## 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. 6 No. 3 (2021) 153 - 160

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

## Analisa Cluster Data Transaksi Penjualan Minimarket Selama Pandemi Covid-19 dengan Algoritma K-means
Iis Setiawan Mangku Negara 1 , Purwono 2 , Imam Ahmad Ashari 3 1,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Harapan Bangsa
2 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Harapan Bangsa
1 iissmn@uhb.ac.id, 2 purwono@uhb.ac.id, 3 imamahmadashari@uhb.ac.id

## Abstract
Covid-19 has had a negative impact on the economic sector in Indonesia. This can be seen from the losses experienced by industry players in the form of a decrease in income turnover. Sales strategy needs to be done so that losses can be minimized. Sales transaction analysis can be done to find product groups with the most sales data so that stock management can be fulfilled and increase sales transactions. Berkah Abadi Minimarket is an industry that has been affected by this pandemic. Data analysis has not been carried out to find out which product has the most sales data, so it is necessary to analyze it with the k-means algorithm.  This  algorithm  can  group  data  based  on  similar  characteristics.  The  application  of  the  algorithm  on  278480 transaction data, obtained three sales data clusters, namely cluster 2 or the highest sales of 57 products, cluster 1 or moderate sales of 57 products and the rest are cluster 0 with low sales. The result of the accuracy of the clustering model generated by the confusion matrix is 87%. Based on these results, the owners of the Berkah Abadi Minimarket can be helped in making decisions on stock management while the Covid-19 pandemic is still ongoing.
Keywords: analysis; clustering; transactions; covid-19; data mining.

## Abstrak
Covid-19 berdampak buruk pada sektor ekonomi di Indonesia. Hal ini terlihat dari kerugian yang dialami pelaku industri berupa penurunan  omset  penghasilan.  Strategi  penjualan  perlu  dilakukan  agar  kerugian  dapat  diminimalisir.  Analisa  transaksi penjualan bisa dilakukan untuk menemukan kelompok produk dengan data penjualan terbanyak sehingga manajemen stok dapat terpenuhi dan meningkatkan transaksi penjualan. Minimarket Berkah Abadi merupakan industri yang terdampak oleh pandemi ini. Analisa data belum dilakukan untuk mencari tahu produk mana yang memiliki data penjualan terbanyak, sehingga perlu  dilakukan  analisa  dengan  algoritma k-means .  Algoritma  ini  dapat  mengelompokan  data  berdasarkan  kemiripan karakteristiknya. Penerapan algoritma pada 278480 data transaksi, didapatkan tiga cluster data penjualan yaitu cluster 2 atau penjualan terbanyak sebanyak 57 produk, cluster 1 atau penjualan sedang sebanyak 5 produk dan sisanya adalah cluster 0 dengan penjualan rendah. Hasil akurasi model klusterisasi yang dihasilkan dengan confusion matrix adalah 87%. Berdasarkan hasil ini pemilik Minimarket Berkah Abadi dapat terbantu dalam membuat keputusan pada manajemen stok barang pada saat pandemi Covid-19 masih berlangsung.
Kata kunci: analisa; klusterisasi; transaksi; covid-19; data mining.
© 2021 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Covid-19 telah menjadi pandemi global dan masih terus mengalami  kenaikan angka infeksi  harian di  Indonesia [1]. Akibat pandemi ini, banyak negara-negara di dunia termasuk Indonesia terkena dampaknya. Sektor ekonomi menjadi salah satu bidang yang cukup serius terdampak
buruk [2] .  Sebagai  contoh  paling  nyata  adalah  adanya penurunan omzet penghasilan pelaku UMKM. Selain itu juga pasar ritel modern, skala besar, mikro hingga kecil mulai  mengalami  penurunan  penghasilan  [3].  Dampak ini menuntut adanya strategi khusus  untuk meningkatkan  penjualan  selama  pandemi.  Peningkatan penjualan dapat diketahui dengan dilakukannya analisa data  berupa  produk  mana  yang  memiliki  transaksi penjualan terbanyak selama pandemi.
Pelaku  usaha  harus  melakukan  analisa  data  transaksi untuk  mencari  tahu  produk  mana  yang  paling  banyak dibutuhkan masyarakat selama pandemi. Aplikasi kasir ( point  of  sales )  telah  diterapkan  pada  usaha  pertokoan baik  yang  skala  kecil  maupun  besar.  Aplikasi  kasir menghasilkan  data  transaksi  penjualan  selama  periode tertentu seperti data harian, mingguan, bulanan hingga tahunan.  Aplikasi  kasir  menyimpan  data  transaksi berupa jumlah transaksi dan total penjualan dari  setiap produk. Data disimpan dalam database aplikasi mereka namun  dalam  kurun  waktu  tertentu  data  dibiarkan menumpuk  bahkan  dihapus  karena  dianggap  sebagai sampah  atau  memenuhi  media  penyimpanan  saja  [4]. Hal  ini  terjadi  dikarenakan  belum  pahamnya  pemilik usaha  bahwa  mereka  dapat  menemukan  pola  tertentu untuk  mempermudah  dalam  strategi  penjualan  pada periode selanjutnya.
Mini Market Berkah Abadi Tegal merupakan salah satu usaha  yang  bergerak  dibidang  penjualan  barang  atau ritel.  Saat  ini  data  transaksi  penjualan  yang  dihasilkan belum  dimanfaatkan  dengan  baik  untuk  pengambilan keputusan  penjualan.  Usaha  ini  masih  mengelola  data secara  manual  dan  belum  dilakukan  analisa  secara menyeluruh  yang  berakibat  pada  kesalahan  dalam penentuan  stok  barang  sehingga  banyak  barang  yang menumpuk karena kurang laku serta banyak stok barang laku  yang  kosong.  Hal  ini  tentunya  merugikan  Mini Market  Berkah  Abadi  Tegal  karena  berdampak  pada ruginya  usaha  dan  belum  mampunya  memenuhi kebutuhan  masyarakat  selama  pandemi  karena kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Kumpulan data transaksi dalam jumlah besar sebetulnya dapat  dimanfaatkan  untuk  keperluan  prediksi  dalam menentukan  strategi  penjualan  selanjutnya  dengan metode Data  Mining [5].  Metode  ini  dapat  digunakan untuk  menghasilkan  pola-pola  yang  valid,  berpotensi memiliki  manfaat  serta  dapat  dipahami  dengan mudah dari  kumpulan  data  dalam  jumlah  besar  [6].  Dalam bidang  penjualan data  mining bisa  digunakan  untuk mengetahui  kelompok  produk  yang  dibeli  oleh konsumen berdasarkan pola transaksinya sehingga dapat dijadikan sebagai  cara untuk  menentukan rencana stok produk hingga teknik promosi [7].
Salah  satu  metode data  mining yang  dapat diimplementasikan  dalam  data  penjualan  yaitu  teknik clustering .  Teknik  ini  dapat  kita  manfaatkan  untuk mengelompokan data-data tertentu berdasarkan kemiripan  polanya  [8].  Algoritma K-means bisa
digunakan  sebagai  metode  yang  mampu  melakukan klusterisasi  data  berdasarkan  pola-pola  distribusi  data, sehingga  ditemukannya  keterkaitan  dari  setiap atributnya [9].
Penelitian terkait data mining dalam klusterisasi dengan algoritma k-means pernah  dilakukan  oleh  Rozi [10] , dimana  hasilnya  adalah  terdapat cluster penjualan sepeda  motor  yang  dijual  secara  murah,  normal  dan mahal.  Penelitian [10]  menghasilkan  nilai  akurasi model  klusterisasi  sebesar  81%. Penelitian  yang dilakukan  oleh  Handoko  [11]  dimana data  mining dengan  metode k-means menghasilkan  akurasi  sebesar 99%  pada  model  klusterisasi  yang  digunakan  untuk melihat  pola  daerah  penjualan  produk    yang  tinggi, sedang dan rendah pada penjualan paket data Telkomsel. Penelitian yang dilakukan oleh  Devin [12] memanfaatkan algoritma naïve bayes dan k-means untuk sentiment analysis pada opini penjualan paket internet. Penelitian  [12]  menghasilkan  akurasi  sebesar  88,3% pada model klusterisasi k-means .  Penelitian terkait juga pernah dilakukan oleh Ahmad [13] dimana teknik data mining dengan clustering dapat  menghasilkan  pola kinerja  karyawan  tingkat  kinerja  sangat  baik,  tingkat kinerja  baik,  tingkat  kinerja  cukup  dan  tingkat  kinerja kurang  baik  pada  perusahaan  nasional.  Penelitan  [13] menghasilkan  nilai  akurasi  model  klusterisasi  sebesar 56%.
Kontribusi  kami  dalam  penelitian  ini  ialah  melakukan analisa untuk menemukan sebuah pola tertentu dari data transaksi  penjualan yang dihasilkan oleh aplikasi kasir milik Mini Market Berkah Abadi Tegal selama Pandemi Covid-19.  Hasil  yang  diharapkan  adalah  adanya kelompok  data  yang  berpengaruh  pada  pengambilan keputusan  manajemen  stok  barang  yang  akan  dijual. Keputusan  ini  akan  meminimalisir  kerugian  yang sebelumnya  diterima  oleh  Mini  Market  Berkah Abadi Tegal  serta  dapat  menjawab  kebutuhan  masyarakat selama pandemi covid-19 berlangsung .

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang dilakukan  oleh  peneliti  untuk  mengumpulkan  data penelitian. Data ini diolah dan dianalisis secara ilmiah hingga  mencapai  tujuan  penelitian.  Langkah-langkah dalam penelitian ini antara lain (1) Pengumpulan Data, (2) Pemilihan Data, (3) Transformasi Data, (4) Metode Elbow  dan  (5)  Penerapan  Algoritma K-means untuk klusterisasi.
2.1. Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan di Mini Market Berkah Abadi Tegal.  Kami  melakukan  observasi  dan  wawancara secara  langsung  pada  pemilik  dan  operator  aplikasi kasir.  Data  yang  berhasil  dikumpulkan  adalah  data transaksi penjualan dalam periode satu tahun dari bulan Mei 2020 hingga Mei 2021 atau selama 1 tahun pandemi covid-19.  Kami  mendapatkan  data  transaksi  penjualan
sebanyak 278480 record yang tersimpan pada database aplikasi  kasir.  Pada  awalnya  data  berformat  SQL ( Structured  Query  Language )  karena  aplikasi  kasir menggunakan  penyimpanan  data  dengan database MySQL.  Operator  selanjutnya  melakukan  ekspor  data dalam  dengan  format csv menggunakan  bantuan software Xampp yaitu phpmyadmin. Data dalam format csv dapat memudahkan dalam proses data mining .
2.2. Pemilihan Data
Data yang dikumpulkan belum sepenuhnya menjadi data yang  siap  digunakan  dalam  proses  klusterisasi.  Tahap pemilihan data digunakan untuk mengurangi kompleksitas  atribut  yang  akan  dikelola  pada  tahap transformasi  data  dan  analisis  [14].  Pada  tahap pemilihan  data,  data  yang  dipakai  adalah  transaksi penjualan yang terjadi pada periode satu  tahun dengan pemilihan field-field seperti  kode  transaksi,  nama barang, qty, harga awal dan laba pada Tabel 1.
Tabel  1. Pemilihan Data Transaksi Penjualan
Kode Transaksi Nama Barang Qty Harga Awal Laba 202007160001 Kacang Kiloan 1 7000 750 202007190013 Cornetto Mini All Varian 28ml 3 7500 1251 202007190013 Yupi Kiss Strawberry 2 1000 280 202007190013 Chocolatos Choc Drink Isi 5 1 8500 750 202007190013 Keripik Pisang Madu Kiloan 1 7000 800 .... .... .... .... .... 202106170050 Beras Ketan 1 Kg 1 12000 1000

## 2.3. Transformasi Data
Tahap  transformasi  data  atau  bisa  disebut  dengan pra processing adalah  proses  perubahan  data  menjadi  data yang  mampu  diolah  dengan  algoritma clustering . Bentuk  data  dapat  bersifat  numerik,  klasifikasi  dan sebagainya  [15].  Transormasi  menghasilkan  fitur-fitur yang  akan  diseleksi  ( feature  selection )  agar  proses algoritma k-means dapat berjalan lebih optimal.
2.4. Seleksi Fitur
Seleksi fitur (feature selection) merupakan tahapan yang digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  dari  fitur  yang digunakan.  Keuntungan  dari  seleksi  fitur  adalah algoritma  dapat  bekerja  dengan  performa  yang  lebih baik,  membentuk  model  yang  mudah  dipahami,  dapat menghemat  waktu  dan  memori  saat  pemrosesan,  serta dapat  memilih  subset  fitur  terbaik  yang  dapat memberikan akurasi tertinggi [16] . Kami menggunakan pendekatan Min-Max Normalization untuk mengoptimasi  fitur  yang  akan  digunakan. Min-Max Normalization merupakan  metode  nomalisasi  dengan
melakukan  transformasi  linier  terhadap  data  asli sehingga  tercipta  keseimbangan  nilai  perbandingan antara data sebelum dan sesudah proses [17].

## 2.5. Metode Elbow
Sebelum  melakukan  implementasi  pada  algoritma k- means kita dapat terlebih dahulu mencari tahu jumlah k cluster terbaik  dengan  metode elbow .  Metode  ini bertujuan  untuk  memilih  nilai k yang  kecil  serta memiliki  nilai withinss yang  rendah  [18].  Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan dengan memperhatikan  nilai  SSE  ( Sum  Squared  Error )  yaitu perbandingan  dari  perhitungan  jumlah  kuadrat  jarak antara centroid dengan  anggota cluster antara  jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik  [19]. Perhitungan nilai SSE  dapat dilakukan dengan rumus 1.
𝑺𝑺𝑬 =   ∑ ∑ ||𝒙 𝒊 − 𝝁 𝒌 || 𝟐 𝒙 𝒊 ∈𝑪𝒌 𝑲 𝑲=𝟏 (1)
Berdasarkan rumus 1, k merupakan jumlah cluster yang digunakan, pada rumus 1 k cluster dimulai dengan nilai 1.  Penjumlahan 𝒙 𝒊 merupakan  nilai  data  ke  –  i  pada keseluruhan cluster misalkan cluster 1, cluster 2  dan seterusnya.  Nilai 𝝁 𝒌 ialah centroid dari cluster atau nilai mean  dari  total dataset  cluster .  Semakin  besar  jumlah cluster k maka  nilai  SSE  akan  semakin  kecil  [20]. Langkah-langkah  yang  digunakan  pada  metode elbow meliputi (1) Inisialisasi awal nilai K, (2) Menaikan nilai K ,  (3)  Menghitung  hasil  SSE  dari  tiap  nilai K ,  (4) Melihat hasil SSE dari nilai K yang turun secara drastis dan (5) Menetapkan nilai K yang berbentuk siku.
2.6. K-means Clustering
Clustering atau  analisis cluster merupakan  sebuah proses  pembentukan  kelompok  data  berbentuk cluster dari  himpunan  data  yang  sebelumnya  belum  diketahui kelompok-kelompoknya [21]. Data transaksi yang telah dilakukan transformasi  selanjutnya akan di  klusterisasi dengan salah satu algoritma data mining yaitu k-means clustering .  Algoritma  ini  menggunakan  pemodelan tanpa supervisi  dan pengelompokan datanya dilakukan secara  partisi.  Data  dikelompokan  dalam  beberapa kelompok  dan  setiap  kelompok  memiliki  karakteristik yang  mirip  satu  sama  lain  namun  dengan  kelompok lainya  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  yang bertujuan  untuk  memilimalisir  perbedaan  setiap  data dalam  sebuah cluster dan  memaksimalkan  perbedaan dengan cluster lain  [22] . Dalam  algoritma k-means clustering terdapat  beberapa  istilah-istilah  seperti cluster,  centroid dan  iterasi.  Menurut    Muliono  [23] cluster yaitu  kelompok  atau  grup  data , centroid yaitu titik  pusat  dari  sebuah cluster dan iterasi  yaitu pengulangan  proses,  akan  berhenti  ketika  hasil  iterasi telah konvergen. Berikut ini merupakan tahapan-tahapan yang  digambarkan  dalam flowchart dari  algoritma k- means  clustering yang  dapat  dilihat  secara  jelas  pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Algoritma K-Means.
Berdasarkan  Gambar  1,  langkah-langkah  yang digunakan  dalam  algoritma k-means  clustering [21] dimulai dengan tahap pertama yaitu menentukan jumlah k sebagai cluster yang  akan  dibentuk.  Penentuan banyaknya jumlah cluster dilakukan dengan mempertimbangkan faktor teoritis dan konseptual yang kemudian  digunakan  sebagai cluster usulan.  Tahap kedua  membangkitkan k centroid awal  atau  titik  pusat cluster secara random .  Hal  ini  dapat  dilakukan  dalam bentuk acak dari beberapa objek yang tersedia sebanyak jumlah dari k cluster kemudian dihitung centroid cluster ke-i.  Perhitungan  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan rumus 2.
𝑪 𝒌 = 𝟏 𝒏 𝒌 ∑ 𝒅 𝒊 (2)
Berdasarkan  rumus  2 𝑪 𝒌 ialah  nilai  centroid  pada k cluster yang  dicari.  Nilai Centroid  k merupakan pembagian  antara  nilai  1  dengan  jumlah  data  dalam cluster k ( 𝒏 𝒌 ). Selanjutnya dilakukan penjumlahan dari nilai  jarak  yang  masuk  dalam  masing-masing  cluster ( 𝒅 𝒊 ). Tahap  ketiga  melakukan  perhitungan  jarak Euclidean antara  setiap  objek  ke  masing-masing centroid dari  masing-masing  data cluster .  Jarak  antara objek  dengan centroid juga  dihitung  pada  tahap  ini . Perhitungan ini dapat dilihat pada rumus 3 berikut:
𝑫(𝒙 𝒊 , 𝝁 𝒊 ) = √∑ ( 𝒏 𝒊=𝟏 𝒙 𝒊 , 𝝁 𝒊 ) 𝟐 (3)
Berdasarkan rumus 3, jarak Euclidean 𝑫(𝒙 𝒊 , 𝝁 𝒊 ) adalah jarak antara cluster n x dengan pusat cluster 𝝁 pada data ke-i yang merupakan bobot data ke-i pada cluster yang ingin  dicari  jaraknya, 𝝁 𝒊 bobot  data  ke-i  pada  pusat
cluster.  Tahap  keempat  menghitung  masing-masing objek  ke  dalam centroid yang  paling  terdekat.  Tahap kelima  adalah  melakukan  iterasi  ke-i  dan  menentukan posisi centroid baru  dengan  menggunakan  persamaan sebelumnya.  Tahap  terakhir  melakukan  langkah  pada poin ketiga jika posisi centroid baru tidak sama dengan iterasi  atau  iterasi  akan  berhenti  jika  rasio  tidak  lebih besar  dari  nilai  rasio  sebelumnya  hingga  hasil perhitungan masing-masing data bersifat konvergen.

## 2.6. Hasil Klusterisasi
Hasil  klusterisasi  disesuaikan  setelah  mendapatkan jumlah k terbaik dari metode elbow . Jumlah k kemudian diimplementasikan  pada  algoritma k-means . Algoritma ini  akan  menghasilkan  kelompok-kelompok  produk berbentuk cluster dari  data  transaksi  penjualan.  Setiap produk akhirnya akan memiliki label klusternya sendiri. Kluster data ini kemudian dibedakan berdasarkan warna dan titik centoridnya. Kluster data ini diharapkan dapat digunakan  sebagai  penunjang  keputusan  oleh  pembuat kebijakan  selama  pandemi  covid-19  khususnya  pada manajemen  stok  produk  yang  akan  dijual  pada minimarket Berkah Abadi Tegal.

## 2.7. Evaluasi Hasil
Evaluasi  hasil  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode confusion  matrix .  Metode  ini menghasilkan nilai accuracy, recall, precission dan f1- score dari validasi algoritma terhadap dataset yang ada [24].  Menurut  Suyanto  [25] accuracy disebut  juga dengan tingkat pengenalan atau rasio prediksi benar dari keseluruhan  data.  Perhitungan accuracy dilakukan dengan  rumus  4. Recall dapat  disebut  dengan true positive rate atau sensitivity dan dapat dihitung dengan rumus 5. Precission merupakan ukuran kepastian label data positif yang dapat dihitung dengan rumus 6 dan f1- score merupakan rata-rata harmonic dari precission dan recall yang dapat dihitung dengan rumus 7.
𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = 𝑻𝑷 + 𝑻𝑵 𝑷 + 𝑵 (4)
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑷 (5)
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷 + 𝑭𝑷 (6) 𝑭𝟏 − 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟐 𝒙 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 𝒙 𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 + 𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍
(7)
Berdasarkan rumus 4-7, TP ( True Positive ) yaitu jumlah tuple positif dilabeli benar oleh model klusterisasi. TN ( True Negative ) yaitu jumlah tuple negatif dilabeli benar oleh model klusterisasi. FP ( False Positive ) yaitu jumlah tuple negatif dilabeli salah oleh model klusterisasi. FN ( False Negative ) yaitu jumlah tuple positif dilabeli salah oleh model klusterisasi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Transformasi Data dan Seleksi Fitur
Data yang berhasil dikumpulkan yaitu sebanyak 278480 record data  transaksi.  Data  tersebut  dilakukan transformasi  agar  mudah  diproses  oleh  algoritma clustering yaitu k-means . Format hasil dari transformasi data tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Transformasi Data Nama Barang Jumlah Transaksi Total Penjualan 2 Tang Black Tea 1 Renceng (Isi 10) 1 1 2 Tang Melati 1 Renceng (Isi 10) 1 1 Aqua 1500 Ml 1 Dus 10 11 Ribut Kiloan 77 83 Minyak Tawon Ff 8 9 2 Tang Black Tea 1 Renceng (Isi 10) 1 1
Berdasarkan  Tabel  2,  transformasi  data  menampilkan label-label khusus yaitu nama barang, jumlah transaksi dan  total  penjualan.  Label  jumlah  transaksi  dan  total penjualan  kemudian  dipilih  sebagai  fitur  yang  akan digunakan untuk klasterisasi dengan algoritma k-means . Hasil  normalisasi  fitur  dengan  metode min-max normalization menghasilkan cluster  center data transaksi  berdasarkan  jumlah  transaksi  dan  total penjualan.  Hasil  normalisasi  dengan min-max normalization dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Normalisasi Fitur dengan Min-Max Normalization
Cluster Jumlah Transaksi Total Penjualan 1 0.00452355 0.00406837 2 0.78020446 0.98209805 3 0.15735578 0.2105814
3.2. Metode Elbow
Hasil dari uji coba untuk menentukan jumlah k cluster terbaik  dilakukan  dengan  jumlah  k=2  hingga  k=9. Parameter  yang  digunakan  adalah  melakukan fit data antara jumlah transaksi dengan total penjualan. Metode elbow yang  digunakan  pada range k=2  hingga  k=9 menghasilkan  nilai  SSE.  Nilai  SSE  yang  dihasilkan dengan  rumus  1  menunjukan  nilai  yang  berbeda  pada setiap  iterasinya.  Hasil  perhitungan  nilai  SSE  dengan metode elbow ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan SSE dengan Metode Elbow
Iterasi ke-  Nilai SSE 2 8.233054446326896 3 3.8154096024027044
4 2.173059544143249
5 1.2736086834800011
6 0.9349618202773542
7 0.7089127401197532 8 0.5786496025783243
9 0.4758691998239765
Visualisasi hasil perhitungan SSE dengan metode elbow yaitu  grafik  yang  berbentuk  siku.  Angka-angka  ini kemudian  divisualisasikan  dengan  diagram cartesius
dengan sumbu x dan sumbu y . Sumbu x mewakili jumlah iterasi k cluster yaitu iterasi ke-2 hingga ke-9, sedangkan sumbu y merupakan nilai SSE yang dihasilkan. Jumlah k  cluster terbaik  dari  iterasi  ini  tepat  pada  titik keseimbangan  sebuah  siku.  Visualisasi  berbentuk  siku ini dapat dilihat dengan mudah pada Gambar 2.
Gambar 2. Penentuan Jumlah K Cluster dengan Metode Elbow
Berdasarkan  Gambar  2,  titik  siku  pada  grafik elbow terletak pada k=3. Titik  ini dianggap sebagai  jumlah k cluster terbaik pada algoritma k-means clustering . Nilai k=3  selanjutnya  digunakan  untuk  menghasilkan  3 cluster terbaik pada data transaksi Mini Market Berkah Abadi Tegal.
3.3. Hasil Klusterisasi Data Transaksi
Berdasarkan  langkah-langkah  yang  digunakan  dalam melakukan  klusterisasi  dengan  algoritma k-means clustering ,  kami  mengaplikasikan  nilai  k  =  3  sebagai jumlah klusternya. Ketiga cluster ini akan mengelompokan  tiga  kelompok  produk  serupa berdasarkan  pola  penjualannya  terkait  besaran  jumlah transaksi  terhadap  total  penjualan.  Visualisasi  ketiga cluster dari  data  transaksi  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar  3. Cluster dari  setiap  kelompok  transaksi dibedakan dengan warna hijau, biru dan merah. Sampai pada tahap ini sudah jelas terdapat tiga cluster , namun kita belum mengetahui dari setiap warna tersebut masuk pada cluster mana.  Untuk  mengetahuinya,  kita  akan mendapatkan nilai centroid dari setiap cluster .
Gambar 3. Tiga Cluster Data Transaksi
Nilai centroid dihasilkan dengan menghitung rumus 2. Berdasarkan  perhitungan  tersebut  kami  mendapatlkan nilai centroid atau  pusat cluster dari  setiap  kelompok
data  transaksi. Centroid dilambangkan  dengan  simbol bintang.  Visualisasi  dari  setiap centroid dalam cluster data transaksi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Centroid pada Cluster Data Transaksi
Adapun hasil dari klusterisasi data transaksi yaitu cluster 0,  cluster  1 dan cluster  2 .  Ketiga cluster ini merepresentasikan  data-data  transaksi  penjualan berdasarkan jumlah transaksi yang disandingkan dengan total  penjualannya.  Pembagian  ketiga cluster dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Cluster Data Transaksi Cluster Jumlah Transaksi Total Penjualan 0 0.0 0.0 1 0.2 0.2
2 0.8 1.0
Berdasarkan  Tabel  5, cluster  0 menunjukan  bahwa produk-produk  tersebut  selama  pandemi  covid-19 memiliki  jumlah  transaksi  dan  total  penjualan  yang sedikit. Cluster 1 menunjukan adanya jumlah transaksi dan  total  penjualan  yang  sedang  dan cluster  2 adalah produk-produk  dengan  jumlah  transaksi  dan  total penjualan yang banyak. Jumlah produk dengan cluster 2 atau terbanyak berjumlah 57 produk dan untuk cluster 1 atau  sedang  berjumlah  5  produk  selebihnya  adalah cluster  3 atau  sedikit.  Produk-produk  pada cluster 0 ditampilkan pada Tabel 6. Produk-produk pada cluster 1 ditampilkan  pada  Tabel  7  dan  produk-produk  pada cluster 2 ditampilkan pada Tabel 8. Setiap Tabel hanya menampilkan  sebanyak  5  produk  yang  diurutkan berdasarkan total penjualan terbanyak dari setiap cluster .
Tabel 6. Produk Pada Cluster 0
No Nama Barang Jumlah Transaksi Total Penjualan 1 Golda Coffe 200ml 229 354 2 Mama Lemon Jeruk Nipis 230ml 317 342 3 Kris Bee Kentang Goreng 30g 261 332 4 Teh Javana Gula Batu 350ml 218 301 5 Sedap Ayam Bawang Telur 104 277
Tabel 7. Produk Pada Cluster 1 No Nama Barang Jumlah Transaksi Total Penjualan Cluster 1 Mie Sedap Baso Spesial 229 844 1 2 Milku Coklat 200ml 436 740 1 3 Sedap Goreng Salero Padang 323 654 1 4 Ekonomi Lemon 500k 262 518 1 5 Floridina Orange 350ml 267 428 1 Tabel 8. Produk Pada Cluster 2 No Nama Barang Jumlah Transaksi Total Penjualan Cluster 1 Telor 1/2kg 2919 3556 2 2 2 Tang Hijau 1 Pack 1317 3444 2 3 Gas 3 Kg 1688 3428 2 4 Gula Pasir 1/4 Kg 983 3335 2 5 Obat Nyamuk Kingkong 1585 3214 2
Berdasarkan  data  dari  Tabel  6,  7  dan  8  dapat  dilihat dengan  jelas  terkait  adanya  perbedaan  yang  signifikan antara jumlah total penjualan dari setiap cluster. Cluster 0  memiliki  jumlah  penjualan  terbanyak  pada  produk “Golda Coffe 200ml” dengan 354 penjualan . Cluster 1 memiliki jumlah penjualan terbanyak pada produk “Mie Sedap  Baso  Spesial”  dengan  844  penjualan. Cluster 2 memiliki  jumlah  penjualan  terbanyak  pada  produk “Telor ½ kg” dengan 3556 penjualan.

## 3.4. Evaluasi Hasil
Metode confusion  matrix digunakan  sebagai  evaluasi hasil  dari  model  klusterisasi  pada  penelitian  ini. Confision  matrix menghasilkan  nilai accuracy,  recall, precissio n  dan f1-score .  Hasil  dari  evaluasi  ini  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Confusion Matrix
Berdasarkan  Gambar  7,  nilai  akurasi  yang  didapatkan oleh model klusterisasi dengan k-means pada penelitian ini adalah 87%. Nilai akurasi ini masih lebih tinggi dari pada model klusterisasi yang dilakukan oleh penelitian [10] dan [13]. Nilai akurasi namun masih lebih rendah dibandingkan  model  klusterisasi  yang  dilakukan  oleh penelitian [11] dan [12].

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, algoritma k-means  clustering dapat  digunakan  untuk melakukan  analisa  data  transaksi  penjualan  pada  Mini Market  Berkah  Abadi  Tegal.  Algoritma  ini  berhasil menemukan  tiga  jenis cluster data  penjualan  yaitu produk  dengan  penjualan  sedikit,  sedang  dan  banyak yang  masing-masing  disimbolkan  dengan cluster  0, cluster 1 dan cluster 2 . Jumlah produk dengan transaksi dan total penjualan terbanyak atau cluster 2 sebanyak 57 produk  dan  untuk  produk  dengan  transaksi  dan  total penjualan sedang atau cluster 1 sebanyak 5 produk dan sisanya  merupakan  produk  dengan  total  penjualan sedikit.  Model  klusterisasi  dengan k-means juga menghasilkan  akurasi  sebesar  87%.  Berdasarkan  hasil ini  pemilik  Minimarket  Berkah  Abadi  Tegal  dapat terbantu  dalam  membuat  keputusan  pada  manajemen stok barang terutama pada saat pandemi Covid-19 masih berlangsung.  Kekurangan  pada  penelitian  ini  adalah analisa  yang  dilakukan  masih  terbatas  pada  data  yang masih  terbilang  sedikit  dan  implementasinya  terbatas pada  data console dengan python dan  belum diaplikasikan pada sistem dengan berbasis user interface seperti  website.  Rencana  penelitian  selanjutnya  adalah melakukan analisa pada data transaksi dari minimarket lain dan harapannya juga dapat mengelola data dengan jumlah  yang  lebih  besar.  Kami  juga  akan menyempurnakannya dalam sistem informasi berbentuk website  agar  pemilik  minimarket  dengan  mudah melakukan analisa data transaksi mereka.

## Daftar Pustaka
[1] I. Wahidah, R. Athallah, N. F. S. Hartono, M. C. A.  Rafqie,  and  M.  A.  Septiadi,  “Pandemik COVID-19:  Analisis  Perencanaan  Pemerintah dan  Masyarakat  dalam  Berbagai  Upaya Pencegahan,” J. Manaj. dan Organ. , vol. 11, no. 3, pp. 179 – 188, 2020, doi: 10.29244/jmo.v11i3.31695.
[2] F. R. Yamali and R. N. Putri, “Dampak Covid - 19  Terhadap  Ekonomi  Indonesia,” Ekon.  J. Econ.  Bus. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  384,  2020,  doi: 10.33087/ekonomis.v4i2.179.
[3] A. Amri, “Dampak Covid -19 Terhadap UMKM di Indonesia,” J. Brand , vol. 2, no. 1, pp. 123 – 130, 2020.
[4] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213 – 219, 2017.
[5] M.  F.  Mulya,  N.  Rismawati,  and  A.  R.  Rizky, “Analisis  Dan  Implementasi  Data  Mining
Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Kantin
Universitas Tanri Abeng,” Fakt. Exacta , vol. 12,
no. 3, pp. 210 – 218, 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4541.
[6] D.  Firdaus,  “Penggunaan  Data  Mining  dalam Kegiatan  Sistem  Pembelajaran  Berbantuan
Komputer,” J. Format , vol. 6, no. 2, pp. 91 – 97,
2017.
[7] M.  H.  Siregar,  “Data  Mining  Klasterisasi Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Di  Toko  Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source , vol.
1, no. 2, pp. 83 – 91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24. [8] F. Yunita, “Penerapan Data Min ing Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi Kasus :  Universitas  Islam  Indragiri),” J.  Sist. , vol. 7, no. September, pp. 238 – 249, 2018.
[9] W. Afifi, D. R. Nastiti, and Q. Aini, “Clustering K-Means  Pada  Data  Ekspor  (Studi  Kasus:  Pt. Gaikindo),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 45 – 50, 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.3568.
[10] 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,  p.  10,  2020,  doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[11] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementas i Data Mining Untuk Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel Menggunakan Metode K- Means Clustering,” J. Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  25,  no.  1,  pp. 76 – 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[12] D.  Abipraya,  V.  Christianti,  and  M.  N.  Jaya, “Implementasi Opinion Mining Untuk Provider Internet  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 1 – 8, 2020.
[13] A.  U.  Fitriyadi  and  A.  Kurniawati,  “Analisis Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Clustering  Data  Kinerja  Karyawan  Pada Perusahaan Perumahan Nasional,” KILAT , vol.
10, no. 1, pp. 157 – 168, 2021.
[14] I.  made  B.  Adnyana,  “Penerapan  Feature Selection untuk Prediksi Lama Studi Mahasiswa,” J.  Sist.  Dan  Inform. ,  vol.  13,  pp. 72 – 76, 2019.
[15] F.  Nasari  and  C.  J.  M .  Sianturi,  “Penerapan
Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten  Langkat,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  2, no.
2, p. 108, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.19.108-119.
[16] L.  A.  A.  R.  Putri,  “Seleksi  Fitur  Dalam Klasifikasi Ge nre Musik,” J. Ilm. Ilmu Komput. Udayana , vol. 10, no. 1, pp. 19 – 26, 2017.
[17] D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N. Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma  K- NN,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. , vol.  4,  no.  1,  p.  78,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[18] E. Muningsih and S. Kiswati, “Sistem Aplikasi
Berbasis  Optimasi  Metode  Elbow  Untuk
Penentuan Clustering Pelanggan,” Joutica , vol.
3, no. 1, p. 117, 2018, doi:
10.30736/jti.v3i1.196.
[19] A.  B.  H.  Kiat,  Y.  Azhar,  and  V.  Rahmayanti,
“Penerapan  Metode  K -Means  Dengan  Metode Elbow Untuk Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model RFM(Recency, Frequency, & Monetary),” J. Repos. , vol. 2, no.
7, p. 945, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i7.973.
[20] N.  T.  Hartanti,  “Metode  E lbow  dan  K-Means Guna  Mengukur  Kesiapan  Siswa  SMK  Dalam Ujian Nasional,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.  6,  no.  2,  pp.  82 – 89,  2020,  doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-89.
[21] H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algorit ma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan,” vol. 5, no. 1, pp. 62– 66, 2019.
[22] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K -Means
Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan,” J.  Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17 – 24,
2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[23] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502 – 714, 2019.
[24] I.  Novandya,  Adhika.,  Oktria,  “Penerapan Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  C4.5  Pada Dataset Cuaca Wilayah Bekasi,” J. Format , vol. 6, no. 2, pp. 98 – 106, 2017, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/224664/pe nerapan-algoritma-klasifikasi-data-mining-c45- pada-dataset-cuaca-wilayah-bekas.
[25] R. Umar, I. Riadi, and Purwono, “Perbandingan Metode  SVM,  RF  dan  SGD  untuk  Penentuan Model  Klasifikasi  Kinerja  Programmer  pada Aktivitas  Media  Sosial,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 329 – 335, 2020.