## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## IMPLEMENTASI  ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN ARKETIPE  PEMBELIAN  SUKU CADANG DAN ASESORIS KOMPUTER(STUDI KASUS DI TOKO LAKSAMANA KOMPUTER DUMAI)
Fauzansyah
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem, Dumai, Kode Pos : 28811 e-mail: fauzansyah3@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mempelajari  Data  Mining  K-Means  Clustering  dalam pencarian  knowledge  (pengetahuan).  Tujuan  dari  penelitian  ini  kemungkinan  dapat membantu pihak Laksamana Komputer Dumai untuk menentukan assesoris dan spare part computer  mana  yang  pembeli  paling  banyak  dan  diletakkan  pada  posisi  paling  depan berdasarkan  permintaan  konsumen  di  Laksamana  Komputer  Dumai.Untuk  itu  dalam metode K-Means Clustering dimungkinkan adanya solusi dan analisa terhadap pengolahan data dan parameter-parameter yang menjadi acuan untuk mengambil keputusan. Di dalam metode  ini  terdapat  langkah-langkah  penyelesaian  masalah.  Adapun  tools  bantu  untuk mengimplementasikan  metode  tersebut  adalah  Rapid  miner  7.3.  Rapid  miner  7.3  akan mengolah  data  secara  tersusun  atas  operator-operator  yang  nestable  yang  langsung didapatkan  hasil  secara  akurat  selanjutnya  pada  tahapan  terakhir  akan  didapatkan knowledge baru.
Kata Kunci : Data Mining, Aloritma K-Means, Knowledge, Rapid Miner 7.3.

## 1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Dengan  kemajuan  perekonomian  yang sangat  pesat  pada  saat  sekarang  ini  membuat orang – orang berlomba-lomba untuk meningkatkan penjualan produknya. Untuk peningkatan  produk  yang  di  jualnya  banyak terdapat kesalahan dalam hal menyiapkan laporan yang  disampaikan  kepada  atasannya  terhadap penjualan  yang  terus  terjadi,  dan  tidak  sedikit karyawan  yang  mendapat  teguran  dari  atasanya. Untuk mencapai hal itu, ada tiga kebutuhan bisnis yang  dapat  dilakukan,  yaitu  penambahan  jenis
produk  maupun  meningkatkan  kapasitas  produk, pengurangan operasional perusahaan, dan peningkatan efektifitas pemasaran serta
keuntungan.  Sementara  para  pelaku  bisnis memiliki kebutuhan-kebutuhan untuk
memanfaatkan  “ gudang  data “  yang  sudah dimilikinya,  para  peneliti  melihat  peluang  itu untuk  melahirkan  sebuah  teknologi  baru  yang menjawab    kebutuhan  ini,  yaitu data  mining (Nurjoko dan Darmawan A., 2015).
Data mining mampu menganalisa data yang besar  menjadi  informasi  berupa  pola  yang mempunyai  arti  bagi  pendukung  keputusan. Namun  banyak  nya  data  yang  ada  ,  tidak  selalu

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dibarengi    dengan  pengetahuan  yang  dapat dihasilkan  oleh  data  yang  banyak  tersebut, sehingga  pada  akhirnya  data-data  tersebut  hanya menjadi suatu yang kurang  berguna. Data mining merupakan  proses  pencaharian  pola-pola  yang menarik  dan  tersembunyi  ( hidden  pattern )  dari suatu  kumpulan  data  yang  berukuran  besar  yang tersimpan  dalam  suatu  basis  data  ,  seperti  data were house dan tempat penyimpanan data lainnya (Ramadhani  A.,  Farmadi  A.  dan  Budiman  I., 2014).
Objek-objek/data  yang  dikelompokkan  ke dalam  suatu  grup    memiliki  ciri-ciri  yang  sama berdasarkan  kriteria  tertentu,  salah  satu  aktifitas analisis data adalah klasifikasi atau pengelompokkan  data  kedalam  beberapa  kategori atau cluster .  Untuk  melakukan  pengelompokan terhadap  data  pengelompokan  suku  cadang  dan asesoris komputer mengunakan teknik clustering . Metode  yang  digunakan K-Means  Clustering . Dengan  mengunakan  metode  ini  data-data  yang didapatkan  dapat  dikelompokkan  ke  dalam beberapa cluster , berdasarkan minat beli konsumen,  sehingga  data-data  yang  dimiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  dalam satu cluster yang lain (Mulyati S., 2015).
Dalam hal ini Toko Laksamana
Komputer  Dumai  menyediakan  berbagai  macam SparePark dan Asesoris Komputer untuk keperluan  konsumen  seperti keyboard , mouse , motherboard ,  memori  atau  RAM  dan  lain sebagainya. Semakin banyak nya konsumen yang selalu  memesan  barang-barang  yang  disediakan membuat  karyawannya  tidak  sempat  melakukan pencatatan  terhadap  persediaan  barang  tersebut khususnya di Toko Laksamana Komputer Dumai.
Dari  permasalahan  tersebut  di  atas,  maka penulis  tertarik  melakukan  penelitian  ini  dengan judul:  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Metode  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Arketipe  Pembelian  Suku  Cadang Dan  Asesoris  Komputer  (Studi  Kasus  Di  Toko Laksamana Komputer Dumai)”.

## 1.2. Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1. Menganalisa  setiap  karakteristik  produk  data yang  telah  diperoleh  dari  Toko  Laksamana Komputer Dumai.
2. Mengelompokkan  data  ke  dalam cluster yang berbeda secara iteratif .
3. Untuk menentukan arketipe pembelian asesoris  dan sparepart komputer  dengan mengunakan algoritma k-means clustering .

## 1.3. Tinjauan Pustaka
Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD) adalah  keseluruhan  proses non-trivial untuk mencari  dan  mengidentifikasi  pola  ( pattern ) dalam  data ,  dimana  pola  ditemukan  bersifat  sah, baru  dapat  bermanfaat  dan  dimengerti.  Pada proses  KDD  (Knowledge  Discovery  and  Data Mining) sering  kali  merupakan  aplikasi  iteratif yang  berulang  dari  metodologi  data  mining tertentu.  Tujuan  utama  dari KDD adalah    untuk membuat  prediksi    dan  deskripsi.  Prediksi mengunakan  beberapa  variabel  atau field-field basis data untuk memperediksi nilai-nilai variabel masa  mendatang  yang  diperlukan,  yang  belum diketahui  saat  ini  (Ndaumanu  R.  I.,  Kusrini,  & Arief M. R., 2014).
Data  mining  adalah  bagian  dari Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yaitu  sebuah proses mencari pengetahuan yang bermanfaat dari data,  proses  KDD  secara  garis  besar  dapat dijelaskan sebagai berikut (Sunjana., 2010).
Gambar 1. Tahapan-tahapan Data Mining

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Clustering  adalah  membagi  data  kedalam grup-grup yang mempunyai objek yang karakteristiknya  sama    tertentu  (Aras  Z.,  and Sarjono.,  2016).  Proses  mengelompokkan  objek berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  dari  data yang  menjelaskan  hubungan  antar  objek  dengan prinsip  untuk  memaksimalkan  kesamaan  antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/ cluster . Tujuannya menemukan cluster yang berkualitas dalam waktu yang layak. Clustering dalam data  mining berguna  untuk menemukan  pola  distribusi  di  dalam  sebuah  data set  yang  berguna  untuk  proses  analisa  data. Kesamaan objek biasanya diperoleh dari kedekatan  nilai-nilai  atribut  yang  menjelaskan objek-objek  data,  sedangkan  objek-objek  data biasanya  direpresentasikan  sebagai  sebuah  titik dalam ruang multidimensi.
K-Means  Clustering adalah  suatu  metode penganalisaan data atau metode data mining yang melakukan proses    pemodelan    tanpa supervisi ( unsupervised )  dan merupakan  salah  satu metode yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan sistem partisi (Nasari F., dan Darma S., 2015).
2. METODE PENELITIAN
2.1. Kerangka Penelitian Adapun urutan langkah kerja dari penelitian sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi Masalah
Masalah  yang  diidentifikasi  dalam  penelitian ini adalah  besaran  jumlah penjualan produk  yang laris  terjual  dan  data  master  yang  diambil  dari Toko  Laksamana  Komputer  Dumai  masih  acak, serta menggali informasi terpendam dari banyaknya barang yang berkemungkinan memiliki nilai lebih. Oleh karena itu penulis ingin menganalisa  serta  mengelompokkan  informasi  – informasi tersebut dengan mengunakan metode k- means clustering.
2. Menganalisa Masalah Bagaimana  data  penjualan  yang  sering dikeluhkan  dapat  diolah  menggunakan  metode metode  k-means  clustering. Sehingga  dapat diperoleh  pengetahuan  baru  untuk  mendukung
keputusan  padaToko Laksamana Komputer Dumai.
3. MenetukanTujuan Berdasarkan  uraian  di  atas,  tujuan  yang  akan
dicapai dari penelitian ini adalah:
a. Untuk  memberikan  masukan  kepada  Toko Laksamana Komputer Dumai berupa ide - ide berdasarkan  pengetahuan yang telah didapat.
b. Untuk mendapatkan knowledge (pengetahuan) tentang  penjualan  produk  dan  asesoris komputer.
c. Untuk  membuat    data  yang  cepat,  akurat  dan memberikan informasi berdasarkan hasil yang didapat dari penelitian ini.
4. Memahami Literatur Literatur-literatur  yang  dipakai  sebagai  bahan referensi  dalam  penelitian  ini  adalah  dari  jurnal- jurnal  ilmiah  nasional  dan  yang  membahas tentang data  mining khususnya  tentang  metode Algoritma  K-Means  Clustering .  Literatur  - literatur  ini  akan  menjadi  pedoman  untuk melakukan  penelitian  agar  mempermudah  dalam proses penelitian.
5. Mengumpulkan Data Metode  pengumpulan  data  adalah  cara-cara dan  prosedur  yang  dilakukandalam  penelitian untuk  memperoleh  data  yang  dibutuhkan. Beberapa  metode  pengumpulan  data  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
a. Melakukan observasi dan  kajian  tentang  data transaksi penjualan TokoLaksamanaKomputerDumai. Kajian lapangan  ini untuk mengetahui secara langsung  permasalahan  yang  ada,  sehingga diharapkan  penerapan  disain  dan  konsep analisa data Perusahaan menggunakan
algoritma K-Means dapat  dilakukan  dengan tepat.
b. Library  Research (tinjauan  kepustakaan) dilakukan  untuk  mengumpulkan  informasi tentang literatur dan pedoman dalam penentuan  hasil  analisa  data Perusahaan menggunakan algoritma K-Means .

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
c. Laboratory Research (Penelitian
Laboratorium)  adalah  untuk  pengujian  data penentuan hasil analisa data Perusahaan yang telah didapatkan dengan menggunakan algoritma K-Means .
6. Menganalisis Data Dengan Metode Algoritma
K-Means Clustering
Data yang telah dikumpulkan akan dianalisa.Dimana
data – data tersebut dikelompokkan menjadi, masalah pribadi, masalah sosial, masalah perusahaan, dan permasalahaan  karir.  Pada  tahap  ini  juga dilakukan tahapan cleaning , yaitu tahapan dimana data-data    yang  telah  dikelompokkan  untuk kemudian  dilakukan  pembersihan  data.  Adapun cara  pembersihan  data  tersebut  adalah  dengan cara  melengkapi  data,  menghapus  data  duplikat, Dan  menghilangkan noise, setelah  dilakukan cleaning,  Maka  dilanjutkan  dengan  transformasi data-data  yang  telah  dibersihkan  pada  tahap sebelumnya.  Adapun  cara  transfoemasi  data  ini adalah  dengan  cara  memformat  data,  Sehingga siap di cluster atau dikelompokkan.
7. Melakukan  Pengujian  Dengan  Aplikasi Rapid

## Miner 7.3.
Evaluasi  sistem  yang  telah  di  uji  perlu dilakukan,  dengan  tujuan  untuk  mengetahui apakah  sistem  yang  diuji  tersebut  sudah  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Berikut  ini  adalah mekanisme pengujian yang dilakukan :
1. Pengujian  manual  dengan  menggunakan metode Algoritma  K-Means  Clustering .  Di mana dalam mencari nilai dari variabel input dilakukan  proses Cluster dengan  mencari jumlah anggota tiap cluster .
2. Pengujian  dengan  menggunakan software Rapid  Miner  7.3. untuk  mendapatkan  hasil
yang  lebih  optimal  dan  kesalahan  dalam proses pengambilan keputusan dapat diminimalkan.
3. Hasil  (a)  dibandingkan  dengan  hasil  (b) untuk validasi.
Gambar 2.  Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ada  pun  langkah-langkah  yang  dilakukan pada tahapan K-Means  Clustering adalah  sebagai berikut (M.Agustin F.E., et al,. 2015) :
1. Tentukan  k  sebagai  jumlah cluster yang ingin dibentuk. Tetapkan pusat cluster .
2. Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster menggunakan persamaan Euclidean. D(ik) = ..….............................(1)
3. Kelompokkan  data  ke  dalam cluster yang dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan. Min = ...........(2) 4. Hitung pusat
cluster yang baru
menggunakan persamaan. C kj = ……......................................(3) Dimana:
X ij є cluster ke - k

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
p = banyaknya anggota cluster ke k.
5. Ulangi  langkah  2  sampai  dengan  4  hingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.

## Tabel 1. Sampel Data Rekapitulasi Penjualan Toko Laksamana Komputer
No Nama Barang Banyak Terjual Harga/Unit 1 Handset gaming 76 412 2 Mouse wereless 41 192 3 Cd blank/pac 59 269 4 Kabel vga 15 m 60 299 5 Kabel hdmi 10m 61 291 6 Converter hdmi to vga 75 474 7 Vga splitter 2 port 82 397 8 Vga splitter 4 port 172 974 9 Cd blank/pac 123 716 10 Tinta canon 1 liter black 71 339 11 Tinta canon 1 liter colour 58 300 12 Kabel usb 1 pack 69 500

## 3.1 Analisa pengelompokan data
Dalam  menentukan  pengelompokan  data atau benyak nya jumlah cluster yang akan dibuat, dapat  dilakukan  beberapa  pertimbangan  teoritis dan  konseptial  yang  mungkin  diusulkan  untuk menentukan  beberapa  banyak cluster yang  harus dibentuk.  Pada  penelitian  ini  penentuan  jumlah kelompok  atau cluster ditentukan  berdasarkan
pertimbangan pada pengelompokan data penjualan  asesoris  dan sparepart komputer.
Dimana variabel yang digunakan adalah sebanyak 2 variabel, yaitu harga barang dan total penjualan untuk satu tahun.

## 3.2 Analisa dan perancangan proses algoritma k-means clustering
Pada penjelasan sebelumnya terdapat sampel data  sebanyak  12  produk  yang  dijual  dan digunakan untuk
melakukan
percobaan perhitungan  manual,  Ada  pun  proses  sebagai berikut :
1. Iterasi 1
1. Pusat  awal cluster atau centroid diambil berdasarkan  tingkat  penjualan  tinggi,  sedang dan  rendah  dari  sampel  data  rekapitulasi penjualan  toko  laksamana  komputer  pada item  banyak  produk  yang  terjual  di asumsikan :

## Tabel 2 Pusat Awal Cluster
Di ambil data ke-8 sebagai pusat cluster ke-1 172 974 Di ambil data ke-7 sebagai pusat cluster ke-2 82 387 Di ambil data ke-2 sebagai pusat cluster ke-3 41 192
2. Perhitungan jarak pusat cluster Untuk  mengukur  jarak  antara  data  dengan pusat cluster digunakan rumus Euclidian distance , kemudian  akan  didapatkan  matrik  jarak  sebagai berikut: Rumus Euclidian distance : D(ik)
=
Dimana : Cij  = Pusat cluster Ckj  = Data
Dari  12  data  yang  dijadikan  sampel  telah  dipilih pusat awal cluster yaitu C1(172,974), C2(82,397) dan C3(41,192) . Lalu dilakukan perhitungan jarak dari  sisa  sampel  deta  dengan  pusat cluster yang dimisalkan  dengan M(a,b) ,  dimana a merupakan total  penjualan,  dan b harga  barang  yang diperkecil  menjadi  angka  puluhan  juta  agar  cara penghitungan lebih mudah.
M1 = (76,412) M2 = (41,192) M3 = (59,269) M4 = (60,299) M5 = (61,291) M6 = (75,474) M7 = (82,397) M8 = (172,974) M9 = (123,716) M10 = (71,339) M11 = (58, 300) M12 = (69,500)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Hitung Euclidian distance dari semua data ketiap titik pusat pertama :
D1.1 = =
= 570,14 D1.2
= = = 792,8 D1.3
= = = 713,9 D1.4 = = = 684,2 D1.5 = = = 691,9 D1.6
=
= = 509,3 D1.7
=
= = 583,9 D1.8 = = = 0 D1.9 = = = 262,6
D1.10=
= = 642,9
D1.11=
=
= 683,5 D1.12= = = 485,06 Dengan  cara  yang  sama  hitung  jarak  tiap  titik ketitik pusat ke-2 dan kita akan mendapatkan : D2.1= = = 16,1 D2.2= = = 209,05 D2.3= = = 130,05 D2.4= = = 100,4 D2.5= = = 108,06 D2.6= =
= 77,3
D2.7= = = 0 D2.8= = = 583,9 D2.9= = = 321,6 D2.10= = = 59,03 D2.11= = = 99,9 D2.12= = = 103,8 Dengan  cara  yang  sama  hitung  jarak  tiap  titik ketitik pusat ke-3 dan kita akan mendapatkan :
D3.1= = = 222,7 D3.2= = = 0 D3.3= = = 79,07

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
D3.4= = = 108,6
D3.5= = = 101 D3.6= =
= 284,04
D3.7=
=
= 209,06 D3.8=
= = 792,8
D3.9=
=
= 530,3 D3.10= = = 150,03 D3.11= = = 109,3 D3.12= =
= 399,2
3. Perhitungan  pengelompokan  data  ke  dalam cluster dengan jarak yang paling pendek.
Untuk  mengukur  jarak  terpendek  data  dengan pusat cluster digunakan  rumus  jarak  terpendek sebagai berikut:
Min
=
atau = MIN (Cij : Ckj : Clj )
Untuk  melakukan  perhitungan  jarak  terpendek dengan  pusat cluster data  diambil  dari  hasil perhitungan D1,D1,D3 adalah sebagai berikut : J1.1= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(570,1:16,1:222,7)=16,1 J1.2= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(792,8:209,05:0)=0 J1.3= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(713,9:130,05:79,07)=79,07 J1.4= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(684,2:100,4:108,6)=100,4
J1.5= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(691,9:108,06:101)=101 J1.6= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(509,32:77,3:284,04)=77,3 J1.7= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(583,9:0:209,06)=0 J1.8= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(0:583,9:792,8)=0 J1.9= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN262,6:321,6:530,3)=262,6 J1.10= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(642,9:59,03:150,03)=59,03 J1.11= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(683,5:99,9:109,3)=99,9 J1.12= MIN (Cij : Ckj : Clj )=MIN(485,06:103,8:309,2)=103,8
4. Alokasikan data-data ke centroid yang paling dekat
setelah  diketahui  hasil  setiap  jarak auclidean distance dan jarak terdekat maka didapatkan hasil iterasi 1 dan pengelompokan data sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Iterasi 1
No Nama Barang C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 Handset gaming 570.1403 16.15549 222.7667 16.15549442 2 Mouse wereless 792.8966 209.0598 0 0 3 Cd blank/pac 713.9986 130.05 79.07591 79.07591289 4 Kabel vga 15 m 684.2288 100.439 108.6738 100.4390362 5 Kabel hdmi 10m 691.961 108.0602 101 101 6 Converter hdmi to vga 509.3221 77.31753 284.0423 77.31752712 7 Vga splitter 2 port 583.9769 0 209.0598 0 8 Vga splitter 4 port 0 583.9769 792.8966 0 9 Cd blank/pac 262.6119 321.624 530.3772 262.6118809 10 Tinta canon 1 liter black 642.9821 59.03389 150.03 59.03388857

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
11 Tinta canon 1 liter colour 683.573 99.92497 109.3298 99.92497185 12 Kabel usb 1 pack 485.0619 103.8171 309.2701 103.8171469 Tabel 4 Hasil Pengelompokan Iterasi 1 No. C1 C2 C3 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1
7 1
8 1 9 1 10 1
11 1 12 1
Hasil  nilai  1  pada  tabel  diatas  sebagai petunjuk pengelompokan data jarak dan data jarak auclidean distance yang mempunyai nilai sama.
2. Iterasi ke-2
1. Hitung pusat centroid baru tentukan  posisi centroid baru  (Ck)  dengan cara menghitung nilai rata-rata yang ada pada centroid yang  sama  dengan  rumus  sebagai berikut :
C kj =
Dimana  nk  adalah  jumlah  dokumen  dalam cluster  k  dan  d1  adalah  dokumen  dalam cluster k.  Sehingga  didapatkan  titik  pusat atau centroid yang baru yaitu:
Tabel 5 Perhitungan Pusat Baru No Nama barang banyak terjual harga/unit 1 Handset gaming 76 412 2 Mouse wereless 41 192 3 Cd blank/pac 59 269 4 Kabel vga 15 m 60 299 5 Kabel hdmi 10m 61 291 6 Converter hdmi to vga 75 474 7 Vga splitter 2 port 82 397 Tabel 6 Perhitungan Pusat Baru (Lanjutan) 8 Vga splitter 4 port 172 974 9 Cd blank/pac 123 716 10 Tinta canon 1 liter black 71 339 11 Tinta canon 1 liter colour 58 300 12 Kabel usb 1 pack 69 500

## 3.3 Analisa dan hasil
Berdasarkan  analisa  dan  hasil  pengujian implementasi  data mining mengunakan algoritma k-means  clustering  untuk  menentukan  arketipe pembelian  suku  cadang  dan  asesoris  di  toko laksamana  komputer  yang  dilakukan  telah  dapat Memberikan  gambaran  dalam pengambilan keputusan  serta  memberikan  informasi  dari  data penjualan  yang  diolah  dari  sampel  yang  telah diuji.

## Tabel 7 Data Sampel Penjualan Asesoris Dan
Sparepart Komputer No Nama Barang Banyak Terjual Harga/ unit 1 Handset gaming 76 412 2 Mouse wereless 41 192 3 Cd blank/pac 59 269 4 Kabel vga 15 m 60 299 5 Kabel hdmi 10m 61 291 6 Converter hdmi to vga 75 474 7 Vga splitter 2 port 82 397

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
8 Vga splitter 4 port 172 974 9 Cd blank/pac 123 716 10 Tinta canon 1 liter black 71 339 11 Tinta canon 1 liter colour 58 300 12 Kabel usb 1 pack 69 500 Tabel  8  Hasil  Sampel  Pengelompokan  Pengujian Mengunakan K-Means Clustering No. C1 C2 C3 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 10 1 11 1 12 1
Setelah  diketahui  hasil  sampel  pengelompokan tabel  data  diatas  bahwa  angka  1  menandakan posisi  pengelompokan  data  berdasarkan  cluster yang  sudah  diproses.  Kemudian  angka  tersebut diganti  berdasarkan  produk  atau  asesoris  agar mempermudah  dalam  pengelompokan  yang  akan ditunjukkan pada tabel dibawah ini.

## Tabel 9 Hasil Sampel Pengelompokan Asesoris Dan Produk Di Toko Laksamana Komputer
No. Pengelompokan 1 Pengelompokan 2 Pengelompokan 3 1 Handset gaming 2 Mouse wereless 3 Cd blank/pac 4 Kabel vga 15 m 5 Kabel hdmi 10m 6 Converter hdmi to vga 7 Vga splitter 2 port 8 Vga splitter 4
port 9
Cd blank/pac
10
Tinta canon 1 liter black 11 Tinta canon 1 liter colour 12 Kabel usb 1 pack Berdasarkan tabel diatas proses dan pengujian  dengan  beberapa iterasi yang  telah dilakukan,  maka  bahwa  jumlah  cluster  atau pengelompokan sebanyak 3 kelompok. Pengelompokan  1  antara  titik  pusat centroid dan anggota cluster memiliki  jarak  yang  terdekat, sehingga  karakteristik  penjualan  asesoris  dan sparepart komputer  pada  toko  laksamana komputer adalah produk vga splitter 4 port dan cd blank/pack merk tdk untuk  pengelompokan  2 adalah produk handset gaming , Converter
hdmi to vga , vga splitter 2 port , tinta canon 1 liter colour dan kabel usb 1 pack , untuk pengelompokan 3  adalah produk mouse wereless , cd  blank/pack merek gt  pro ,  kabel vga 15  m, kabel hdmi 10m  dan  kabel usb 1 pack .    Maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  jika  konsumen melakukan  pembelian  asesoris  dan sparepart ditoko  laksamana  komputer  dumai  maka  pihak toko akan memberikan posisi produk berdasarkan banyak  nya  minat  konsumen  terhadap  produk tersebut.

## 4. SIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dapat  dianalisa  dan disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Denganan  alisis  berdasarkan  produk  yang sering  laris  terjual    data  yang  diperoleh  took Laksamana Komputer Dumai dapat menghasilkan sebuah informasi mengenai data prediksi  pengelompokan  minat  konsumen terhadap sparepart dan asesoriskomputer.
2. Pengelompokan  data  ke  dalam  cluster  secara iterative dari penjualan sparepart dan asesoris komputer  di  Toko  Laksamana  Komputer Dumai  dari  hasil  analisa  data  mining  adalah pada  cluster  2  dan  cluster  3  dan  produk  yang sering  diminati  konsumen  akan  diposisikan paling  depan  sertadi  kelompokkan  pada produk yang sering diminati.
3. Dengan  mengunakan Algoritma  K-Means Clustering maka  dapat  menentukan  arketipe pembelian  asesoris  dan  sparepart  ditoko Laksamana Komputer Dumai.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 1, Mei 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## REFERENSI
Aras, Z., & Sarjono. (2016). Analisis Data Mining
Untuk  Menentukan  Kelompok  Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah Mengunakan  Metode  Clastering  K-Means (Studi  Kasus  :  Kantor  kecamatan  Bahar Utara). Jurnal Manajemen Sistem
Informasi ,  ISSN  :  2540-8011,  Hal:159- 170. Dahlan,  A.,  Utami,  E.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2013). Perancangan Data Warehause Perpustakaan  Perguruan  Tinggi  XYZ Mengunakan  Metode  Snowflake  Schema.
Teknologi  Informasi ,  ISSN:1907-2430 Hal:1-15.
Fahmi,  M.  (2014).  Klasterisasi  Judul  Buku Dengan  Mengunakan  Metode  K-Means. SNATI , ISSN: 1907-5022 Hal:1-4.
Jumaroh, S., Widodo, N., & H.irawan, W. (2015).
Analisi  Klaster  K-Means  Dari  Data  Luas Grup  Sunspot  Dan  Data  Grup  Sunspot Klasifikasi MC.Intosh Yang Membangkitkan  Flare  Soft  X-Ray  Dan  H. Cauci:  Jurnal  Matematika  dan  Aplikasi ,
ISSN:2086-0382 Hal: 1-9.
Junanto,  A.  (2013).  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi Mahasiswa. Jurnal  Teknologi  Informadi DINAMK , ISSN : 0854 : 9524 Hal: 9-16. M.Agustin,  F.  E.,  Fitria,  A.,  &  S,  A.  H.  (2015). Implementasi  Algoritma  K-means  Untuk Menentukan  Kelompok  Pengayaan  Materi Mata  Pelajaran  Ujian  Nasional  (Studi Kasus  :  SMP  NEGERI  101  JAKARTA).
Jurnal  Teknik  Informatika ,  ISSN  :  2549- 0923 Hal : 73-78.
Madhulatha,  T.  S.  (2012).  An  Overview  On Clastering Methods. Jurnal Of Engineering , ISSN:2250-3021 Hal:1-7. Mulyati,  S.  (2015).  Penerapan  Data  Mining Dengan Metode Clastering Untuk Pengelompokan  Data  Pengiriman  Burung. Seminar Ilmiah Nasional Teknologi Komputer , ISSN:2460-4690 Hal:30-35.
Nasari,  F.,  &  Darma,  S.  (2015).  Penerapan  K- Means  Clastering  Pada  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas  Potensi  Utama). Seminar Nasiona Teknologi Informasi Dan Multimadia , ISSN; 2302-3805 Hal:1-8.
Nasari,  F.,  &  Darma,  S.  (2015).  Penerapan  K- Means  Clustering  Pada  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru. Seminar Nasional Teknologi  Informasi ,  ISSN  :  2302-3805 Hal: 73-78.
Ndaumanu,  R.  I.,  Kusrini,  &  Arief,  M.  R.  (2014, September).  Analisis  Prediksi  Tingkat Pengunduran  Diri  Mahasiswa  Dengan Metode K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , ISSN : 2407-4322 Hal: 2-5.
Nurjoko,  &  Darmawan,  A.  (2015,  Mei). Penerapan  Data  Mining  Mengunakan Association  Rules  Untuk  Mendukung Strategi  Pemasaran  Calon  Mahasiswa Baru. Tim  Darmajaya ,  ISSN  :  2442-556 hal:17-19.
Ong,  J.  O.  (2013).  Implementasi  Algoritma  K-
Means Clustering Untk Menentukan Strategi  Marketing  President  University. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , ISSN:1412- 6869 Hal:10-19.
Ramadhani,  A.,  Farmadi,  A.,  &  Budiman,  I.  (1 Juni  2014).  Clustering  Data  Cuaca  Untuk Pengenalan  Pola  Prioditas  Iklim  Wilayah Pelaihari Dengan Metode Fuzzy C-Means. Teknik  Dan  Industri ,  ISSN  :  2087-6920
Hal: 57-64.
Sari,  C.  R.  (2016).  Teknik  Data  Mining Mengunakan  Classification  Dalam  Sistem Penunjang  Keputusan  Peminatan  SMA Negeri  1  Polewali. IJNS ,  ISSN  :  1979-
9330 Hal:48-54.
Sunjana. (2010). Aplikasi Mining Data
Mahasiswa  Dengan  Metode  Klasifikasi Decision  Tree. Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi  Informasi ,  ISSN  :  1907-5022, Hal:24-29.