## ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DALAM PENGELOMPOKKAN PENJUALAN PRODUK PADA SWALAYAN FADHILA

## Benri Melpa Metisen, Herlina Latipa Sari
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139

## ABSTRACT
This report describes the software application Tanagra in data mining. Tanagra is a data mining software that can be used to  access  some  of  the  existing  methods  of  data  mining.  This  application  uses  the  input  dataset.  In  implementing  this algorithm testing data used is the data item in the supermarket Fadhilla Bengkulu. In this application, use the application clustering using K -means algorithm. Of data processed by the data sample taken in Supermarkets Fadhilla Bengkulu, it produces two types of data sets. Ie low sales data and high sales data. So with the grouping of data is the self- Fadhilla can determine the type of goods sold and selling. So that goods in the warehouse does not accumulate. Keyword : K-Means, Clustering, Data Mining.

## INTISARI
Laporan ini menjelaskan tentang aplikasi perangkat lunak Tanagra pada data mining. Tanagra adalah software data mining yang dapat digunakan untuk mengakses beberapa metode data mining yang ada. Aplikasi ini menggunakan dataset input . Dalam melaksanakan pengujian algoritma ini data yang dipakai adalah data barang di swalayan Fadhilla Bengkulu. Dalam penerapan ini, digunakan penerapan clustering dengan menggunakan algoritma K-means . Dari data yang diolah dengan sampel  data  yang  diambil  di  Swalayan  Fadhilla  Bengkulu,  maka  menghasilkan  dua  jenis  kelompok  data.  Yaitu  data penjualan rendah dan data penjualan tinggi. Sehingga dengan adanya pengelompokkan data ini pihak swalayan Fadhilla dapat mengetahui jenis barang yang laris terjual dan tidak. Sehingga barang yang ada di gudang tidak menumpuk. Kata kunci: K-Means, Clustering, Data Mining .

## I. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi,  perkembangan  kecang- gihan teknologi yang semakin pesat merupakan aspek yang dapat dimanfaatkan untuk mencapai kemudahan-kemudahan,  tidak  terkecuali  dalam  arus informasi.  Kecanggihan  teknologi  tersebut  terlihat semakin  marak  dengan  penggunaan  komputer  yang memang  sudah  sangat  luas  diberbagai  bidang kehidupan misalnya di bidang pendidikan, kesehatan, hiburan, terlebih pada bidang bisnis yang semuanya itu menuntut penggunaan dari komputer.
Dalam toko, mini market dan swalayan masih ada proses-proses  yang  dilakukan  secara  manual sehingga  sering  terjadi  kesalahan  dalam  pecatatan data-data  yang  ada  dan  juga  kurangnya  efesiensi waktu  yang  diperlukan.  Seperti  halnya  pada Swalayan Fadhilla Bengkulu. Pada saat ini swalayan Fadhilla  masih  memproses  data  penjulannya  secara manual. Disamping itu swalayan Fadhilla tidak dapat mengelompokkan  produk  yang  laris  dan  yang  tidak laris  terjual.  Sehingga  kesulitan  yang  dialami  yaitu seringnya kekurangan stok produk yang laku karena penjualannya tinggi. Dan menumpuknya produk yang tidak laku di gudang karena penjualnnya rendah.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sistem  informasi terkomputerisasi  yang  menunjang  arus  data  dan informasi  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  proses- proses tersebut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A) Data Mining
Menurut    Widodo  (2013:1)  Data  mining  adalah analisa  terhadap  data  untuk  menemukan  hubungan yang  jelas  serta  menyimpulkannya  yang  belum diketahui  sebelumnya  dengan  cara  terkini  dipahami dan berguna bagi pemilik data tersebut.
Secara garis besar, data mining dapat dikelompokkan menjadi 2 kategori utama, yaitu:
1) Descriptive mining , yaitu proses untuk menemukan karakteristik penting dari data dalam satu  basis  data.  Teknik  data  mining  yang termasuk  descriptive  mining  adalah    clustering, asosiation, dan sequential mining.
2) Predictive ,  yaitu  proses  untuk  menemukan  pola dari data dengan menggunakan beberapa variable
lain  di  masa  depan.  Salah  satu  teknik  yang terdapat  dalam  predictive  mining  adalah klasifikasi.
Secara  sederhana  data  mining  biasa  dikatakan sebagai  proses  penyaring  atau  “menambang” pengtahuan dari sejumlah data yang besar. Istilah lain untuk  data  miing  adalah Knowlegde  Discoveryin Database (KDD).  Walaupun  data  mining  sendiri adalah bagian dari tahapan proses KDD seperti yang terlihat pada Gambar 1.

## 1) Data Selection
Menciptakan  himpunan  data  target,  pemilihan himpunan  data,  atau  memfokuskan  pada  subset variabel  atau  sampel  data,  dimana  penemuan (discovery)  akan  dilakukan.  Hasil  seleksi  disimpan dalam  suatu  berkas,  terpisah  dari  basis  data operasional.

## 2) Pre-processing / Cleaning
Pre-processing  dan  cleaning  data  merupakan operasi  dasar  yang  dilakukan  seperti  penghapusan noise.  Proses  cleaning  mencakup  antara  lain membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data, seperti kesalahan cetak. Data bisa diperkaya dengan data atau informasi ekternal yang relevan.

## 3) Transformation
Merupakan proses integrasi pada data yang telah dipilih,  sehingga  data  sesuai  untuk  proses  data
mining.  Merupakan  proses  yang  sangat  tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4) Data mining
Pemilihan tugas data mining merupakan pemilihan  goal  dari  proses  KDD  misalnya karakterisasi, klasifikasi, regresi, clustering, asosiasi, dan lain-lain. Pemilihan tugas data mining merupakan pemilihan  goal  dari  proses  KDD  misalnya karakterisasi, klasifikasi, regresi, clustering, asosiasi, dan  lain-lain.  Pemilihan  teknik,  metode  atau algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

## 5) Interpretation / Evaluation
Yaitu  penerjemahan  pola-pola  yang  dihasilkan dari  data  mining.  Pola  informasi  yang  dihasilkan perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti.  Tahap  ini  melakukan  pemeriksaan apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesa  yang  ada sebelumnya.
Tujuan dari data mining:
1) Explonatory ,  yaitu  untuk  menjelaskan  beberapa kegiatan opservasi atau kondisi.
2) Confirmatory , yaitu untuk mengkonfirmasi suatu hipotesis yang telah ada.
3) Exploratory , yaitu untuk menganalisis data baru suatu relasi yang jangggal.

## B) Clustering
Menurut  Widodo  (2013:9) Clustering atau klasifikasi  adalah  metode  yang  digunakan  untuk membagi  rangkaian  data  menjadi  beberapa  group berdasarkan kesamaan-kesamaan yang telah ditentukan sebelumnya. Cluster adalah sekelom-pok atau sekumpulan objek-objek data yang similar satu sama  lain  dalam  cluster  yang  sama  dan  disimilar terhadap  objek-objek  yang  berbeda  cluster.  Objek akan dikelomokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga objek-objek yang berada dalam satu cluster akan  mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu dengan yang lainnya.
Dengan  menggunakan clustering ini,  kita  dapat mengkalsifikasikan daerah yang padat, menemu-kan pola-pola distribusi secara keseluruhan, dan menemukan keterkaitan yang menarik antara atribut data.  Dalam  data  mining,  usaha  difokuskan  pada metode-metode  penemuan  untuk  cluster  pada  basis data  berukuran  besar  secara  efektif  dan  efisien. Beberapa  kebutuhan  clustering  dalam  data  mining meliputi  skalabilitas,  kemampuan  untuk  menangani tipe  atribut  yang  berbeda,  mampu  menangani dimensionalitas  yang  tinggi,  mena-ngani  data  yang mempunyai  noise,  dan  dapat  diterjemakan  dengan mudah.  Pengolompokkan  cluster  ini  disajikan  pada Gambar 2.

## C) Partitioning Clustering
Partitioning  Clustering merupakan  salah  satu metode  data  mining  yang  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised).  Konsep  dasar  dari  Partitioning Clustering adalah membagi n jumlah cluster ke dalam
k cluster. Metode ini merupakan metode pengelompakan  yang  bertujuan  mengelompokan objek  sehingga  jarak  antar  tiap  objek  ke  pusat kelompok di dalam satu kelompok adalah minimum.
Cluster adalah  kumpulan  data  dimana jika  objek data  yang  terletak  di  dalam  cluster  harus  memiliki kemiripan,  sedangkan  yang  tida  berada  dalam  satu cluster  tidak  memiliki  kemiripan.  Jika  ada n objek pengamatan  dengan p variable,  maka  sebelum  di lakukan  pengelompokan  data  atau  objek,  terlebih dahulu menentukan ukuran kedekatan sifat antar data. Ukuran  data  yang  bisa  di  gunakan  adalah  jarak Euclidean  distance ,  antar  dua  objek  dari p dimensi pengamatan. Jika objek pertama yang diamati adalah:
X = [x 1 ,x 2 ,……x p ]  dan Y =[ y 1 ,y 2 ,……y p ] adalah :
D (x,y) = √∑ (𝒙𝒋 − 𝒚𝒋) 𝒑 𝒋=𝟏 2
Dengan d alah  jarak  antara  titik  pada  data x dan titik  data y ,  dimana  x  =  x 1 ,  x 2 ,……x i dan  y  =  y 1 , y 2 ,……y i dan j mempresentasikan nilai atribut serta p merupakan dimensi atribut.
D) Metode K-means
K-Means merupakan  saalah  satu  metode  data clustering  non  hierarki  yang  berusaha  mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau  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 lainnya.
K-Means adalah metode clustering berbasis jarak yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  dan algoritma  ini  hanya  bekerja  pada  atribut  numeric. Algoritma K-Means termasuk partitioning clustering yang  memisahkan  data  ke k daerah  bagian  yang terpisah. Algoritma K-Means sangat terkenal karena kemudahan  dan  kemampuannya  untuk  mengcluster data  yang  besar  dan  data  outlier  dengan  sangat cepat.Dalam  algoritma K-Means ,  setiap  data  harus termasuk  ke  cluster  tertentu  dan  bisa  dimungkinkan bagi setiap data yang termasuk cluster tertentu pada suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan  berikutnya berpindah ke cluster lainnya.
Algoritma K-Means merupakan  metode  non hierarki  yang  pada  awalnya  mengambil  sebagian banyaknya komponen populasi untuk dijadikan pusat cluster  awal.  Pada  tahap  ini  pusat  cluster  dipilih secara  acak  dari  sekumpulan  populasi  data. Berikutnya K-Means menguji masing-masing komponen  di  dalam  populasi  data  dan  menandai komponen  tersebut  ke  salah  satu  pusat  cluster  yang telah  didefinisikan  tergantung  dari  jarak  minimum antar komponen dengan tiap-tiap cluster. Posisi pusat cluster  akan  dihitung  kembali  sampai  semua komponen data digolongkan kedalam tiap-tiap pusat cluster    dan  terakhir  akan  terbentuk  posisi  pusat cluster yang baru.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A) Metode Analisa Sistem
1) Analisa Sistem Aktual
Dari  hasil  pra  penelitian  yang  dilakukan  di Swalayan  Fadhilla,  didapatkan  sistem  yang  sudah berjalan  dan    digunakan  saat  ini  masih  manual. Disamping itu, pemilik Swalayan Fadilla mempunyai kesulitan  dalam  pengklasifikasian  penjualan  produk yang laku dengan yang tidak laku.
2) Analisa Sistem Baru
Dari  kekurang  sistem  yang  sdang  berjalan tersebut  maka  dalam  penelitian  ini  diterapkanlah analisis  data  mining  menggunakan Clustring menggunakan  algoritma  K-Means  dan  dengan pemrosesan menggunakan software data mining yaitu Tanagra.
Sehingga  dengan  mudah  menentukan  dan mengklasifikasikan penjualan produk yang laku dan kurang  laku.  Sehingga  pemesanan  barang  yang kurang  laku  dapat  dikurangi.  Adapun  sketsa  tahap analisa  pemrosesan  menggunakan software Tanagra ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Sketsa Tahap Analisa Pemrosesan Menggunakan Software Tanagra

## IV. PEMBAHASAN

## A) Hasil
Dari  sketsa  pemrosesan  data  yang  ada  pada  bab sebelumnya, maka didapatkan hasil dari  pemrosesan data  menggunakan  software  Tanagra  dan  2  buah software  pembanding  yaitu  SPSS  dan  XLMiner. Dalam  pengujian  masing-masing  software  mengha- silkan pengelompokkan 2 cluster produk.
Gambar 4. Input Data * .txt
Kemudian  klik kanan dan VIEW. Maka hasilnya seperti Gambar 5.
Persiapan Software dan Pengumpulan Data Implementasi Komputerisasi Pengujian Hasil Analisa
Kemudian  klik  komponen  STANDARDIZE  (tab FEATURE   CONSTRUCTION). Tarik  ke DEFINE STATUS  1.  Kemudian    klik  kanan  dan  VIEW. Seperti pada Gambar 6.
Gambar 6  Standardize di Define Status 1
Setelah itu tambahkan DEFINE STATUS  baru  ke dalam  diagram,  sehingga  terbentuk  DEFINE STATUS  2.  Dan  Atribut  baru  ditetapkan  sebagai INPUT. Seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Variabel Input di Define Status 2
Maka hasilnya dapat dilihat sebagai berikut:
Pada  tahap  ini  data  dikelompokkan  dengan menggunakan  metode  K-Means  pada  software Tanagra. Yaitu dengan tahapan sebagai berikut:
1) Insert Komponen K-means pada tab CLUSTERING. 2) Tarik  ke DEFINE STATUS 2 3) Kemudian    klik  kanan  dan  klik  PARAMETER. Seperti pada Gambar 9.
Gambar 9.  K-Means
Pada  tahap  Custer  ini    data  dijadikan  menjadi  2 Cluster.Yang telah menggunakan standar variable.Untuk  melihat  hasilnya  klik  menu  VIEW seperti gambar dibawah ini:
Pada  tahap  ini  merupakan  langkah  awal  pada proses clustering . Yang mana kita akan menginterpretasikan  kelompok  dan  menentukan karakteristik setiap klaster dan  membedakannya satu sama lain dengan tahapan sebagai berikut:
1) Tambahakan VIEW DATASET (tab DATVISUALIZATION)
2) Tarik ke K-means_1
3) Klik  kanan  dan  klik  VIEW.  Maka  didapatkan hasil sebagai berikut:

## Gambar 11 View Dataset
Kemudian  Tambahkan  DEFINE  STATUS    baru ke  dalam  diagram,sehingga  terbentuk  DEFINE STATUS  3.  Klik  PARAMETER.  Dan  Data  awal ditetapkan  sebagai  INPUT.  Cluster  K-Means-1 menjadi target. Seperti pada gambar berikut:
Gambar 12 Variabel Target

## Berikut Variabel input
Kemudian Tarik Komponen GROUP CHARACTERIZATION  (tab  STATISTICS)  ke DEFINE STATUS 3. Klik kanan dan klik VIEW

## Gambar 14  Group characterization
Setelah  itu  tambahkan  lagi  DEFINE  STATUS baru  ke dalam diagram,sehingga terbentuk DEFINE STATUS  4. Data  awal ditetapkan sebagai TARGET.Cluster  K-Means-1  menjadi  INPUT. Seperti gambar berikut:
Gambar 15.  Variabel Input Define Status 4
Setelah itu tambahkan
component CONTIGENCY  CHI-SQUARE  (tab nonparametric statistics )  ke  dalam  diagram.  Tarik    ke  DEFINE STATUS  4.  Kemudian    klik  kanan  dan  klik  VIEW. Seperti pada gambar berikut:
Gambar 17 Contigency chi-squere
Kemudian Scatter  plot atau scatter  diagrams disebut juga diagram pencar. Diagram ini memberikan  gambaran  hubungan  diantara  2  buah kelompok  data,atau  diagram  pencar    adalah  grafik yang  menunjukkan  hubungan  antara  dua  kelompok data yang jumlahnya sama, dimana untuk setiap nilai x terdapat nilai pasangannya y. Tahapan Scatter Plot adalah sebagai berikut:
1) Tambahkan SCATTERPLOT (tab DATA VISUALIZATION).
2) Tarik  ke K_means_1
3) Kemudian    klik  kanan  dan  klik  VIEW.  Seperti pada gambar berikut:
Gambar 18. Scatter Plot
Hasil  dari  proses data  mining menggunakan XLMiner ditampilkan worksheet baru  dengan  nama Hierarhical Clustering seperti Gambar 19 Informasi yang  dihasilkan  di  tampilkan  dalam  1  tabel  dimana tabel  tersebut  memberikan  infomasi  mengenai  data yang  digunakan.  Untuk  menentukan Hierarhical Clustering selanjutnya sama seperti proses yang telah
dilakukan seperti langkah-langkah yang diatas karena data  yang  sudah  di Hierarhical  Clustering sama hasilnya.
Untuk  menentukan clustering yang  telah  di Hierarhical  Clustering maka  memerlukan  langkah- langkah sebagai berikut :
Data input yang telah di transformasikan dan siap untuk menentukan algoritma Hierarhical Clustering , Langkah yang selanjutnya penulis menetukan Hirarki Clustering ,  input variables dengan  memilih  jumlah dari  data  transaksi  penjualan,  lalu  klik next seperti gambar dibawah ini.
Gambar 19.  Hierarchical Clustering
Tahapan ini merupakan langkah untuk menentukan algoritma hirarki algoritma :
1) Worksheet :  data  transaksi  yang  di  proses menggunakan  algoritma hirarki algoritma . 2) Data Range :  jumlah cell Seleksi  terhadap cell /data yang digunakan.
3) Variables in data source : merupakan kelompok data  yang  terdapat  di  dalam  data  yang  sudah  di transfaromasikan  untuk  menentuakan  algoritma
hirarki algoritma . 4) Input Variables : menentukan proses pemilihan dataset. 5) Rows  in  data :  jumlah  data  cell  yang  ada  di XLMiner
6) Columns  in  data :  jumlah  kolom  yang  ada  di
XLMiner
Untuk  menetukan  jumlah cluster yang  di inginkan, disini penulis menentukan 2 jumlah cluster karena jumlah cluster menentukan hasil dari nilai data transaksi  penjualan  barang, iterations nya  10,  lalu klik finish lihat gambar dibawah ini:
Gambar 20. Menentukan Jumlah Cluster
Euclidean distance : jarak kemiripan
Single  linkage : jarak  minimum  yang  diawali dengan  mencari  dua  obyek  terdekat  dan  keduanya membentuk cluster yang pertama
Average  linkage  : jarak  rata-rata  antar  tiap pasangan obyek yang mungkin.
Complete  linkage :  jarak  yang  digunakan  adalah jarak terjauh antar objek.
Apabila  semua  step clustering dilakukan  maka pilih  finish  untuk  menampilkan Hirarki  Clustering input .

## Gambar 21  XLMiner Hirarki Clustering
Gambar 22. Hasil Pengujian SPSS
Dari hasil pengujian menggunakan software SPSS di atas dapat disimpulkan hasil cluster sebagai beri- kut:

## Tabel 1 Hasil Pengujian SPSS
Dari  hasil  pengujian  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwasanya Cluster 1, terdiri dari 4 produk tidak laris dan 6 produk yang laris di Cluster 2. Jika dibanding- kan  dengan  pengujian  menggunakan  Tanagra  dan XLMiner , pengujian menggunakan SPSS menghasilkan  jumlah  produk  dalam  cluster  1  dan cluster 2 yang berbeda. Namun, data produk yang di- clusterkan tetap sama. Yaitu 4 produk yang tidak laris dan 6 produk yang laris.

## V. PENUTUP
A) Kesimpulan
Berdasarkan  pemrosesan  data  menggunakan  be- berapa software data  mining  di  atas,  maka  penulis dapat  mengemukakan  beberapa  kesimpulan  antara lain :
Proses cluster secara hirarki dengan menggunakan metode K-means menghasilkan  sebuah  informasi gambaran penjualan terkluster atau terkelompok.
Hasil  dari  pemrosesan  data  menggunakan  be- berapa software data  mining  tersebut  pada  intinya sama. Yaitu menghasilkan kelompok data menjadi la- ris dan kurang laris
Hasil yang dicari secara manual eqiuvalen dengan hasil yang diproses dengan nonmanual.
B) Saran
Adapun saran yang dikemukakan dalam penelitian ini dalah sebagai berikut:
a. Setelah  mengetahui  tingkat  pembelian  produk, diharapkan  para  pelaku  mini  market  lebih memperhatikan produk.
b. Untuk  peneliti  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan  analisis  statistik  yang  lain  dalam pengolahan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Widodo . 2004. Psikologi
Belajar . Jakarta: RinekaCipta.
Feri Sulianta , Dominikus Juju, ( 2010 ), Data Mining Meramalkan  Bisnis . Perusahaan ,  Jakarta  : Elex Media Komputindo.
Ems, TIM. 2012. Web Programming for Beginners . Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Kurniawan,  Rulianto.  2010. PHP  dan  MySQL . Palembang. Maxikom
Pahevi, Said Mirza. 2013. Pembangunan Basis Data . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo