## KLASIFIKASI HASIL PENJUALAN MINUMAN RINGAN PADA KOPERASI BERDASARKAN JENIS BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

## Abstract
[Classification  of  Sales  of  Soft  Drinks  in  Cooperatives  Based  on  Types  of  Goods  Using  the  K-Means Clustering  Algorithm]  The  joint  cooperative  store  is  one  of  the  efforts  given  by  the  joint  cooperative management  to  increase  cooperative  income  by  calculating  profits  every  year  and  distributing  them  to cooperative members in the form of money, commonly known as SHU or the remaining results of operations. However, there are still shortcomings in the implementation of cooperative sales management, one of which is the sale of  soft drinks. There are still errors in  determining  the high  and low volume of  beverage sales. This research will  help  cooperative managers to  categorize beverage sales data  so that customer demand for soft drinks can be fulfilled properly. The data collected from January 2020 to September 2022 is the sale of 11,945 drinks from 15 soft drinks at the Koperasi Bersama store. This research aims to group the sales recapitulation results into a cluster using  a data  mining  approach using  the K-Means clustering  algorithm. Grouping  sales data according to its characteristics. The results of this study indicate that 1 soft drink is included in cluster 0 which is classified as high sales volume, while 14 soft drinks are included in cluster 1 which is classified as low sales volume.
Keywords: Beverage Sales Data; Clustering; Data Mining; Item Type; K-Means.

## Abstrak
Toko  koperasi  bersama  merupakan  salah  satu  upaya  yang  diberikan  oleh  pengurus  koperasi  bersama  untuk meningkatkan  pendapatan  koperasi  dengan  cara  menghitung  keuntungan  setiap  tahun  dan  membagikannya kepada  anggota  koperasi  dalam  bentuk  uang,  yang  biasa  dikenal  dengan  SHU  atau  sisa  hasil  usaha.  Namun demikian, masih terdapat kekurangan dalam pelaksanaan manajemen penjualan koperasi, salah satunya adalah penjualan  minuman  ringan.  Masih  ada  kesalahan  dalam  menentukan  tinggi  rendahnya  volume  penjualan minuman. Penelitian ini akan membantu pengelola koperasi untuk mengelompokkan data penjualan minuman dan  permintaan  pelanggan  akan  minuman  ringan  dapat  terpenuhi  dengan  baik.  Data  yang  dikumpulkan  dari Januari  2020  hingga  September  2022  adalah  penjualan  11.945  minuman  dari  15  minuman  ringan  di  toko Koperasi Bersama. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan hasil rekapitulasi penjualan ke dalam sebuah cluster  melakukan  nya  dengan  pendekatan  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  clustering. Pengelompokan data penjualan menyesuaikan dengan karakteristik nya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa 1 minuman ringan termasuk dalam cluster 0 yang tergolong volume penjualan tinggi, sedangkan 14 minuman ringan termasuk dalam cluster 1 yang tergolong volume penjualan rendah.
Kata Kunci: Clustering; Data Penjualan Minuman; Data Mining; K-Means; Item Type.

## 1. Pendahuluan
Teknologi informasi dapat memudahkan setiap orang mendapatkan informasi terbaru dan kecepatan layanan yang semakin tinggi di setiap bidang dengan pemanfaatan internet membuat penyebaran informasi semakin luas
Awaljan 1) , Tukino 2) , Elfina Novalia 3) Sandi Ahmad 4)
1,2,3,4) Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang e-mail : si19.awaljan@mhs.ubpkarawang.ac.id
ke  seluruh  dunia.(Tukino,  Faqih  Pratama  Muthi,  and  Aditia  Agustian  2021)  hal  ini  juga  berpengaruh  penuh terhadap digitalisasi industri perdagangan.
Menurut  Kosanke  (2019)  dalam  dunia  bisnis  yang  selalu  bergerak  dinamis  seperti  sekarang  ini  pengelola bisnis dituntut harus selalu mencari cara untuk melakukan promosi produk dan juga pengembangan bisnis agar tetap bisa bersaing di pasar. Dengan memanfaatkan media sosial dan platform digital lainnya sebagai penyebaran informasi yang akurat dan cepat juga dapat mengelola data hasil operasional bisnis,  pengelola dapat mencapai hal yang dibutuhkan tersebut seperti meningkatkan nilai jual produk, menambahkan jenis layanan produk baru dan  meminimalisir  biaya  operasi  perusahaan,  efektivitas  pemasaran  dan  tentunya  menambah  keuntungan (Endang Swastuti 2020).
Koperasi  Bersama  merupakan  jenis  usaha  yang  bergerak  dalam  penjualan  makanan  dan  minuman  ringan salah satu  jenis produk yang dijual  adalah minuman ringan dengan berbagai  merk yang berbeda-beda, dalam pengadaan dan perhitungan produk yang terjual masih manual, membuat pengelola usaha ini sering keliru dan terjadi penumpukan jenis barang yang berlebih sehingga terjadi nya perkiraan antara jumlah pengadaan produk yang akan dijual dengan jumlah barang yang sudah terjual.
Koperasi Bersama melakukan strategi bisnis untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Untuk melakukan itu Koperasi  Bersama  mengelola  data  penjualan  yang  sudah  ada  dan  dianalisis  sehingga  mengetahui  tingkat keinginan pelanggan di setiap sasaran penjualan produk pada faktor ketertarikan nya. Berdasarkan pengelolaan data tersebut di didapatkan informasi untuk mengetahui pola konsumsi pelanggan terhadap produk yang terjual.
Melihat berbagai permasalahan ada, penulis mengusulkan teknik pengelompokan data  dengan algoritma k- means untuk memproses data menjadi partisi-partisi pada kumpulan set objek data, Manek, Faisal, and Priyatna (2018) pada laporan hasil penjualan pada tahun 2020 sampai 2022. Hal ini memudahkan pengelola bisnis dalam pengadaan stok dan dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dengan mendapat informasi akurat juga pengambilan keputusan  dengan  cepat  terhadap  produk  minuman  ringan  yang  terjual  dengan  kriteria  Penjualan  tinggi,  dan penjualan rendah.

## 2. Metode
A. Data Mining
Menurut  Lia Hananto  et  al. (2021)  proses data mining  suatu  tindakan  memeriksa informasi  yang terdapat pada  data  besar  untuk  menemukan  hubungan,  pola,  dan  tren  yang  bermakna.  Data  mining  adalah  kegiatan mengumpulkan, menggunakan, dan menambang kumpulan data yang besar untuk menemukan informasi baru dengan pola dan hubungan. (Erlangga, Solikhun, and Irawan 2019)
Data mining merupakan rangkaian tindakan untuk memperoleh hasil dari kumpulan data dalam bentuk informasi terbaru yang tidak diketahui. Suriani (2020) Data mining dapat didefinisikan sebagai analisis otomatis dari data besar  atau  kompleks  untuk  mengetahui  alur  dan  pola  yang  tersembunyi  dari  banyak  data,  untuk  keperluan klasifikasi,  estimasi,  prediksi,  aturan  asosiasi,  grup,  deskripsi,  dan  visualisasi.  Singkatnya,  data  mining  dapat digambarkan  sebagai  runtutan  penyaringan  atau  penggalian  informasi  dari  sejumlah  data  besar.  (Adani  et  al. 2019).

## B. Clustering
Clustering  suatu  proses  pengelompokan  data  untuk  dijadikan  berdasarkan  klasifikasi  kelompok,  di  mana kemiripan data dalam satu kelompok lebih besar dari kemiripan data pada kelompok lainnya. (Madyatmadja et al. 2021) Potensi pengelompokan terletak pada kemampuannya untuk mengungkapkan struktur data, yang pada gilirannya  dapat  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  klasifikasi,  pemrosesan  gambar  dan  pengenalan pola.Pemilihan kesesuaian data terdiri dari beberapa tahap, antara lain tahap pemahaman data merupakan tahap pendefinisian  tujuan  dan  ruang  lingkup  penelitian,  dimana  tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  mendapatkan model atau sampel. (Pribadi et al. 2020).

## C. K-Means
Menurut Yasa, Rusjayanthi, and Binti Mohd Luthfi (2022) K-means merupakan suatu metode membagi data ke  dalam  klaster  atau  grup,  kemudian  ciri  yang  sama  pada  data  di  gabungkan  menjadi  satu  klaster.  lalu  data dengan  karakteristik  berbeda  disatukan  ke  dalam  grup  yang  berbeda.  Biasanya  dengan  tujuan  untuk meminimalkan variasi dalam klaster dan memaksimalkan variabilitas antar klaster. (Manek et al. 2018) Berikut perhitungan algoritma K-Means. (Yoyon arie et al. 2022)
a) Pusat awal klaster ditentukan dengan memilih nilai k secara acak.
b) Nilai k membagi setiap item data menjadi k bagian dan Euclidean distance digunakan untuk menentukan pusat cluster.
𝑑 𝑒𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 =   √∑ 𝑖=1 (𝒳 𝔦 + 𝒴 𝔦 ) 2 ............................................................................................. (1)
c) Centroid dari setiap cluster dihitung sebagai rata-rata dari cluster yang diterima.
d) Pilih  langkah  2  dan  3  jika  subkelompok  diubah. Jika  tidak  ada  perubahan  yang  dibuat  pada  klaster, prosesnya dibatalkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Analisis Data
1.   Merapitulasi data
Dapat dilihat hasil penjualan minuman ringan di masa pandemik dari tahun 2020 sampai 2022 sejak 32 bulan terakhir,  terdapat beberapa jenis minuman ringan mengalami peningkatan ada yang mengalami penerunan.
Tabel 1. Rekapitulasi Penjualan Produk Koperasi
R1 = 102/6/7/8/12/30/20/15/105/97/122/93/25/122/9/81/33/49/59/13/ 16/83/124/140/96/124/50/12/23/25/60/10/32  = 55,34375
R2 = 3/8/4/9/5/13/6/12/4/12/8/9/2/1/3/10/1/2/5/4/5/12/7/11/1/1/5/1/7/ 5/2/8/32  = 5,8125
R3 = 2/5/2/6/8/10/1/7/7/5/5/4/1/3/1/2/2/6/5/5/9/12/17/9/5/1/1/3/11/ 10/5/932  = 5,59375
R15 = 40/1/14/10/5/33/34/1/31/47/41/30/48/51/62/58/65/57/45/7/48/ 49/38/66/37/42/2/24/43/44/62/50/32 = 37,03125
2.   Menentukan nilai jumlah cluster.
Hasil penjualan minuman ringan dijadikan 2 klaster (k-2). Klaster dibentuk yaitu tinggi dan rendah. Tentukan titik pusat awal ( centroid ) secara acak. Berikut ini adalah titik pusat ( centroid ) yang telah dipilih.
Tabel 2. Pusat Cluster Awal
3.   Setiap variabel dihitung jarak nya dari setiap contoh data dengan setiap titik pusat dengan rumus:
𝐷(𝑋 2 , 𝑋 1 ) = || 𝑋 2 − 𝑋 1 || 2 = √∑ |𝑋 2 𝑃 𝐽=1 − 𝑋 𝐼𝐽 | 2 ...................................................................................... (2)
NO Nama minuman Bulan ke 1 Bulan ke 2 Bulan ke 3 Bulan ke 4 Bulan ke 5 Bulan ke 6 Bulan ke 7 … Bulan ke 32 1 Cimory 102 6 7 8 12 30 20 ….  10 2 Coca cola original 3 8 4 9 5 13 6 ….  8 3 Fanta strawberry 2 5 2 6 8 10 1 ….  9 4 Jus buah 9 6 3 1 5 3 11 ….  2 5 Larutan 8 1 10 50 20 23 19 ….  1 6 Le minerale 11 8 5 15 3 19 20 ….  10 7 Pocari sweat 11 6 10 7 20 5 6 ….  5 8 Sari asem 17 20 25 13 3 4 8 ….  3 9 Sari kacang ijo 37 4 22 12 8 21 43 ….  12 10 Sprite lemon lime 1 5 4 6 3 14 11 ….  9 11 Susu beruang 24 12 56 23 40 19 18 ….  20 12 Teh tarik p.budi 19 20 35 12 15 62 20 ….  7 13 Teh kotak melati 234 8 28 5 41 88 105 ….  9 14 Teh kotak rasa 47 4 20 6 1 44 26 ….  1 15 Susu ultra milk 40 1 14 10 5 33 34 ….  50
Coca cola original
3 8 4
9 5 13 6 …. 8 Jus buah 9 6 3 1 5 3 11 …. 2
Tabel 3. Kedekatan C1 C2 Kedekatan Kelompok data 296,1241 333,35 296,1240944 Cluster 1 102,8345 578,3133 102,8345313 Cluster 1 101,6348 578,5553 101,6348028 Cluster 1 99,99547 522,5603 99,99547327 Cluster 1 139,4992 505,3081 139,4991676 Cluster 1 94,6529 513,6684 94,65290063 Cluster 1 190,045 562,0838 190,0449807 Cluster 1 79,60249 540,6378 79,60248874 Cluster 1 135,783 433,2185 135,7829803 Cluster 1 103,0419 579,5889 103,0418999 Cluster 1 134,9399 528,8603 134,9399384 Cluster 1 120,8878 507,8319 120,8878154 Cluster 1 808,2976 333,35 333,3500412 Cluster 2 109,1623 474,1469 109,1622754 Cluster 1 122,5747 455,0442 122,5746965 Cluster 1
4.   Iterasi terakhir
Melakukan perhitungan Iterasi ke-1 sampai iterasi ke-6, dan perhitungan manual selesai seperti pada tabel 4.

## B. Hasil Akhir Perhitungan Manual
Dari iterasi ke 1 sampai 6 terdapat hasil yang sama dari sebelumnya maka dari itu perhitungan manual berhenti dan hasil nya sebagai berikut:
Tabel 4. Iterasi Ke 6 (enam) No Nama minuman C1 C2 Kedekatan Kelompok 1 Cimory 853,5526 298,4337 298,4337 Cluster 2 2 Coca cola original 875,4702 127,7484 127,7484 Cluster 2 3 Fanta strawberry 875,4296 124,2317 124,2317 Cluster 2 4 Jus buah 859,5859 139,2365 139,2365 Cluster 2 5 Larutan 811,7395 171,8777 171,8777 Cluster 2 6 Le minerale 851,9002 106,642 106,642 Cluster 2 7 Pocari sweat 850,5404 236,6911 236,6911 Cluster 2 8 Sari asem 864,1499 110,0731 110,0731 Cluster 2 9 Sari kacang ijo 823,5903 161,1963 161,1963 Cluster 2 10 Sprite lemon lime 845,5596 126,4469 126,4469 Cluster 2 11 Susu beruang 853,9649 168,6279 168,6279 Cluster 2 12 Teh tarik p.budi 837,4676 135,1056 135,1056 Cluster 2 13 Teh kotak melati 1081,892 759,3539 759,3539 Cluster 1 14 Teh kotak rasa 820,114 139,6335 139,6335 Cluster 2 15 Susu ultra milk 828,6519 152,712 152,712 Cluster 2 Table 4 Pengelompokan anggota klaster Kelompok Anggota Kelompok (Cluster) Jumlah Anggota C1 13 1 C2 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,14,15 14

## C. Tampilan Rapid Miner
Gambar 1 menunjukkan hasil cluster model menggunakan tools rapidminer mendapatkan 2 cluster, cluster 0 menunjukkan cluster tertinggi dibanding cluster 1 yang memiliki cluster rendah dari 15 item barang yang diolah.
Gambar 1. Nilai Cluster Model
Gambar 2 menunjukkan grafik rekapitulasi setiap bulan nya dan jumlah barang yang terjual, terdapat 1 grafik berwarna biru yang cenderung naik pada bulan ke 10,11 dan bulan ke 25,29 di tahun berikutnya. Kemudian pada grafik  berwarna  merah  dari  bulan  1  sampai  bulan  terakhir  cenderung  konsisten  datar  atau  mendapatkan  hasil penjualan yang rendah.
Gambar 2. Grafik Rekapitulasi
Pada  visualisasi  scatter/bubble pada gambar 3 menunjukkan 2 cluster yang diperoleh dari 15 data, bahwa produk  teh  kotak  melati  lebih  banyak  diminati  dibandingkan  dengan  produk  lainnya  yang  terlihat pada  node berwarna  hijau  di  kolom  cluster  0  dan  14  jenis  minuman  lain  nya  berada  pada  node  berwarna  biru  di  kolom cluster 1.
Gambar  3. Hasil Pengelompokan

## 4. Kesimpulan
Perhitungan  manual  dan  pengolahan  menggunakan  tools  RapidMiner  memperoleh  hasil  klasifikasi  yang sama,    Penelitian  ini  berdasar  dari  data  yang  diambil  dari  tahun  2020  sampai  2022  selama  32  bulan  terakhir menghasilkan 1 item  barang  masuk ke dalam klaster tertinggi  yang artinya  paling banyak diminati yaitu Teh Kotak Melati, produk ini pernah terjual 225 pcs di bulan februari tahun 2020 dan mengalami kenaikan lagi pada
bulan  november  di  tahun  yang  sama  dengan  jumlah  item  375.  Pada  tahun  2021  penjualan  minuman  ringan cenderung  melemah  dan  kembali  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2022  dengan  jumlah  item  yang  terjual tertinggi pada teh kotak melati pada bulan januari 2022 sebanyak 300 item dan bulan mei sebanyak 325 item. Setelah  dilakukan  analisa  dari  hasil  data  yang  diolah  di  ketahui  bahwa  produk  Teh  Kotak  Melati  selain mempunyai  rasa  asli  Olahan  Teh  yang  cocok  di  lidah  masyarakat  indonesia,  pemasok  produk  ini  juga  selalu mengirimkan barang dengan tepat waktu dengan jumlah yang banyak, membuat produk teh kotak melati selalu tersedia  di  lemari  pendingin  pada  koperasi  Bersama.  Produk  lainnya  ada  14  jenis  minuman  ringan  masuk  ke dalam klaster rendah yang memiliki pengertian penjualan cenderung stagnan di setiap bulan nya.

## Daftar Pustaka
Adani,  Nurin  Fadhilah,  Ahmad  Fitri  Boy,  S.  Kom,  M.  Kom,  Rendy Syahputra,  S.  Kom,  and  M. Kom.  2019. “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Data  Penjualan  Berdasarkan  Pola  Pembelian Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko Syihan.” (x):1–11.
Endang  Swastuti.  2020.  “Manajemen  Inovasi  Strategis  Dan  Adopsi  Digital  Marketing  Upaya  Membangun Keunggulan Bersaing Dan Kinerja Bisnis.” Jurnal Ilmiah Ekonomi Global Vol. 15(No 1 Juni 2020):127– 43.
Erlangga,  Nanda,  Solikhun  Solikhun,  and  Irawan  Irawan.  2019.  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Mengelompokan  Produksi  Jagung  Menurut  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means.” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) 3(1):702–9. doi: 10.30865/komik.v3i1.1681.
Informatika,  Jurnal,  Yoyon  Arie,  Budi  Suprio,  Mohamad  Farid,  Sekolah  Tinggi,  Ilmu  Komputer,  Pgri Banyuwangi,  Jend  A.  Yani,  and  Banyuwangi  Kode  Pos.  2022.  “TENTANG  PENTINGNYA KEAMANAN  INFORMASI  DATA  PRIBADI  BERDASARKAN  CLUSTERISASI  K-MEANS.” 14(1):17–23.
Kosanke, Robert M. 2019. “ 済無 No Title No Title No Title.”
Lia Hananto, April, Priati Assiroj, Bayu Priyatna, Nurhayati, Ahmad Fauzi, Aviv Yuniar Rahman, and Shofa Shofiah  Hilabi.  2021.  “Analysis  of  Drug  Data  Mining  with  Clustering  Technique  Using  K-Means Algorithm.” Journal of Physics: Conference Series 1908(1). doi: 10.1088/1742-6596/1908/1/012024.
Madyatmadja,  Evaristus  Didik,  Lusi  Kusumawati,  Syahlaa  Perdina  Jamil,  Wahyu  Kusumawardhana,  Sistem Informasi, and Universitas Bina Nusantara. 2021. “Infotech: Journal of Technology Information.” Raden Ario Damar 7(1):55–62.
Manek,  Florida  Ivonia,  Sutan  Faisal,  and  Bayu  Priyatna.  2018.  “Penerapan  K-Means  Clustering  Untuk Mengelompokkan Pelanggan Berdasarkan Data Penjualan Ayam.” Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi 3(2):88–93. doi: 10.36805/technoxplore.v3i2.820.
Pribadi, Teguh, Rahmad Irsyada, Hastie Audytra, and Doni Abdul Fatah. 2020. “9006-24189-2-Pb.” 9(1):20– 28.
Suriani,  Lilis.  2020.  “Pengelompokan  Data  Kriminal  Pada  Poldasu  Menentukan  Pola  Daerah  Rawan  Tindak Kriminal  Menggunakan  Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering.” Jurnal  Sistem  Komputer  Dan Informatika (JSON) 1(2):151. doi: 10.30865/json.v1i2.1955.
Tukino, Faqih Pratama Muthi, and Aditia Agustian. 2021. “Analisis Penerapan Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan  Cobit  4.1  Pada  Peminjaman  Buku  Perpustakaan  ‘Studi  Kasus  Perpustakaan  Kabupaten Karawang.’” Buana Ilmu 5(2):158–75. doi: 10.36805/bi.v5i2.1812.
Yasa, I. Putu Kerta, Ni Kadek Dwi Rusjayanthi, and Wan Siti Maisarah Binti Mohd Luthfi. 2022. “Classification of  Stroke  Using  K-Means  and  Deep  Learning  Methods.” Lontar  Komputer :  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi 13(1):23. doi: 10.24843/lkjiti.2022.v13.i01.p03.