## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 3 (2020) 195 - 202

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Klasterisasi Karakter Konsumen Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan K-Means
Ach. Syuhbanul Yaumi 1 , Zainul Zulfiqkar 2 , Aryo Nugroho 3
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama
1 ach.syuhbanul@mhs.fasilkom.narotama.ac.id, 2 zainul.16@fik.narotama.ac.id, 3 aryo.nugroho@narotama.ac.id

## Abstract
The problem that is in store right now is the difficulty to find out which products are currently in high demand or most used by consumers so that it can be known from each variable the characteristics of consumers are more likely to choose the preferred product. Therefore, in the research grouping with the K-Means method for product selection is one way to determine customer choices for the products consumed. Because the K-Means method has a more accurate division. This research conducted a data mining process to help stores to be able to know the characteristics of consumers towards product selection tendencies by extracting data using one of the data mining methods, namely grouping data. In this study, the grouping of data from questionnaires or questionnaires spread in stores, then the data is grouped into 2 groups using one of the clustering algorithms, K-Means. The data used are data collected as many as 366 store customer response data. After the data is processed using the K-Means algorithm, it shows that cluster 1 is a type A consumer group with a percentage of 33%, while cluster 2 is a type B consumer group with a percentage of 67%.
Keywords: product; k-means; clustering; data mining; marketing .

## Abstrak
Permasalahan yang sedang ada di toko saat ini adalah kesulitan untuk mengetahui produk yang saat ini banyak diminati  atau  paling  banyak  digunakan  oleh  konsumen  agar  dapat  diketahui  dari  masing-masing  variabel karakteristik  konsumen  lebih  cenderung  memilih  produk  yang  disukai.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian pengelompokkan dengan metode K-Means untuk pemilihan produk merupakan salah satu cara untuk mengetahui pilihan pelanggan terhadap produk yang dikonsumsi. Karena metode K-Means mempunyai hasil pembagian yang lebih  akurat.  Penelitian  ini  melakukan  proses data  mining untuk  membantu  toko  agar  dapat  mengetahui karakteristik  konsumen  terhadap  kecenderungan  pemilihan  produk  dengan  melakukan  penggalian  data menggunakan  salah  satu  metode  data  mining  yaitu  pengelompokkan  data.  Pada  penelitian  ini  melakukan pengelompokkan dari data hasil penyebaran angket atau kusioner yang disebar di toko, kemudian data tersebut di kelompokkan  menjadi  2  kelompok  menggunakan  salah  satu  algoritma  klasterisasi  yaitu K-Means .  Data  yang digunakan merupakan data yang dikumpulkan sebanyak 366 data tanggapan pelanggan toko. Setelah data tersebut diproses menggunakan algoritma K-Means , menunjukkan bahwa cluster 1 merupakan kelompok konsumen tipe A dengan presentase sebesar 33%, sedangkan cluster 2 merupakan kelompok konsumen tipe B dengan presentase sebesar 67%.
Kata kunci: produk; k-means; klasterisasi; data mining; pemasaran.
© 2020 Jurnal JOINTECS
1. Pendahuluan
Pada  umumnya  produk  x  tipe  A  biasanya  terbuat  dari bahan  tembakau  yang  digulung  oleh  kertas.  Namun seiring  berkembangnya  zaman  terdapat  jenis  produk  x baru yaitu tipe B. Banyak yang mengira bahwa produk x tipe B lebih aman dibandingkan dengan produk x tipe A. Beberapa alasan dari mereka yang beralih dari tipe A ke ke tipe B juga bermacam-macam, mulai dari aman bagi kesehatan, lebih ramah lingkungan karena menghasilkan uap  air  bukan  asap,mengurangi  resiko  dari  bahaya penyakit,  mengurangi  kecanduan,  dan  yang  paling utama sebagai alternative pengganti produk tipe A untuk perlahan-lahan berhenti kecanduan.
Data  mining  merupakan  suatu  istilah  yang  berfungsi untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  pada database  [1].  Teknik  data  mining  juga  sering  disebut sebagai  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengidentifkasi  dan  mengekstraksi  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai  database  besar  [2].  Klasterisasi  adalah  salah satu metode data mining yang sangat membantu dalam penemuan pengetahuan [3]. Klasterisasi berarti mengelompokkan objek data ke dalam sebuah kelompok yang memiliki paling sedikit kesamaan dengan anggota cluster lainnya [4].
Pada  penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya menggunakan  metode K-means juga  digunakan  untuk menentukan  kategori  stok  barang  dengan  studi  kasus data  transaksi  penjualan  dengan  memanfaatkan  tingkat akurasi  yang  paling  tinggi  pada  dataset  produk menggunakan K-Means . Dari hasil penerapan metode K- Means ini  dapat  dinilai  lebih  akurat  dalam  melakukan clustering pada penentuan stok produk berdasarkan hasil tingkat akurasi yang tinggi pada masing-masing cluster [5] . Penerapan  metode K-Means banyak  diterapkan dalam  berbagai  kasus  selain  kasus  penjualan,  salah satunya  adalah  pengelompokkan  untuk  pelanggan PDAM  [6].  Metode K-Means merupakan  metode dimana  dilakukan  pengelompokkan  data  (klasterisasi) dengan sistem partisi dan pemodelannya tanpa supervise [7].
Pada  penelitian  lainnya  metode K-Means juga  dinilai baik dibandingkan metode K-Medoids dalam melakukan clustering terhadap  kelayakan  puskesmas  di  DIY berdasarkan nilai rasio simpangan baku yang lebih kecil yaitu  sebesar  54,69%  [8].  Penelitian  terdahulu  lainnya yang  berhubungan  dengan  penjualan  menggunakan metode K-Means dilakukan  untuk  memenuhi  jumlah barang  yang  dibutuhkan  dalam  pemasaran  produk  aki dengan  proses  klasterasi  didapat  hasil  akurasi  sebesar 81%  [9].  Penelitian  terkait  lainnya  tentang  klasterisasi yang  membandingkan  metode K-Means dan  metode DBSCAN pada pengelelompokan rumah kost mahasiswa  di  kelurahan  tembalang  semarang  didapat hasil  perhitungan  indeks silhouette menunjukkan
metode K-Means menghasilkan nilai 0,463 dan metode DBSCAN  menghasilkan  nilai  0,281.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  metode K-Means lebih  baik  dari metode  DBSCAN  dalam  pengelompokan  data  rumah kost [10].
Permasalahan  yang  sedang  ada  di  toko  saat  ini  adalah kesulitan  mengetahui  produk  x  yang  saat  ini  banyak diminati  atau  paling  banyak  digunakan  oleh  konsumen agar  dari  hasil  penelitian  ini  toko  dapat  diketahui  dari masing-masing  variabel  karakteristik  konsumen  lebih cenderung  memilih  produk  yang  disukai.  Toko  ini membutuhkan  suatu  informasi  penting  yang  nantinya bisa  bermanfaat  untuk  penjualan  agar  dapat  diketahui produk  x  mana  yang  lebih  cenderung  dipilih  oleh pelanggan.  Metode  ini  digunakan  karena  mampu menghasilkan kriteria yang telah ditetapkan berdasarkan seleksi keputusan terbaik dari sejumlah keputusan [11].
Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  klasterisasi  karakter konsumen dengan K-Means untuk pemasaran produk x merupakan salah satu cara untuk mengetahui selera atau pilihan  pelanggan  di  toko  ini  terhadap  produk  x  yang dikonsumsi. Karena metode K-Means mempunyai hasil pembagian  yang  lebih  akurat  [12].  Keakuratan  metode K-Means tergantung  pada  pemilihan  data  centroid selama  proses  klasterisasi  [13].  Tujuan  dari  analisis klasterisasi  pemasaran  produk  x  adalah  untuk merancang strategi dalam penjualan produk x di toko ini pada  masa  yang  akan  mendatang  berdasarkan  dua cluster yaitu cluster 1 adalah produk x tipe A sedangkan cluster 2 adalah produk x tipe B.

## 2. Metode Penelitian
Dalam sebuah penelitian metode berfungsi sebagai cara untuk  memecahkan  masalah  dan  mengambarkan tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan.  pada  penelitian ini,  untuk  menganalisis  dan  menentukan  tipe  produk  x yang  digunakan.  Langkah-langkah  pada  penelitian  ini ada beberapa langkah, yaitu: pengumpulan data, seleksi data, preprocessing data, transformasi data, perhitungan K-Means dan  hasil  penelitian.  Berikut  gambaran tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  berarti  mengumpulkan  data  yang dibutuhkan  untuk  analisis  [14].  Pada  tahapan  ini bertujuan  untuk  mencari  atau  memperoleh  informasi bagi pengguna produk x sebagai bahan penelitian yang akan di klasterisasi. Untuk selanjutnya data diproses dan dihitung  menggunakan metode K-Means yang di dapat dari  penyebaran  angket  kusioner  melalui  google  form atau hard  copy kepada  pembeli  atau  hanya  sekedar bersantai di toko.
2.2. Seleksi Data
Fungsi  dari  fitur  seleksi  digunakan  untuk  meringankan beban  pemrosesan  dalam  data  mining  [15].  Tujuannya agar  mendapatkan  hasil  data  mining  yang  spesifik  dan akurat,  hanya  beberapa  data  yang  diambil  dari  data mentah  dan  akan  digunakan  sebagai  atribut  untuk selanjutnya diproses. Ada 7 atribut yang digunakan yaitu status, usia, mulai mengkonsumsi, nama produk, alasan memilih  produk,  pemakain  perhari  dan  pengeluaran perbulan.  Data  yang  dikumpulkan  sebanyak  366  data responden yang merupakan pelanggan di toko.
2.3. Preprocessing Data
Data  mentah  yang  telah  didapat  dari  hasil  penyebaran angket  atau  kusioner  masih  perlu  diproses  lagi  untuk memperbaiki data yang belum sempurna dan data yang masih  kurang  atau  belum  lengkap.  Tujuan  dari preprocessing data yaitu pembersihan atau pengurangan atribut data yang tidak diperlukan serta kolom variabel yang tidak memiliki nilai. Selain itu preprocessing data juga dapat meningkatkan kualitas data dan mengurangi ukuran file log web [16].
Tabel 1. Data yang digunakan
S U MM NP AM PP PB 3 22 17 2 1 1 1 1 17 13 3 2 1 1 3 2 2 3 2 1 3 3 2 3 2 2 3 2 21 21 19 22 20 17 24 21 20 29 22 19 30 19 19 19 15 16
15 16 19 13 19 20 17 16 27 18 4 4 4 1 5 3 1 10
14 18 13 19 13 14 3 3 1 1 4 2 4 3 2 3 8 7 5 7 1 1 2 2 1 1 2 1 5 5 4 4 5 4
1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1
Pada  Tabel  1  merupakan  data  yang  digunakan  untuk tahap  pengujian  data  dan  perhitungan  iterasi.  Data  ini memiliki  7  attribut  diantaranya  status,  usia,  mulai mengkonsumsi, nama produk, alasan memilih, pemakain perhari dan pengeluaran perbulan. Data yang kurang lengkap dan tidak relevan hanya akan membuat
proses  perhitungan  mengalami error ,  oleh  karena  itu diperlukan preprocessing data  yang  akan  digunakan untuk kebutuhan data mining.

## 2.4. Transformasi Data
Transformasi  data  merupakan  upaya  yang  dilakukan untuk  mengubah  skala  pengukuran  data  asli  menjadi bentuk yang lain. Proses ini bertujuan untuk mengubah data  yang  dapat  diolah  dengan  algoritma  yang  akan digunakan  dalam  bentuk  klasifikasi  atau numerik [17]. Data  yang  diperoleh  dari  hasil  penyebaran  angket  atau kusioner  belum  sesuai  format  untuk  digunakan pemrosesan data. Pemrosesan data diperlukan input data yang sudah dikategorikan dan tipe data numerik, maka jenis  data  nominal  seperti  status,  usia,  mulai mengkonsumsi,  nama  produk,  alasan  memilih  produk, pemakain  perhari,  dan  pengeluaran  perbulan  terlebih dahulu diinisialisasikan dalam bentuk angka.
Tabel 2. Pra-proses Data Status Tipe Status Tranformasi Pelajar 1 Mahasiswa
2 Pekerja 3
Pada Tabel 2 merupakan hasil dari proses transformasi pada  variabel  tipe  status  pengguna  dengan  perubahan masing-masing attribute yang  telah  diisialisasikan  dari angka 1 sampai angka 3. Angka 1 merupakan tipe status pelajar. Angka 2 ialah tipe status mahasiswa. Sedangkan angka 3 merupakan tipe status pekerja.
Tabel 3. Pra-proses Nama Produk Nama Produk Tranformasi Surya,  Gudang Garam 1
U Mild 2
Mild
Malboro Dunhill Djarum Sukun Marhsband Classmild Sampoerna, Samsu Pro Mild Tesla Pod, Smoke
Mod, Hxhom Vgod
Aegis Invander 3 Mekanika
Geekvape Lswtch Uwel Caliburn
Battlestar
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Pada  Tabel  3  menunjukkan  hasil  dari  proses transformasi pada  variabel  nama  produk  dengan perubahan masing-masing pada attribute yang diinisialisasikan dari angka 1 sampai dengan angka 22. Pada tahap perubahan variabel nama produk merupakan bagian yang penting. Karena pada tahap ini diharapkan mempermudah  proses  pembelajaran  data machine learning agar dapat mengelompokkan data sesuai cluster yang telah ditentukan.
Tabel 4. Pra-proses Alasan Memilih Alasan Tranformasi Enak, Suka 1 Hemat 2 Simpel, Praktis Nikmat, Berasa Aman, Sehat Lingkungan Banyak Rasa Mengurangi Merokok
Kekinian, Gaya 3 4 5 6 7 8 9
Pada  Tabel  4  diatas  setelah  proses  transformasi  data didapat  hasil  perubahan  pada  variable  alasan  memilih produk. Terdapat berbagai alasan yang didapat dari hasl kusioner  mulai  dari  alasan  suka  sampai  dengan mengikuti gaya hidup. Dengan masing-masing attribute yang sudah diinisialisasikan dari angka 1 sampai dengan angka 9.
Tabel 5. Pra-proses Pemakaian Perhari
Pemakaian Perhari Tranformasi 1-10 Batang 1 10-20 Batang 2 20-30 Batang 1-10 ml 10-20 ml 20-30 ml
3 4 5 6
Pada  Tabel  5  hasil  proses  transformasi  variabel pemakaian  perhari  dengan  perubahan  attribute  yang sudah  diinisialisasikan  dari  angka  1  sampai  dengan angka 6. Untuk pemakaian pada jenis batang diubah dari angka  1  sampai  angka  3.  Sedangkan  untuk  pemakaian jenis ml diubah dari angka 4 sampai angka 6.
Tabel 6. Pra-proses Pengeluaran Perbulan
Kisaran Nominal Tranformasi <500 ribu 1 >500 ribu 2
Pada  Tabel  6  diatas  merupakan  hasil  transformasi variabel  pengeluaran  perbulan  dengan  masing-masing attribute yang telah diinisialisasikan dengan angka 1 dan 2.  Angka  1  merupakan  pengeluaran  perbulan  dibawah
500  ribu.  Sedangkan  angka  2  untuk  pengeluaran perbulan diatas 500 ribu.
2.5. Perhitungan data dengan K-Means
Metode K-Means merupakan  salah  satu  metode clustering yang paling popular [18]. Tujuan dari metode ini  adalah  untuk  membagi  data  menjadi  beberapa kelompok  [19].  Metode K-Means ini  akan  menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Pada penelitian ini  perhitungan K-Means menggunakan tools  cluster Data yang dipilih dari data mentah melalui proses seleksi data, processing data  dan tranformasi data  akan dimasukkan  lalu  membaca  data training dan  diproses, kemudian  menilai  hasil  dari  proses  tersebut.  Untuk menghitung  iterasi  jarak  terdekat  antar cluster menggunakan  rumus Euclidean  Distance .  Dengan menentukan nilai centroid awal (nilai tengah) kemudian partisi  data  menggunakan  nilai  minimum.  Lakukan iterasi  sampai  nilai  atau  posisi  data  tidak  mengalami perubahan.  Jika  data  sudah  tidak  berubah  lagi  maka hentikan  iterasi.  Maka  hasil  dari  perhitungan  iterasi merupakan centroid akhir dari data yang sudah dipartisi sebelumnya.  Berikut  adalah flowchart diagram  metode K-Means .
Pada  Gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  sebelum memulai perhitungan K-Means terlebih dahulu menentukan nilai cluster lalu menentukan nilai centroid atau nilai titik tengan pada klaster. Setelah menentukan nilai centroid selanjutnya adalah menghitung jarak objek ke centroid dengan rumus Euclidean Distance kemudian hasilnya  dikelompokkan  objek  ke  dalam cluster berdasarkan jarak terdekat. Jika hasil nilai centroid baru tidak  sama  dengan  centroid  sebelumnya,  maka  proses perhitungan tetap dilanjutkan sampai nilai centroid baru yang  dihitung  sama  dengan  centroid  sebelumnya  dan didapatkan  hasil  nilai  centroid  akhir  dapat  dinyatakan proses perhitungan K-Means telah selesai.
Langkah-langkah  klasterisasi  dengan  metode K-Means dapat dijelaskan sebagai berikut:
Program Jurnal Input: K  (jumlah  cluster),  X i, i= 1,2,…,N}. (training set) Initialization C k ,k= 1,2,…,K} (pilih K secara acak) Repeat: { a. langkah cluster
Untuk setiap contoh {X i }
Hitung jarak K ||X i -C k ||,k= 1,2,…,K.
Atur label kelas cl i := indeks k (dari 1 ke K) dari centroid cluster yang memiliki jarak minimum (cl i € {1,2,…, K}).
b. langkah centroid for k= 1 to K (untuk setiap kelas)
C k := mean yang ditugaskan ke cluster k } end

## 2.6. Hasil Penelitian
Pada tahap ini bertujuan untuk memvisualisasikan hasil proses  data  mining  berupa  tabel  atau  gambar  serta menganalisa  dan  mengevaluasi  agar  mudah  dipahami oleh  pembaca.  Dengan  hasil  klasterisasi  data  akan dikelompokkan  sesuai  kelas  yang  telah  dihitung. Akurasi  merupakan  salah  satu  indikator  dalam  menilai sebuah  algoritma  [20].  Dalam  menentukan  tingkat akurasi  perlu  diketahui  nilai  sebenarnya  dari  besaran yang diukur dan dapat diketahui seberapa besar tingkat akurasinya.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 TP+TN+FN+FP (1)
Keterangan untuk rumus 1 akan dijelaskan pada paragraf ini. Nilai TP (True Positif) merupakan data benar yang terklasifkasikan  menjadi  data  benar,  nilai  FP  (False Positif)  yaitu  data  benar  yang  terklasifikasikan  benar. Sedangkan  nilai  FN  (False  Negatif)  adalah  data  salah yang  tidak  di  klasifikasikan  salah,  dan  nilai  TN  (True Negatif)  merupakan  data  yang  tidak  di  klasifikasikan benar[20].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  proses  data  mining  menggunakan tools  cluster ,  tools  tersebut  berfungsi  untuk  membantu proses pengelompokan data dengan menggunakan salah satu metode algoritma K-Means dari cluster itu sendiri. Sampel data yang akan digunakan dalam penelitian ini sebanyak 366 data yang sudah ditata sesuai atribut yang diperlukan  untuk  proses  data  mining,  setelah  itu  akan dikelompokkan  menjadi  2 cluster yaitu  pengguna produk  x  tipe  A  atau  produk  x  tipe  B  sesuai  atribut- atribut yang telah didapat sebelumnya. Berikut hasil dari proses data mining.
3.1. Hasil Pengujian
Pada  tahap  hasil  pengujian ini  dilakukan  langkah  awal dengan tools  cluster untuk training data  menggunakan fitur Use  Data  Training  Set dengan  keselurahan  366 data.  Dengan  memasukkan  data  yang  telah  diseleksi berdasarkan  7  atribut  yaitu  status,  usia,  mulai mengkonsumsi,  nama  produk,  alasan  memilih  produk, pemakaian perhari, dan pengeluaran perbulan. Hasil dari proses training dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Use Data Training Set Attribute Full Data (366) Cluster 0 (122) Cluster 1 (244) Status 2.224 2.2213 2.2254 Usia 22.4863 22.5246 22.4672 Mulai Mengkonsumsi Nama Produk Alasan Pemakaian Perhari Perbulan 17.3497 11.9481 4.2814 3.3169 1.5055 15.7131 4.5 2.8361 1.1885 1.6311 18.168 15.6721 5.0041 4.3811 1.4426
Pada Tabel 7 menampilkan hasil dari Use Data Traning Set proses  pengetesan  data  ini  dilakukan  dengan menggunakan  seluruh  data training itu  sendiri.  Dari proses sebanyak 366 data diperoleh hasil nilai cluster 0 sebanyak 33% dengan jumlah data sebesar 122 data dan cluster 1 sebanyak 67% dengan jumlah data sebesar 244 data.  Pada  proses  ini  juga  diperoleh  hasil  perhitungan iterasi sebanyak 3 kali dengan pemilihan centroid awal cluster  0  dengan  nilai  (3,23,17,6,2,1,2)  dan  cluster  1 dengan nilai (3,29,20,18,3,5,2).
Tabel 8. Hasil Percentage Split 85% Attribute Full Data (311) Cluster 0 (159) Cluster 1 (152) Status 2.2669 2.4088 2.1184 Usia 22.6785 23.956 21.3421 Mulai Mengkonsumsi Nama Produk Alasan Pemakaian Perhari Perbulan 17.4695 12.0579 4.2926 3.3312 1.5113 17.2264 11.2453 4.3711 3.1887 2 17.7237 12.9079 4.2105 3.4803 1
Tabel 8 adalah hasil dari proses percentage split dimana hasil  klasterisasi  dites menggunakan nilai k% dari data yang  telah  diinput,  nilai k adalah  nilai  masukan  yang ditentukan  oleh user .  Dalam  proses  uji  tes  ini menggunakan  nilai k sebesar  85%.  Artinya  nilai  85% datanya  akan  menjadi  data training  set sedangkan sisanya yaitu 15% menjadi test set . Dari proses sebanyak 311  data  didapatkan  hasil cluster 0  sebanyak  47% dengan  jumlah  data  sebesar  159  data  dan cluster 1 sebanyak  53%  dengan  jumlah  data  sebesar  152  data dengan hasil perhitungan iterasi sebanyak 3 kali.
Sedangkan  proses  perhitungan  klasterisasi  secara manual dengan  rumus Euclidean  Distance diawali dengan  menentukan  nilai cluster .  Jumlah cluster yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  2  buah cluster , sehingga nilai k=2 yaitu cluster 0 dan cluster 1. Kemudian tentukan nilai titik tengah cluster (centroid). Pada  tahap  ini  nilai  centroid  dapat  dipilih  secara  acak dari dataset yang akan digunakan. Hasil penentuan nilai centroid awal dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Centroid Awal Cluster 0 Cluster 1 1 1 2 2 21 19 4 3 1 1 19 18 14 7 4 1
Pada Tabel 9 Nilai centroid awal merupakan nilai yang digunakan untuk  memulai perhitungan iterasi. Nilai  ini ditentukan  secara  acak,  diambil  dari  data  mentah  yang telah  diseleksi  dan  diubah  menjadi  data  numerik.  Pada proses  ini  juga  ditentukan  pemilihan  centroid  awal cluster  0  kategori  konsumen  produk  x  tipe  A  dengan nilai (1,2,21,19,4,3,1,1) dan cluster 1 kategori konsumen produk x tipe B dengan nilai (1,2,19,18,14,7,4,1). Untuk proses selanjutnya dilakukan pengulangan ke- 1 sampai selesai.  Jika  centroid  baru  tidak  sama  dengan  centroid sebelumnya, maka proses pengulangan tetap dilanjutkan, tetapi jika centroid baru yang dihitung sama dengan  centroid  sebelumnya,  maka  proses  klasterisasi telah selesai.
3.2. Hasil Perhitungan Iterasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  iterasi,  langkah awal  yaitu  menentukan  nilai  centroid  awal.  Kemudian dilakukan  perhitungan  hingga  nilai  centroid  baru tidak sama  dengan  centroid  sebelumnya.  maka  proses perhitungan tetap dilanjutkan sampai nilai centroid baru yang  dihitung  sama  dengan  centroid  sebelumnya  dan didapatkan  hasil  nilai  centroid  akhir.  Selanjutnya  nilai yang  dihasilkan  dapat  dikelompokkan  menjadi  sesuai jumlah cluster yang sudah ditentukan berdasarkan jarak minimum  dari  nilai  centroid  dengan  nilai  setiap  objek.
Jumlah  pengulangan  iterasi  untuk  mencapai  cluster centroid  akan  dipengaruhi  oleh  calon cluster centroid awal secara acak dimana jika posisi centroid baru tidak berubah. Setelah proses perhitungan iterasi selesai maka akan  didapatkan  nilai  minimal  jarak  terdekat  dengan mengambil  nilai  terkecil dari  hasil iterasi. Hasil  proses perhitungan iterasi dapat dilihat pada Tabel 10, Tabel 11, Tabel 12, dan Tabel 13.
Tabel 10. Hasil Iterasi ke-1 C0 C1 Minimal Cluster 3.74 14.14 3.74 1 7.42 13.60 7.42 1 1.00 0.00 5.10 5.10 4.36 5.29 4.58 8.54 10.86 16.70 10.95 16.25 15.72 11.45 11.40 12.25 14.97 10.44 12.81 14.46 8.43 5.29 11.79 3.46 5.48 14.46
1.00 0.00 5.10 5.10
4.36 5.29 4.58 8.43 5.29 11.79 3.46
5.48
14.46
1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 Tabel 11. Hasil Iterasi ke-2
C0 C1 Minimal Cluster 2.55 13.57 2.55 1 5.05 15.00 5.05 1 2.94 2.84 2.84 3.25 3.09 3.63 5.23 7.96 11.86 18.09 11.93 16.96 17.99 11.35 11.35 12.73 14.48 11.22 14.15 13.69 8.41 4.59 6.98 4.33 7.33 10.74 2.94 2.84 2.84 3.25 3.09 3.63 5.23 7.96 4.59 6.98 4.33 7.33 10.74 1
1 1 1 1 1 1 1 2 2 2
2 2 Tabel 12. Hasil Iterasi ke-3 C0 C1 Minimal Cluster 2.94 14.86 2.94 1 4.93 16.53 4.93 1 3.04 2.98 2.58 3.67 2.46 3.75 5.63 7.16 11.32 17.55 11.33 16.29 17.78 12.53 12.53 14.19 15.79 12.71 15.53 14.71 10.09 5.30 6.06 5.22 7.57 9.71 3.04 2.98 2.58 3.67 2.46 3.75 5.63 7.16 5.30 6.06 5.22 7.57 9.71 1
1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
Tabel 13. Hasil Iterasi ke-4 C0 C1 Minimal Cluster 2.94 14.86 2.94 1 4.93 16.53 4.93 1 3.04 2.98 2.58
3.67 2.46 3.75 5.63 7.16 11.32 17.55 11.33 16.29
17.78 12.53 12.53
14.19 15.79 12.71 15.53 14.71
10.09 5.30 6.06 5.22 7.57 9.71 3.04 2.98 2.58 3.67
2.46 3.75 5.63 7.16 5.30 6.06 5.22 7.57 9.71 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
Setelah  dilakukan  perhitungan  iterasi  sebanyak  4  kali dapat  dilihat  pada  Tabel  10,  Tabel  11,  Tabel  12  dan Tabel  13.  Dari  perhitungan  menggunakan  rumus Euclidean Distance didapatkan hasil nilai centroid akhir pada iterasi ke-4 dimana nilai centroid tidak berubah dari hasil  perhitungan  sebelumnya.  Di  dapatkan  hasil  nilai centroid  akhir  dari  perhitungan  iterasi  dapat  dilihat sebagai berikut.
Tabel 14. Centroid Akhir Cluster 0 Cluster 1 1 1 2.3 2.4
20.4
16.2 3.7
2.4 1.3 1.2 24 19.8 15.4
5 4.6 1.4
Karena  hasil  dari  perhitungan  iterasi  yang  ke-4  pada Tabel 14 nilai centroid tidak berubah atau sama dengan nilai centroid yang sebelumnya maka proses klasterisasi telah  selesai.  Hasil  klasterisasi  dari tools  cluster melakukan  iterasi  sebanyak  3  kali  dengan  dengan keseleruhan  data  sebanyak  366  data  dengan  fitur use training set mendapat hasil visualilasi Gambar 3 berikut.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  3  hasil  dari  perluasan  data cluster berdasarkan  anggota  yang  telah  dihitung  sesuai jarak  terdekat.  Pada  sumbu  Y  menampilkan  jumlah cluster dan pada sumbu X menampilkan total data yang diklaster. cluster 0 berwarna biru merupakan kelompok data  yang  memiliki  jumlah  data  sebanyak  122  data dengan kategori produk x tipe A diperoleh jarak terdekat dengan nilai  4.5, sedangkan. cluster 1 berwarna merah merupakan  kelompok  data  yang  memiliki  jumlah  data sebanyak  244  data  dengan  kategori  produk  x  tipe  B diperoleh  jarak  terdekat  dengan  nilai  15.6721  dari attribut nama produk yang sudah diinisialisasikan.
Tabel 15. Hasil Cluster Cluster Jumlah Persentase 0 122 33% 1 244 67%
Pada  Tabel  15  menunjukkan  jumlah  data  responden yang  sudah  dibagi  dalam  2  kelompok  yaitu cluster 0 kategori  konsumen  produk  x  tipe  A  dan cluster 1 kategori  konsumen  produk  x  tipe  B,  kemudian presentase jumlah data responden dapat dilihat di setiap cluster .  Dari  hasil  klasterisasi  pada cluster 0 mendapatkan presentase sebesar 33%. Sedangkan pada cluster 1  mendapatkan  presentase  sebesar  67%. Presentase cluster 1 lebih besar daripada cluster 0 karena dari hasil klasterisasi jumlah konsumen produk x tipe B lebih  unggul  sebanyak  244  data  sedangkan  jumlah konsumen produk x tipe A hanya 122 data.
Hasil  dari  klasterisasi  tersebut  jika  dalam  keadaan normal  diluar  adanya  keadaan  yang  tidak  diharapkan seperti  terjadinya  pandemi.  Kiranya  klasterisasi  juga dapat meleset jika terjadi pandemi, karena data tersebut diambil  diluar  keadaan  pandemi.  Karena  pada  saat kondisi  pandemi  toko  ditutup  demi  keamanan  bersama dan akan dibuka kembali setelah adanya pemberitahuan dari  pemerintah  daerah  setempat  dengan  menerapkan aturan sesuai dengan protokol kesehatan.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian,  metode K-Means dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses  klasterisasi dengan  mengubah  data  menjadi  2  kelompok  kemudian
Gambar 3. Grafik Visual Hasil Klasterisasi Gambar 3. Grafik Hasil Visual Klasterisasi
kelompok  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengetahui jenis produk x yang banyak digunakan oleh konsumen. Dari  hasil  klasterisasi,  toko  tersebut  dapat  melakukan evaluasi pada karakteristik konsumen terhadap kecenderungan  pemilihan  produk  x  berdasarkan kelompok produk x seperti pembahasan dan penjelasan hasil diatas yaitu presentase produk x cluster 0 di dapat sebesar 33%, sedangkan presentase produk x cluster 1 di dapat  sebesar  67%.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa pengguna  produk  x  tipe  B  lebih  banyak  daripada pengguna produk x tipe A dilihat dari jumlah data hasil klasterisasi  konsumen  produk  x  tipe  B  lebih  unggul sebanyak 244 data sedangkan konsumen produk x tipe A hanya 122 data. Diharapkan penelitian selanjutnya dapat melakukan perbandingan menggunakan metode klasterisasi  yang  lain  sebagai  pembanding  tingkat akurasi yang lebih akurat dan bisa bermanfaat bagi pihak yang memerlukan.

## Daftar Pustaka
[1] R.  R.  Agustin,  M.  Akbar,  and  S.  Sa’uda, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Minat  Konsumen  Terhadap  Produk  Lg  Mobile Palembang,” Univ. Bina Darma , pp. 1–11, 2015.
[2] A. Sani, “Penerapan metode k-means clustering pada perusahaan,” J. Ilm. Teknol. Inf. , no. 353, pp. 1–7, 2018.
[3] C. Slamet, A. Rahman, M. A. Ramdhani, and W. Darmalaksana,  “Clustering  the  Verses  of  the Holy Qur ’ an using K-Means Algorithm,” Asian J. Inf. Technol. , vol. 15, no. 24, pp. 5159–5162, 2016.
[4] R.  Molaei  and  S.  Alizadeh,  “Checking  and Analysing  Customers  Buying  Behavior  with Clustering Algorithm,” Palma J. , vol. 16, no. 2, pp. 486–492, 2017.
[5] E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  “Penerapan Metode  K-Means  untuk  Clustering  Produk Online Shop dalam Penentuan Stok Barang,” J. Bianglala Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 10–17, 2015.
[6] S.  T.  Siska,  “Analisa  Dan  Penerapan  Data Mining Untuk Menentukan Kubikasi Air Terjual Berdasarkan Pengelompokan
Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Teknol. Inf. Pendidik. , vol. 9, no. 1, pp. 86–93,
2016.
[7] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 109–113, 2019.
[8] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  Mustakim, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[9] R.  Andrean,  S.  Fendy,  and  A.  Nugroho, “Klasterisasi  Pengendalian  Persediaan  Aki Menggunakan  Metode  K-Means,” JOINTECS (Journal  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 5–12, 2019.
[10] S.  Budiman,  D.  Safitri,  and  D.  Ispriyanti, “Perbandingan  Metode  K-Means  Dan  Metode
DBSCAN  Pada  Pengelompokan  Rumah  Kost Mahasiswa Di Kelurahan Tembalang Semarang,” J.  GAUSSIAN ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 757–762, 2016.
[11] R.  A.  Siregar,  “Seleksi  Penyerang  Utama
Menggunakan K-Means Clustering Dan Sistem Pendukung Keputusan Metode Topsis,” Technomedia J. , vol. 2, no. 1, pp. 37–48, 2017.
[12] S. Rustam, “Analisa Clustering Phising Dengan K-Means  Dalam  Meningkatkan  Keamanan Komputer,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 175– 181, 2018.
[13] A.  P.  Windarto,  “Implementation  of  Data Mining  on  Rice  Imports  by  Major  Country  of Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means Clustering  Method,” Int.  J.  Artif.  Intell.  Res. , vol. 1, no. 2, p. 26, 2017.
[14] D. Zhou, Z. Yan, Y. Fu, and Z. Yao, “A Survey on  Network  Data  Collection,” Journal  of Network  and  Computer  Applications ,  vol.  116. Academic Press, pp. 9–23, 15-Aug-2018.
[15] S.  Fong,  R.  Wong,  and  A.  V.  Vasilakos, “Accelerated  PSO  Swarm  Search  Feature Selection  for  Data  Stream  Mining  Big  Data,” IEEE Trans. Serv. Comput. , vol. 9, no. 1, pp. 33– 45, Jan. 2016.
[16] J.  Mehra  and  R.  S.  Thakur,  “An  Effective method  for  Web  Log  Preprocessing  and  Page Access  Frequency  using  Web  Usage  Mining,” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 13, no. 2, pp. 1227– 1232, 2018.
[17] D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 163–182, 2018.
[18] M.  Capo,  A.  Perez,  and  J.  A.  A.  Lozano,  “An efficient  Split-Merge  re-start  for  the  K-means algorithm,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , pp. 1–1, 2020.
[19] L.  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta Dengan  K-Means,” JISKA  (Jurnal  Inform. Sunan  Kalijaga) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  167–174, 2018.
[20] R. K. Dinata, S. Safwandi, N. Hasdyna, and N. Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL  Informatics J. , vol. 5, no. 1, pp. 10–17, 2020.