 4 atribut yang terdapat didalam tabel yaitu id_ user, username dan password kemudian nama lengkap dan lastlogin.
Tabel 2. Tabel Barang Atribut Tipe Data Id_barang (PK) bigint (20) kode_barang varchar (30) Nama_barang varchar (256) stok_awal int (11) stok_sisa int (11)
Pada tabel 2 merupakan gambaran dari tabel tb_barang yang digunakan untuk menampung  masukan  ketika  ada merk  atau  jenis  barang  baru,  tabel  ini nantinya  akan  berisi  5  atribut  yaitu  id_barang  sebagai primary  key  dan nantinya id_barang ini digunakan sebagai acuan foreign key untuk beberapa tabel, kemudian ada kode dan nama barang, untuk inputan awal barang yang baru masuk jumlah stok awal akan sama dengan stok sisa.
Tabel 3. Tabel Transaksi Keluar Atribut Tipe Data Id_keluar (PK) bigint (20) tanggal_transaksi datetime Jumlah int(11) id_barang_id (FK) bigint(20)
Tabel  3  yang  merupakan  gambaran  dari  tabel  tb_transaksikeluar  yang digunakan untuk menampung masukan ketika ada barang yang telah terjual atau barang keluar, jadi ketika ada masukan dari tabel transaksi keluar dengan acuan id_barang_id yang merupakan foreign key nantinya stok awal pada tabel 2 yaitu tabel barang juga otomatis berkurang. stok_sisa (tabel 2) = stok awal (tabel 2) – jumlah (tabel 3)
Tabel 4. Tabel Restok Atribut Tipe Data Id_restock (PK) bigint (20) tanggal_restok date jumlah int(11) id_barang_id (FK) bigint(20)
Tabel 4 merupakan tabel yang digunakan untuk menampung masukan ketika ada update  jumlah  stok  atau  restock  barang,  terdapat  id_barang_id  yang merupakan foreign  key  dimana  foreign  key  ini diambil  dari  id_barang  yang terdapat  pada  tabel  barang,  jadi  nantinya  stok  awal  dan  stok  sisa  akan bertambah  jumlahnya  ketika  terdapat  barang  yang  sedang restock berdasarkan id_barang_id

## 3.3 Implementasi Sistem

## Antara Muka Login Sistem
Gambar 4. Halaman Login Sistem
Gambar  4  merupakan  halaman  login,  pengguna  diharuskan  mengisi  username dan password terlebih dahulu, setelah itu klik Sign In.
Gambar 5. Halaman Tambah Barang
Kemudian setelah berhasil masuk, akan terlihat side bar dan beberapa menu  didalamnya,  salah  satunya  ada  menu  tambah  barang,  admin  dapat memasukan  kan  id  kode  nama  stock  barang  di  form  tersebut  seperti  pada gambar 5.
Gambar 6. Halaman Barang Keluar
Pada gambar 6 merupakan menu Barang Keluar, page tersebut merupakan page untuk form barang yang berhasil terjual, admin bisa menginput kan di form ini untuk data penjualanya setiap hari.
Gambar 7. Halaman Hasil Pengelompokan Dan Prediksi Stok Kemudian semua inputan yang masuk ke database, akan diambil beberapa untuk digunakan sebagai proses perhitungan k-means seperti data harga, stok awal, stok sisa,  dan  stok  yang  berhasil  terjual,  akan  dihasilkan  3  cluster  yaitu  cluster transaksi  tertinggi,  transaksi  sedang  dan  transaksi  rendah.  Kemudian  setelah semua hasil akan ditampilakan pada menu prediksi stok seperti pada gambar 7.

## 3.4 Pengujian Data
Dalam pengujian data menggunakan data transaksi mulai dari September 2021 sampai September 2022 dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Tabel Restok No. Nama Barang Out  IN  Stok  Harga Jual 1 Yamalube Matic 754  87 841  34.500 2 Yamalube Silver 670  111  781  34.000 3 Yamalube Gardan 238  154  392  13.000
4 Yamalube Sport 145  88 233  40.000 5 Mesran Super 1L 198  50 248  34.000 6 Mesran Super 0.8L  396  121  517  31.000 7 Castrol 2T 60 46 106  33.000 8 SPX 2 95 31 126  35.000 9 Federal Matic 117  91 208  33.500 10 Federal  UT 0.8L 790  147  937  32.000 11 Federal UT 1L 472  107  579  37.000 12 MPX 2 961  114  1075  35.000 13 MPX 1 0.8L 351  91 442  34.000 14 MPX 1 1L 185  59 244  38.000 15 Enduro Racing 74 37 111  44.000 16 Enduro 4T 0.8 50 58 108  38.000 17 Enduro Matic 27 33 60 40.000 18 Prima XP 58 12 70 41.000 19 AHM Gardan 803  120  923  13.000 20. Yamalube Super Matic 19 24 43 43.000 21 Mesran B40 35 35 70 34.000
Langkah  awal  adalah  menentukan  centroid  awal  diambil  secara  acak.  Pada  tabel  5 diambil yamalube matic, federal matic dan ahm gardan sebagai centroid awal seperti pada tabel 6.
Tabel 6 Tabel centroid awal Yamalube Matic 754 87 841 34.500 Federal Matic 117 91 208 33.500 AHM Gardan 803 120 923 13.000
Setelah itu menghitung Menghitung jarak data dengan centroid menggunakan rumus Euclidian distance. Rumus dikutip dari jurnal(Jabbar, 2022)
𝑑 𝑥 , 𝜇 =   ∑ 𝑥 , 𝜇
Kemudian menghitung WCV yang merupakan kuadran dari jarak terdekat atau bisa disebut pangkat dua dari jarak terdekat, dimana jarak terdekat dihasilkan dari mencari nilai minimum dari hasil perhitungan jarak data dengan centroid. Dilakukan perhitungan  yang  sama  seperti  diatas  terhadap  semua  data  stok  barang  hingga menghasilkan tabel centroid itrasi 1 seperti pada tabel 7.
Tabel 7 Tabel centroid iterasi I C1 293 63 356 38.292 C2 278 83 361 33.071 C3 521 137 658 13.000
Kemudian  mengulangi  semua  perhitungan  diatas  pada  iterasi  II  hingga  tidak terjadi  perubahan  kelompok  atau  perubahan  rasio,  apabila  terdapat  perubahan kelompok atau pun rasio maka dilakukan perhitungan iterasi selanjutnya dan langkah yang  sama.  Pada  perhitungan  kali  ini  berhenti  pada  iterasi  4  dengan  hasil  yang didapatkan C1 Transaksi tertinggi ada 8 merk, C2 transaksi sedang 11 merk dan C3 transaksi rendah 2 merk seperti pada tabel 8.
Tabel 8 Hasil Pengelompokan C1 C2 C3 Yamalube Sport Yamalube Matic Yamalube Gardan Federal UT 1L Yamalube Silver  AHM Gardan MPX 1 1L Mesran Super 1L Enduro Racing Mesran Super 0.8L Enduro 4T 0.8 Castrol 2T Enduro Matic SPX 2 Prima XP Federal Matic Yamalube Super Matic Federal  UT 0.8L MPX 2 MPX 1 0.8L Mesran B40
4. KESIMPULAN Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  barang yang  memiliki  tiga  kelompok  yaitu  transaksi  tinggi  atau  C1  ada  8  produk  yaitu Yamalube Sport, Federal UT 1L, MPX 1 1L, Enduro Racing, Enduro 4T 0.8, Enduro Matic, Prima XP, Yamalube Super Matic. Kemudian kelompok dua transaksi sedang (C2) ada 11 produk yaitu Yamalube Matic, Yamalube Silver, Mesran Super 1L, Mesran Super 0.8L, Castrol 2T, SPX 2, Federal Matic, Federal  UT 0.8L, MPX 2, MPX 1 0.8L, Mesran B40, dan kelompok tiga (C3) atau produk dengan transaksi rendah ada 2 produk yaitu Yamalube Gardan, AHM Gardan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustin, H. (2018). SISTEM INFORMASI MANAJEMEN MENURUT PRESPEKTIF ISLAM.
Jurnal Tabarru ’ : Islamic Banking and Finance, 1(1), 63 – 70. https://doi.org/10.25299/jtb.2018.vol1(1).2045
Andrean, R., Fendy, S., & Nugroho, A. (2019). Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan  Metode  K-Means. JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology and Computer Science), 4(1), 5. https://doi.org/10.31328/jointecs.v4i1.998 Arifin, N., Irawan, R. H., & Farida, I. N. (2022). Algoritma K-Means Untuk Memprediksi Stok Bahan Baku Produksi. Seminar Nasional Teknologi & Sains.
Fatmawati,  F.,  &  Munajat,  J.  (2018).  Implementasi  Model  Waterfall  Pada  Sistem Informasi  Persediaan  Barang  Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  PT.Pamindo  Tiga  T).
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2(2). https://doi.org/10.30865/mib.v2i2.559 Hidayati, N., & Sismadi, S. (2020). Application of Waterfall Model In Development of Work  Training  Acceptance  System. INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 4(1), 75 – 89. https://doi.org/10.29407/intensif.v4i1.13575
Indriyani, F., & Irfiani, E. (2019). Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor  Menggunakan  Metode  K-Means. JUITA :  Jurnal  Informatika,  7(2),  109. https://doi.org/10.30595/juita.v7i2.5529
Jabbar,  J.  (2022).  SISTEM  INFORMASI  STOK  BARANG  MENGGUNAKAN  METODE CLUSTERING KMEANS (STUDI KASUS RMD STORE). INFOTECH Journal, 8(1), 70 – 75. https://doi.org/10.31949/infotech.v8i1.2280
Putra,  D.  G.  E.  N.,  &  Purnawati,  N.  K.  (2018).  KINERJA  MANAJEMEN  PERSEDIAAN BARANG DAGANGAN PT. ARTHA DINAMIS SENTOSA BALI. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana, 7(10), 5599. https://doi.org/10.24843/EJMUNUD.2018.v07.i10.p14
Rahmatul,  R.  (2019).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  SELEKSI  PENERIMA BEASISWA BIDIK MISI BAGI MAHASISWA BARU UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING. Indonesion  Journal  of Fundamental Sciences, 5(1).
Sallaby, A. F., Alinse, R. T., Sari, V. N., & Ramadani, T. (2022). Pengelompokan Barang Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Hasil Penjualan Di Toko
Widya Bengkulu. JURNAL MEDIA INFOTAMA, 18(1), 99 – 104. https://doi.org/10.37676/jmi.v18i1.2126
Setiawan,  S.  (2018).  Pemanfaatan  Metode  K-Means  Dalam  Penentuan  Persediaan Barang. PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic, 6(1), 41 – 48. https://doi.org/10.33558/piksel.v6i1.1398
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