## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Bahan Bakar Minyak Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: PT. Anugerah Alam Semesta)

## Rahayul Kahfi, Muhammad Syahrizal
Program Studi Teknik Informatika, STMIk Budi Darma, Medan, Indonesia Email: rahayul.kahfi90@gmail.com
Abstrak −Bisnis selalu dilalui dengan bersaing semua perusahan selalu memikirkan cara untuk cara membuat perusahaan agar selalu  maju  dan  perusahan  dapat  terus  bertahan  dalam    mengembangkan  bisnis  jika  tidak  perusahan  akan  mengalami kemunduran.  Perusahaan  ingin  mengetahui  jumlah  penjualan  pada  PT.  Anugerah  Alam  Semesta  Raya  untuk  memperoleh analisa data penjualan yang paling banyak diminati terhadap penjualan jenis-jenis bahan bakar. Salah satu faktor dilakukannya pengclusteran pada penjualan bahan bakar minyak adalah untuk memudahkan dalam penjualan bahan bakar minyak dengan cara  adanya pengkelompokkan.  Salah  satu  masalah  dalam  persediaan  adalah  kesulitan  dalam  menentukan besarnya jumlah persediaan yang harus disediakan dalam memenuhi jumlah permintaan. Sering terjadi suatu perusahaan mempunyai jumlah persediaan terlalu sedikit dibanding dengan permintaan konsumen. Melakukan tinjau lansung ke perusahaan tersebut mengenai proses  penjualan  bahan  bakar  pada  perusahaan  tersebut  dengan  adanya  pengolahan  dengan  cara  mengclusterkan  data-data penjualan sebelumnya untuk menghasilkan sebuah prediksi mengenai penjualan selanjutnya agar dapat lebih baik.Penjualan yang  tidak  stabil  akan  mengakibatkan  prekenomian  sebuah  perusahaan  dapat  melemah  dengan  kata  lain  perusahaan  harus mendapatkan suatu teknik dalam hal mengelolah penjualan bahan bakar minyak kedepannya, sehingga dapat menghasilkan sebuah prediksi dengan akurasi yang baik dalam mengambil sebuah kesimpulan.
Kata Kunci: Data Mining, Penjualan, Bahan Bakar Minyak, K-Means Clustering.
Abstract −Business is always traversed by competing all companies always thinking of ways to make the company always go forward and the company can continue to survive in developing the business if the company will not decline. The company wants to know the number of sales at PT. Anugerah Alam Semesta Raya to obtain the most popular sales data analysis for the sale of fuel types. One of the factors in clustering the sale of fuel oil is to facilitate the sale of fuel oil by means of grouping. One problem in inventory is the difficulty in determining the large amount of inventory that must be provided in meeting the demand. It often happens that a company has too little inventory compared to consumer demand. Reviewing the company directly regarding the process of selling fuel at the company by processing it by clustering the previous sales data to produce a prediction about further sales in order to be better. Unstable sales will result in a company's precenomian can be weakened with the word another company must obtain a technique in terms of managing sales of fuel oil in the future, so that it can produce a prediction with good accuracy in drawing a conclusion.
Keywords : Data Mining, Sales, Fuels, K-Means Clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Data  Mining  adalah  Serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang  selama  ini  tidak diketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data  dengan  melakukan  penggalian  pola-pola  dari  data  dengan  tujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi yang lebih berharga yang diperoleh dengan cara mengekstraksi. [1]
PT. Anugerah Alam Semesta Raya merupakan usaha dalam penjualan bahan bakar minyak ke mitra-mitra yang  sudah  terjalin  kerjasama  dengan  PT.  Anugerah  Alam  Semesta  Raya.  Salah  satu  mitra  yang  dibahas  pada kasus  ini  adalah  PT.  Anugerah  Alam  Semesta  Raya.  Perusahaan  ingin  mengetahui  jumlah  penjualan  pada  PT. Anugerah Alam Semesta Raya untuk memperoleh analisa data penjualan yang paling banyak diminati terhadap penjualan jenis-jenis bahan bakar.
Salah  satu  faktor  dilakukannya  pengclusteran  pada  penjualan  bahan  bakar  minyak  adalah  untuk memudahkan dalam penjualan bahan bakar minyak dengan cara adanya pengkelompokkan.  Salah satu  masalah dalam persediaan adalah kesulitan dalam menentukan besarnya jumlah persediaan yang harus disediakan dalam memenuhi  jumlah  permintaan.  Sering  terjadi  suatu  perusahaan  mempunyai  jumlah  persediaan  terlalu  sedikit dibanding dengan permintaan konsumen. Keadaan ini dapat menyebabkan perusahaan mengeluarkan biaya yang lebih besar lagi untuk memenuhi jumlah permintaan. Selain itu, hal ini dapat menyebabkan hilangnya kepercayaan konsumen  terhadap  perusahaan  dan  bisa  saja  konsumen  akan  beralih  ke  produk  sejenis  dari  perusahaan  lain, sehingga  dapat  mengurangi  kesempatan  perusahaan  untuk  memperoleh  laba.  Penjualan  yang  tidak  stabil  akan mengakibatkan prekenomian sebuah perusahaan dapat melemah dengan kata lain perusahaan harus mendapatkan suatu  teknik  dalam  hal  mengelolah  penjualan  bahan  bakar  minyak  kedepannya,  sehingga  dapat  menghasilkan sebuah prediksi dengan akurasi yang baik dalam mengambil sebuah kesimpulan.
K-Means clustering adalah metode pengelompokan data yang banyak menjadi data yang sederhana dengan adanya pengelompokan. K-Means adalah sebuah proses untuk  mengelompokan data ke dalam beberapa cluster atau kelompok sehingga data dalam satu cluster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum, clustering ini tentu sangat berguna dan bisa menemukan grup atau kelompok yang tidak dikenal dalam data. [2]

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Asroni yang diterbitkan pada Jurnal Ilmiah semesta teknika, Vol 18, maret 2015 dengan judul “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang”. Menjelaskan bahwa variabel-variabel  yang akan dijadikan acuan adalah nilai  matakuliah algoritma dan pemrograman, fisika dasar, kalkulus dan index prestasi kumulatif (IPK). Dari permasalahan diperlukan sebuah pengelompokan terhadap kriteria-kriteria ang ada. Kriteria tersebut di proses dengan menggunakan metode pengelompokan k-means. [3]
Peneliti  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Elly  muningsih,  yang  diterbitkan  pada  jurnal  bianglala informatika,  Vol  3  No.1  Maret  2015,  ISSN  :  2338-9761)  dengan  judul  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk Clustering  Produk  Online  Shop  Dalam Penentuan  Stok  Barang”.  Manajemen  stok  yang  dilakukan secara  tidak akurat  dan  asal-asalan  akan    myebabkan  biaya  simpan  ang  tinggi  dan  tidak  ekonomis,  karena  bisa    terrjadi kekosonngan  atau  kelebihan  produk  tertentu.  Hal  ini  tentu  akan  sangat  merugikan  semua  pelaku  usaha  seperti halnya online shop . [4]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining, sering juga disebut Sebagai Knowledge Discovery In Database (KDD). Knowledge Discovery dan Data  Mining (KDD)  adalah  sebuah  daerah  interdisipliner  yang  berfokus  pada  metodologi  untuk  mengekstrak pengetahuan  yang  berguna  dari  data.  Pertumbuhan  yang  berkelanjutan  cepat  data  online  karena  Internet  dan meluasnya  penggunaan  database  telah  menciptakan  kebutuhan  yang  besar  untuk  KDD  metodologi.  Tantangan untuk  mengekstrak pengetahuan dari data menarik berdasarkan penelitian dalam statistik, database, pengenalan pola,  pembelajaran  mesin,  visualisasi  data,  optimasi,  dan  komputasi  kinerja  tinggi,  untuk  memberikan  solusi penemuan kecerdasan dan web bisnis lanjutan. Data mining adalah kegiatan menemukan  pola yang menarik dari data  dalam  jumlah   besar,  data  dapat  disimpan  dalam database ,  data  warehouse, atau  penyimpanan  informasi lainnya. Data  mining  berkaitan  dengan  bidang  ilmu–ilmu  lain,  seperti database system,  data warehousing , statistik , machine learning , information retrieval , dan komputasi tingkat tinggi. Selain itu, data mining  didukung oleh ilmu lain seperti neural network , pengenalan pola, spatial data analysis , image database , signal processing . Pola yang ditemukan harus penuh arti dan pola tersebut  memberikan keuntungan,  biasanya keuntungan secara ekonomi.[6]

## 2.2 Penjualan
Aktivitas penjualan merupakan pendapatan utama perusahaan karena jika aktivitas penjualan produk maupun jasa tidak dikelola dengan baik maka secara langsung dapat merugikan perusahaan. Hal ini dapat disebabkan karena sasaran penjualan yang diharapkan tidak tercapai dan pendapatan pun akan berkurang. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari pengertian penjualan itu sendiri.
Produk adalah barang atau jasa yang dapat diperjual belikan. Dalam marketing, produk adalah apapun yang bisa ditawarkan ke sebuah pasar dan bisa memuaskan sebuah keinginan atau kebutuhan. Dalam tingkat pengecer, produk sering disebut sebagai merchandise . Dalam manufaktur, produk dibeli dalam bentuk barang mentah dan dijual sebagai barang jadi. Produk yang berupa barang mentah seperti metal atau hasil pertanian sering pula disebut sebagai komoditas.

## 2.3 Aloritma K-Means Clustering
K-Means merupakan algoritma clustering  yang berulang-ulang. Algoritma K-Means dimulai dengan pemilihan secara acak K, K disini merupakan banyaknya Cluster yang ingin dibentuk dengan melakukan proses iterasi. Iterasi ini  akan  terus  dilakukan  sampai  tercipta  kondisi  konvergen  dimana  tidak  ada  perubahan  posisi  pada  data lagi.Secara lebih detail, algoritma K‐means Clustering adalah sebagai berikut: 1. Definisikan jumlah K cluster .
2. Inisialisasi nilai pusat cluster ( centroid ) sebagai nilai acuan awal. Centroid ini dapat diperoleh secara acak. 3. Untuk  setiap  komponen  atau  nilai  data,  hitung  dan  tandai  jarak  ( distance )  ke centroid awal  kemudian masukkan  data  tersebut  ke centroid yang  paling  dekat  jaraknya  dengan  menggunakan  rumus Euclidian distance.
4. Hitung  dan  ubah  kembali centroid tiap cluster sebagai  rata-rata  dari  seluruh anggota kelompok (group) cluster tersebut.
5. Cek  semua  data kembali  dan taruh  setiap  data  yang terdekat dengan centroid baru. Jika  anggota  tiap cluster tidak  berubah  (konvergen),  maka  langkah berhenti dan jika  masih berubah, kembali ke langkah 2.
Rumus Euclidian Distance:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
Dengan ketentuan adalah D = Jarak   X=Data  Y= Centroid  i= Banyak Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  meningkatkan  penjualan  bahan  bakar  minyak  secara  tidak  langsung  perusahaan  sudah  memikirkan bagaimana  prosedur  persediaan  sampai  dengan  pemasaran.  Namun  beberapa  kendala  muncul  saat  bahan  bakar minyak sudah dipasarkan tidak memiliki suatu kepastian seberapa banyak yang sudah terjual, apakah dinyatakan penjualan tertinggi, sedang ataupun terendah. Untuk memberikan suatu gambaran penulis menggali informasi dari data  –  data  yang  sudah  menumpuk  dengan  menerapkan  suatu  algoritma  yang  dapat  melakukan  klasifikasi penjualan dinyatakan masuk kategori tertentu.
Sebagai  data awal  dalam melakukan pengujian Algortiam  K-means terhadap pengelempokan  penjualan Bahan bakar minyak maka disajikan data pada tabel 1, Data yang digunakan dipilih secara acak sebanyak 10 data yang dinyatakan sebagai sampel.  Adapun data penjualan bahan bakar minyak dinyatakan  dalam satuan per ton untuk memudahkan berikut ini adalah sajian data penjualan.
Tabel 1. Jumlah Penjualan Bahan Bakar Minyak Minggu Ke Persediaan Terjual 1 196493 190520 2 979271 892329 3 455595 451329 4 380899 361766 5 29978 19670 6 360226 318743 7 256277 14484 8 723529 71913 9 81380 74079 10 80769 57890

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Berdasarkan  pada  uraian  tersebut,  maka  algoritma  K-Means Cluster ing  akan  melakukan  proses  iterasi  atau pengulangan langkah‐langkah berikut sampai terjadi kestabilan (konvergen) untuk memprediksi penjualan bahan bakar minyak pada PT. Anugerah Alam Semesta Raya berikut ini data pada proses cluster untuk penjualan bbm adalah  sebagai  berikut.Berdasarkan  data  di  atas  diketahui  berdasarkan  produk  penjualan  bahan  bakar  minyak adalah  sebagai  berikut.  Sebagai  bagian  dari  penggunaan  Algoritma  K-Means  maka  beberapa  persiapan didefenisikan yaitu :
Jumlah cluster terdiri dari 3 yaitu dengan Kategori Output adalah ( Penjualan Meningkat Pada Cluster 1, Penjualan Sedang Pada Cluster 2 dan Penjualan Menurun Pada Cluster 3) jumlah data 10 dan jumlah atribut 2. Setelah diketahui  nilai  k dan pusat cluster awal  selanjutnya mengukur jarak antara pusat cluster menggunakan e uclidian distance , kemudian akan didapatkan matriks jarak yaitu C1, C2 dan C3 sebagai berikut: Penentuan pusat awal cluster
Di ambil data ke-2 sebagai pusat cluster ke 1   979271 892329 Di ambil data ke-3 sebagai pusat cluster ke 2  723529 71913 Di ambil data ke-5 sebagai pusat cluster ke 3   29978 190520
Penentuan  jarak  cluster  dilakukan  untuk  mengetahui  jarak  tiap  clusternya  dengan  cara  sebagai  berikut. Setelah pusat cluster diketahui selanjutnya menghitung nilai tersebut dengan memasukkan nilai cluster kedalam rumus di atas untuk diproses kemudian.
Iterasi Pertama : Adapun untuk perhitungan cluster 1 adalah sebagai berikut : D(x 1 ,y 1 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2 D(x 1 ,y 1 )=1051322 D(x 2 ,y 2 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2
D(x 2 ,y 2 )=0 D(x 3 ,y 3 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2
D(x 3 ,y 3 )=684629.5

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
D(x 4 ,y 4 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2
D(x 4 ,y 4 )=799716 D(x 5 ,y 5 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2
D(x 5 ,y 5 )=1289454 D(x 6 ,y 6 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2 D(x 6 ,y 6 )=843929.9 D(x 7 ,y 7 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2 D(x 7 ,y 7 )=1137248 D(x 8 ,y 8 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2 D(x 8 ,y 8 )=859352.3 D(x 9 ,y 9 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2 D(x 9 ,y 9 )=1214801 D(x 10 ,y 10 )= √(196493 − 979271) 2 + (190520 − 892329) 2
D(x 10 ,y 10 )=1226211
Adapun untuk perhitungan cluster 2 adalah sebagai berikut : D(x 1 ,y 1 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2
D(x 1 ,y 1 )=540217 D(x 2 ,y 2 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2
D(x 2 ,y 2 )=859352 D(x 3 ,y 3 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 3 ,y 3 )=464484 D(x 4 ,y 4 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 4 ,y 4 )=448787 D(x 5 ,y5)= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 5 ,y 5 )=695516 D(x 6 ,y 6 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 6 ,y 6 )=439220 D(x 7 ,y7)= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 7 ,y 7 )=470768 D(x 8 ,y 8 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 8 ,y 8 )=0 D(x 9 ,y 9 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 9 ,y 9 )=642153 D(x 10 ,y 10 )= √(196493 − 723529) 2 + (190520 − 71913) 2 D(x 10 ,y 10 )=642913
Adapun untuk perhitungan cluster 3 adalah sebagai berikut : D(x 1 ,y 1 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2 D(x 1 ,y 1 )=238572.8 D(x 2 ,y 2 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2 D(x 2 ,y 2 )=1289454 D(x 3 ,y 3 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2 D(x 3 ,y 3 )=606201 D(x 4 ,y 4 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2 D(x 4 ,y 4 )=490076.8 D(x 5 ,y 5 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2 D(x 5 ,y 5 )=0 D(x 6 ,y 6 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2 D(x 6 ,y 6 )=445543 D(x 7 ,y 7 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2 D(x 7 ,y 7 )=226358 D(x 8 ,y 8 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2
D(x 8 ,y 8 )=695516 D(x 9 ,y 9 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
D(x 9 ,y 9 )=74849.9 D(x 10 ,y 10 )= √(196493 − 29978) 2 + (190520 − 19670) 2
D(x 10 ,y 10 )=63564 Iterasi pertama didapat berdasarkan perhitungan data di atas menghasilkan tabel berikut ini :
Tabel 2. Hasil Perhitungan Cluster Persediaan/barel Terjual c1 c2 c3 Jarak Terpendek 196493 190520 1051322 540217 238573 C2 979271 892329 0 859352 1289454 C1 455595 451329 684630 464484 606201 C2 380899 361766 799716 448787 490077 C2 29978 19670 1289454 695516 0 C3 360226 318743 843930 439220 445543 C2 256277 14484 1137248 470768 226358 C3 723529 71913 859352 0 695516 C2 81380 74079 1214801 642153 74849.9 C3 80769 57890 1226211 642913 63564.9 C3
Pengelompokkan Data : Jarak hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih jarak terdekat antara data dengan pusat cluster , jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Dengan cara membandingkah hasil cluster dan diambil yang paling kecil.
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Persediaan Terjual c1 c2 c3 Jarak 196493 190520 1051322 540217 238573 238573 979271 892329 0 859352 1289454 0 455595 451329 684630 464484 606201 464484 380899 361766 799716 448787 490077 448787 29978 19670 1289454 695516 0 0 360226 318743 843930 439220 445543 445543 256277 14484 1137248 470768 226358 226358 723529 71913 859352 0 695516 0 81380 74079 1214801 642153 74849.9 74849.9 80769 57890 1226211 642913 63564.9 63564.9
Berdasarkan  tabel  3.  diatas  maka  dibentuk  cluster  baru  dengan  mengambil  nilai  terkecil.  Untuk memperjelas maka ditampilkan dengan tabel 4. berikut ini.
Tabel. 4. Hasil Cluster pertama Persediaan Terjual c1 c2 c3 196493 190520 * 979271 892329 * 455595 451329 * 380899 361766 * 29978 19670 * 360226 318743 * 256277 14484 * 723529 71913 * 81380 74079 * 80769 57890 *
Iterasi Kedua : dilakukan setelah hasil iterasi pertama sudah selesai adapun perhitungangannya adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Pengelompokan Iterasi I c1 c2 c3 *
*
*
*
* *
*

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
c1 c2 c3 *
*
*
Untuk mengasilkan proses iterasi  baru maka dilanjutkan dengan menentukan cluster baru pada tabel  4.6 berikut ini:
Tabel 6. Hasil Iterasi Persediaan Terjual c1 c2 c3 196493 190520 979271 400325.8  140879.3 979271 892329 892329 255566 70641 455595 451329 380899 361766 29978 19670 360226 318743 256277 14484 723529 71913 81380 74079 80769 57890
Data pada tabel 6. akan dijadikan sebagai acuan dalam menentukan iterasi  ke dua berikut adalah uraian untuk pusat cluster baru
Di ambil data ke-2 sebagai pusat cluster ke 1 979271 892329 Di ambil data ke-3 sebagai pusat cluster ke 2 400325.8 255566 Di ambil data ke-5 sebagai pusat cluster ke 3 140879 70641 Tabel  7. Hasil Perhitungan Cluster Persediaan  Terjual c1 c2 c3 Jarak 196493 190520 1051322 213960 132151 132151 979271 892329 0 860607 1173913 0 455595 451329 684630 203415 493933 203415 380899 361766 799716 107962 377311 107962 29978 19670 1289454 439095 122054 122054 360226 318743 843930 74828.7 331161 331161 256277 14484 1137248 280839 128336 128336 723529 71913 859352 371737 582651 371737 81380 74079 1214801 366966 59598.5 59598.5 80769 57890 1226211 375756 61447.8 61447.8
Setelah  tabel  7.  selesai  maka  dilanjutkan  dengan  menentukan  cluster  dengan  memilih  aktifitas  terkecil. Hasil ditampilkan pada tabel 8. berikut ini.
Tabel 8. Hasil Cluster ke 2 Persediaan Terjual c1 c2 c3 196493 190520 * 979271 892329 * 455595 451329 * 380899 361766 * 29978 19670 * 360226 318743 * 256277 14484 * 723529 71913 * 81380 74079 * 80769 57890 *
Iterasi  dilakukan  sampai  dengan  mengahasilkan  pengelompokan  data  yang  sama  dengan  iterasi sebelumnya,  dalam  uji  coba  digunakan  sampai  dengan  iterasi  2  dengan  menghasilkan  kesimpulan  dalam  data berikut ini.
Tabel 9. Hasil Akhir Iterasi Minggu   Persediaan Terjual Naik Sedang Turun 1 196493 190520 * 2 979271 892329 *

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
Minggu   Persediaan Terjual Naik Sedang Turun 3 455595 451329 * 4 380899 361766 * 5 29978 19670 * 6 360226 318743 * 7 256277 14484 * 8 723529 71913 * 9 81380 74079 * 10 80769 57890 *
Sehingga dalam proses pengelompokan ini ditemukan bahwa 1. Penjualan  dengan kategori tertinggi pada minggu ke 2 2. Penjualan dengan kategori Sedang yaitu pada minggu ke 3,4,8,9 dan 10
3. Penjualan terendah yaitu minggu 1, 5,6 dan 7

## 3.2 Pengujian
Pada implementasi dan pengujian disini kita menggunakan sebuah software RapidMiner Studio versi 9.0. Setelah selesai import  data s, maka pada Main Process terlihat sebuah operator baru Read Excel yang sudah berisi file Penjualan.xlsx yang di  import  langsung dari  file excel. Data tersebut siap dilakukan pengujian.
Gambar 1. Tampilan Operator Data Setelah Import Data
Pada gambar 1. menampilkan data yang sudah di import, sehingga tombol pada operator  read excel  tidak ada lagi tanda seru warna kuning (menandakan operator telah berisi data dan siap diolah). Langkah selanjutnya adalah menambahkan operator  K-Means  dengan cara klik kanan → Insert Operator → Modeling → Segmentation → K-Means.
Gambar 2. Menambahkan Operator K-Means
Setelah  menambahkan  operator  K-Means  pada  lembaran  kerja  hubungkan  operator  tersebut  ke  data  file Penjualan yang sudah diimport, apabila sudah terhubung klik tombol play       Adapun hasilnya sebagai berikut:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
Gambar 3. Tampilan Proses K-Means
Setelah tombol play diklik akan diperoleh hasil seperti gambar 4. di bawah ini
Gambar 4. Tampilan Running Data Proses K-Means
Dari hasil pengujian dapat disajikan dalam beberapa bentuk, adapun bentuknya sebagi berikut : 1. Chart
Chart  merupakan  tampilan  grafik  hasil  pengelompokan  data  penjualan  dengan  jumlah  cluster  sebanyak  3. Adapun hasilnya dapat dilihat pada gambar 5. di bawah ini

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198
Gambar 7. Tampilan Cluster Dalam Bentuk Pie
2. Cluster Model
Pada cluster model dapat dilihat beberapa tampilan hasil cluster, yaitu Text View yang merupakan tampilan hasil  pengelompokan  berdasarkan  urutan  cluster  dan  jumlah  data  dalam  masing-masing  cluster.  Adapun hasilnya dapat dilihat pada gambar 8. di bawah ini
Gambar 8. Tampilan Cluster Dalam Text View
Folder  View  merupakan  tampilan  data  bagian-bagian  cluster  secara  keseluruhan,  dimana  masing-masing anggota cluster ditampilkan berdasarkan minggu. Adapun hasilnya dapat dilihat pada gambar 9. di bawah ini
Gambar 9. Tampilan Cluster Dalam Folder View

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisa  dan  pengujian  pengelompokan  data  penjualan  dengan  algoritma  k-means  clustering,  dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu :
1. Algoritma  K-Means  Clustering  dapat  diimplementasikan  dengan  menggunakan  Database  penjualan  bahan bakar minyak karena dapat dijadikan sebagai informasi yang sangat berharga dalam pengambilan keputusan untuk mempersiapkan stok persediaan yang diperlukan kemudian.
2. Aplikasi rapid miner dengan versi 9.0 sangat membantu dalam proses pengelompokkan data penjualan sangat efisien dan dapat  mempercepat  proses hasil penjualan bahan bakar minyak  di  PT.Anugerah Alam Semesta Raya.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 189 - 198

## REFERENCES
[1] Johan Oscar Ong,  Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol. 12, p. 1, juni 2013.
[2] Sri Mulyati, Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Teknologi Komputer, vol. 1, no. Padang, p. 2, oktober 2015.
[3] Asroni, Jurnal Ilmiah Semesta Teknika, vol. 18,  Magelang, p. 3, maret 2015.
[4] Elly muningsih, jurnal bianglala informatika, vol. 3,  Yogyakarta, p. 4, maret 2015.
[5] Guntur Setiawan, implementasi dalam birokrasi pembangunan,  bandung, p. 5, 2002.
[6] Jiawei dan Kamber, Micheline han,  data mining, p. 6, 2006.
[7] Budi Santosa, data mining teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis,  Yogyakarta, p. 7, 2007.
[8] Luthfiq Emha Kusrini, algoritma data mining,  Yogyakarta, p. 8, 2009.
[9] Dominikus Juju Feri Sulianta, Data mining meramalkan bisnis perusahaan,  jakarta, p. 9, 2010.
[10] Juan santana finn lee, data mining:meramalkan bisnis perusahaan, no. jakarta, p. 11, 2010.
[11] Abu Bakar dan Wibowo Arif, akuntansi keuangan dasar2,  jakarta, p. 12, 2008.
[12] Oliviera, pendekatan partisi dan clustering, p. 13, 2007.
[13] Bian S.,et.al Everitt, Cluster Analisys, p. 14, 2011.
[14] Brian S.,et.al Everitt, Cluster Analisys 5th Edition, p. 15, 2011.
[15] Everitt et al, agglomerative clustering, p. 16, 2011.
[16] Adi Nugroho, analisa dan perancangan, no. bandung, p. 17.
[17] Haviluddin, Unified modelling language, p. 18, 2011.
[18] D. P. Utomo and B. Purba, "Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia," Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), vol. 1, pp. 846-853, 2019.
[19] R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  "ANALISA  POLA  PEMESANAN  PRODUK  MODERN  TRADE  INDEPENDENT DENGAN  MENEREPAKAN  ALGORITMA  FP.  GROWTH  (STUDI  KASUS:  PT.  ADAM  DANI  LESTARI)," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 416-423, 2019.
[20] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . 2020.