## SISTEM INFORMASI STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS (STUDI KASUS RMD STORE)
Muhammad Abdul Jabbar 1 , Tri Ferga Prasetyo 2
1 Program Studi, Sistem Informasi Bisnis, STIMIK LIKMI
2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: 1 jabbarmuhammad20@gmail.com, 2 trifergaprasetyo@gmail.com

## ABSTRAK
This inventory information system was created to obtain information on goods that were sold in large quantities and those that were not sold (less desirable) in order to reduce the buildup of unsold goods and minimize losses caused by goods that were not in demand, therefore we made an application of the inventory information system using the method clustering KMeans case study RMD Store using PHP Laravel and MySqli.
Keyword : RMD Store, Clustering KMeans, , Online Shop, Sistem Informasi
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Teknologi internet saat ini berkembang sangat pesat terutama  dalam  dunia  bisnis,  hal  ini  dapat  dilihat dengan  munculnya electronic  commerce  (e- commerce) (Ustadiyanto,  2001) .  E-Commerce memberikan manfaat bagi perusahaan sehingga akan menjadi  keunggulan  kompetitif  bagi  perusahaan yang  mengaplikasikannya.  (Rudy,  Wahyudiarti, Megaputri,  &  Wihardini,  2008).  Lembaga  atau perusahaan  yang  mengaplikasikan E-  Commerce dalam kegiatan penjualan atau perdaganganya biasa dikenal dengan nama Toko Online atau Online Shop.
RMD Store merupakan salah satu online shop yang berdomisili  di  Majalengka.  Barang  yang  dijual antara lain adalah Kaos, Jaket, dan Pakaian Lainya. Distribusi  SMD  Store  meliputi  seluruh  wilayah Indonesia  bahkan  luar  negeri.  Pada  saat  ini, online shop RMD Store melakukan pemenuhan stok barang atau  produk  dan  melakukan  pencatatan  transaksi secara manual.
Jumlah  permintaan  dari  konsumen  yang  fluktuatif mengakibatkan  stok  yang  harus  disiapkan  RMD Store  menjadi  tidak  stabil.  Selain  itu  produk  yang beragam dan banyak jenisnya menjadikan manajemen  stok  yang  dilakukan  menjadi  tidak akurat. Kadang karena tidak ingin  terjadi kekurangan  stok  barang  atau  produk  tertentu  pada saat  permintaan  konsumen  dalam  jumlah  besar, maka perusahaan mengambil langkah yaitu melakukan pemesanan barang produk tertentu lebih besar daripada sebelumnya. Hal ini dapat mengatasi kekurangan persediaan stok produk
tertentu dan online shop juga tidak perlu melakukan pemesanan  berulang-ulang  ke  pengrajin,  tetapi mengakibatkan biaya simpan yang tinggi  dan tidak ekonomis.  Selain  itu  manajemen  stok  yang  tidak akurat juga mengakibatkan sering terjadi kekurangan  atau  kelebihan  produk  tertentu  yang akhirnya akan mengecewakan konsumen.
Permasalahan yang terjadi pada online shop tersebut disebabkan karena online shop mengalami kesulitan dalam menentukan stok minimum tiap barang yang harus dipenuhi berdasarkan minat konsumen. Untuk dapat  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi,  maka online shop membutuhkan suatu metode dan sistem perencanaan  stok  barang  yang  lebih  baik  sehingga dapat  menentukan produk mana yang harus di  stok banyak, sedang atau bahkan sedikit agar online shop tidak  lagi  mengalami  kekurangan  atau  bahkan kelebihan dalam pemenuhan stok produk tertentu.
Penentuan  jumlah  stok  produk  yang  kurang  akurat karena  harus  berdasarkan  pengetahuan  dari  jumlah data  transaksi  penjualan  yang  besar  (Setiawan, 2011).  Karena  hal  itu  untuk  mendapatkan pengetahuan tersebut maka diperlukan suatu proses pengolahan  data  historis  transaksi  besar  diperlukan suatu teknik data mining. Teknik data mining yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode K- Means dan  software  yang  digunakan  sebagai pendukung  pengolahan  data  adalah RapidMiner. Penelitian  diharapkan  dapat  menghasilkan  suatu model program aplikasi yang dapat mengcluster atau mengelompokan  produk  yang  harus  memiliki jumlah  stok  banyak  karena  paling  diminati,  jumlah stok sedang
(Lilik,  2017)  Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  khususnya  dibidang  komputer  sangatlah pesat,  mendorong  manusia  untuk  lebih  dapat memanfaatkan dan memaksimalkan fasilitas canggih  yang  ada  untuk  memenuhi  kebutuhannya. Dalam  kehidupan  manusia  semakin  lama  semakin kompleks  permasalahan  yang  muncul,  sehingga dibutuhkan pemecahan yang tepat  untuk  mengatasi masalah tersebut yaitu dengan menggunakan sistem komputerisasi
Komputerisasi sangat penting dan besar manfaatnya dalam  aktivitas  dan  pekerjaan  manusia  sehari-hari. Selain  untuk  keefektifan  dan  keefesienan  waktu, juga data dan informasi yang dihasilkan lebih akurat
dan  berimbang.  Banyak  lembaga,  instansi  maupun perusahaan yang membutuhkan kemajuan teknologi untuk  memperlancar  proses  aktivitas  perusahaan. Salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang Ecommers ini.
Oleh karena itu, pemakaian komputerisasi diharapkan  bisa  mengatasi  berbagai  masalah  yang dihadapi apabila kita menginginkan suatu data yang terkendali dan terpercaya kita bisa memakai sistem pemrograman  komputer  yang  salah  satunya  adalah Sistem  Informasi  Stok  Barang  menggunakan Metode  Clustering  KMeans  (Studi  Kasus  RMD Store Karena dalam aplikasi ini dapat meminimalisir kerugian  serta  dapat  mengelompokan  barang  yang terjual dan yang tidak terjual (kurang minat).

## 1.2. Tinjuan Pustaka
(Aldi,  Much  &  Miranita,  2017  ) Melakukan penelitian  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  K- Means Untuk Clustering Penilaian Dosen
Berdasarkan  Indeks  Kepuasan  Mahasiswa”  pada penelitiannya  melakukan  clustering  data  dosen terkait  kegiatan  dan  kinerjanya  sesuai  dengan pelaksanaan  dan  tanggung  jawab  meggunanakan metode K-Means. Cluster dalam penelitian tersebut kedalam cluster Networking, Software Engineering, dan E-Learning.
(Indriyani  Fitri,  Irfiani  Erni,  2019)  Melakukan penelitian yang bejudul “ Clustering Data Penjualan pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan Metode K-Means ”. Penelitian ini dilakukan dengan metode Clustering  data menggunakan  metode K- Means tentang  pengembangan  sebuah  Penelitian yang  di  maksudkan  untuk  membantu  Genta  Corp yang  merupakan  toko  retail  di  kota  Bogor  yang menjual peralatan outdoor, untuk membuat
pengelompokan  data  penjualannya  agar  dapat memaksimalkan manajemen stoknya. (Susliansyah,  Heny,  Hendro,  &  Noer,  2019) Melakukan
penelitian yang berjudul
“Pengelompokkan  Data  Pembelian  Tinta  Dengan Menggunakan  Metode  K-Means”.  Hasil  yang diperoleh dari penelitian dengan menggunakan data pembelian tinta yang dilihat dari tiga attribut barang yang  masuk,  barang  yang  dibeli  dan  stok  barang, sehingga  memudahkan  dan  membantu  bagian pembelian  dalam  mengelompokkan  barang  yang harus dibeli banyak, sedang dan sedikit.
1.3. Metodologi Penelitian
a. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  terapan. Penelitian  terapan  adalah  sebuah  penelitian untuk  menghasilkan  sesuatu  yang  langsung bisa  diterapkan  untuk  memecahkan  suatu masalah. Pada proyek ini, penulis menerapkan algoritma  K-Means  pada  sebuah  program aplikasi  untuk  mengelompokkan  stok  barang dengan  jumlah  banyak,  sedang  atau  sedikit berdasarkan  peminatan  produk  menggunakan metode K-Means. Data penelitian diambil dari objek penelitian yaitu RMD Store yang berada di Majalengka
b. Jenis dan Sumber Data
a) Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data kuantitatif. Data kuantitatif adalah jenis data yang  dapat  dihitung,  berupa  angka  atau nominal.  Data  historis  transaksi  penjualan adalah  jenis  data  kuantitatif  karena  berupa angka atau nominal dan dapat dihitung. Lebih spesifik  lagi,  data  yang  digunakan  berupa data  matriks,  yaitu  jenis  data  yang  memiliki objek dan atribut.
b) Sumber  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  adala  Data  Primer  dan  Data Sekunder.  Sumber  data  primer  merupakan sumber data yang diperoleh secara langsung dari  sumber  asli  dan  tidak  melalui  media perantara.  Data  historis  transaksi  penjualan yang  digunakan  diperoleh  secara  langsung dari objek penelitian melalui wawancara dan dokumentasi.  Sedangkan  data  sekunder merupakan  sumber  data  penelitian  yang diperoleh  secara  tidak  langsung  melalui media  perantara  diperoleh  dan  dicatat  oleh pihak  lain.  Data  sekunder  pada  umumnya berupa  bukti  catatan  atau  laporan  historis yang  dipublikasikan.  Data  sekunder  yang peneliti  maksud  dalam  penelitian  ini  adalah sumber data yang digunakan untuk menunjang kelengkapan teori data prime
c. Metode Pengumpulan Data
Berdasarkan  sumber  data  yang  digunakan  pada penelitian  proyek  akhir  ini,  maka  metode pengumpulan data yang penulis gunakan adalah sebagai berikut,
a) Wawancara,  adalah  metode  pengumpulan data melalui kegiatan tanya jawab langsung dengan  person  yang  ada  pada  objek penelitian.  Wawancara  penulis  lakukan dengan karyawan maupun owner dari RMD Store
b) Dokumentasi  adalah metode pengumpulan data  dengan  mengumpulkan  catatan  - catatan  atau  document  –  dokumen  penulis
dapatkan  dari  metode  wawancara,  penulis kumpulkan menjadi satu sehingga menjadi sebuah  dokumen  yang  siap  digunakan untuk kepentingan penelitian.
c) Studi  Pustaka,  adalah  mempelajari  karya ilmiah,  buku  ilmiah,  dan  sumber  ilmiah lainnya yang sesuai  dengan penelitian dan memiliki  hubungan  dengan  masalah  yang diteliti.  Referensi  ilmiah  yang  penulis gunakan  adalah  sumber-sumber  yang terdapat dalam daftar kepustakaan.
d. Metode Pengembangan Perangkat Lunak Dalam  hal  metodologi  penelitian  menggunakan waterfall  dan  ,  hanya  di  kumpulkan  berupa berkas berkas data saja yang di butuhkan seperti journal  pendukung  dan  pengumpulan  bahan- bahan data seperti di bawah ini :
Gambar 1. Waterfall
Tahapan Sistem Informasi Stok Barang Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means (Studi Kasus Rmd Store) Menggunakan Metode Waterfall Berikut Tabel Penjelasanya :
Tabel 1. Tahapan Analisis No  Nama Kegiatan 1 System Engineering 1. Analisis kebutuhan perangkat keras 2. Identifikasi masalah 2 Requiremen Analysis 1. Studi Literatur 2. Wawancara 3. Studi kepustakaan 3 Design 1. Pembuatan rumusan masalah 2. Pembuatan Rumus K- Means 4 Coding Implementasi 5 Testing Pengujian Sistem/Program 6 Maintenance Perawatan
Berikut  peralatan  dan  spesifikasi  yang  telah sesuaikan untuk kebutuhan penelitian ini :
Komputer (Pc)
Hdd : 250GB Ram 2GB Proc: dual Core Monitor 14 Inc Kebutuhan Software Office ( Excel ) Xampp PHP/Laravel
Berikut Flowchart tahapan analis metode clustering K-Means

## Gambar 1. Flowchart diagram K-Means
Penelitian  ini  menggunakan  data  mining.  Di  era industri 4.0 ini dimana perkembangan data menjadi bigdata  maka  di  butuhkan  metode  untuk  mengolah bigdata  agar  bermanfaat  bagi  kehidupan  kita,  salah satu  metode  nya  adalah  data  mining.  Dimana  di dalam  data  mining  merupakan  cara  untuk mengotomatisasi proses guna menemukan pola dari kunpulan  data  yang  berskala  besar  (Siregar,2018). Data  mining  digunakan  untuk  mengolah  bigdata dalam  basis  data  sehingga  menghasilkan  informasi baru yang berguna bagi strategi bisnis. Secara garis besar data mining dibagi menjadi dua kategori utama yaitu  Deskriptive  Mining  dan  Predictive  Mining dimana  pada  descriptive  mining  digunakan  untuk menentukan karakteristik data sedangkan predictive mining  digunakan  untuk  menemukan  pola  data (Darmi & Setiawan, 2016).
dilakukan  dengan  tahapan-tahapan  yang  mengacu pada tahapan metode K-Means, K-Means merupakan  salah  satu  metode  dalam  data  mining. Dimana pada metode ini dilakukan pengelompokan
data  (clustering)  dengan  sistem  partisi  dan pemodelannya tanpa supervisi [4]. Dalam metode ini pengelompokan  data  dilakukan  menjadi  beberapa kelompok,  dan  tiap  kelompok  memiliki  kesamaan karakteristik  dan  memiliki  karakteristik  dengan kelompok  lainnya  (Tamba,  Kusuma  &  Feryanto, 2019)
Algorithma K-Means melakukan clustering berbasis titik  (centroid)  dengan  menentukan  tiga  parameter yaitu  jumlah  cluster,  inisialisasi  cluster  dan  jarak sistem yang disesuaikan dengan objek penelitian.
Langkah yang dilakukan untuk membentuk clustering pada metode K-Means adalah:
a. Menentukan  banyaknya  cluster  (k)  untuk jumlah cluster dari dataset yang ada.
b. Menentukan  k  sebagai  Centroid,  biasanya dilakukan secara acak (random).
c. Hitung jarak data dengan centroid menggunakan rumus jarak menggunakan rumus Euclidean (persamaan 1)
Distance:                                              (1) (1)
dimana  d  merupakan  titik  dokumen,  xi merupakan  data  kriteria  dan  μj  merupakan centroid pada cluster ke-j.
d. Kelompokkan  data  berdasarkan  kedekatan dengan  centroid  kemudian  perbaharui  nilai centroid  baru  dengan  lokasi  dari  pusat  cluster menggunakan persamaan 2:
(2)
Dimana μj(t+1) merupakan centroid baru pada iterasi ke (t+1) dan Nsj merupakan banyaknya data pada cluster sj.
e. Lakukan langkah 2 sampai 4 sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.
2. PEMBAHASAN
a. Data Stok Barang
Tabel 2. Data Stok Barang No kode Produk Nama Beli Jual 1 A001 Jaket L 90 70 2 A002 Sweeter L 70 58 3 A003 Jaket XL 70 60 4 A004 Jaket M 80 75 5 A005 Sweeter XL 50 30 6 A006 Hoodie L 80 79
7 A007 Hoodie XL 73 70 8 A008 Hoodie M 30 5 9 A009 Kaos Polos 20 7 10 A010 Bomber L 67 7
b. Menentukan  Centroid  awal  biasanya  dilakukan secara acak (Random)
Tabel 3. Menentukan Stok Barang
C Kode Produk Nama Beli Jual C1 A002 Sweeter L 70 58 C2 A005 Sweeter XL 50 30 C3 A009 Kaos Polos 20 7
Hitung  Jarak  Data  dengan  centroid  menggunakan rumus  jarak  menggunakan  rumus  Euclidean .
Dengan menggunakan Rumus excel  :
C1(1) = SQRT((90-70)^2+(70-58)^2)=23 C1(2) = SQRT((70-70)^2+(58-58)^2)=0 C1(3) = SQRT((70-70)^2+(60-58)^2)=2 C1(4) = SQRT((80-70)^2+(75-58)^2)=20 C1(5) = SQRT((50-70)^2+(30-58)^2)=34 C1(6) = SQRT((80-70)^2+(79-58)^2)=23 C1(7) = SQRT((73-70)^2+(70-58)^2)=12 C1(8) = SQRT((30-70)^2+(5-58)^2)=66 C1(9) = SQRT((20-70)^2+(5-58)^2)=71 C1(10) = SQRT((67-70)^2+(7-58)^2)=51 C2(1) = SQRT((90-50)^2+(70-30)^2)=57 C2(2) = SQRT((70-50)^2+(58-30)^2)=34 C2(3) = SQRT((70-50)^2+(60-30)^2)=36 C2(4) = SQRT((80-50)^2+(75-30)^2)=54 C2(5) = SQRT((50-50)^2+(30-30)^2)=0 C2(6) = SQRT((80-50)^2+(79-30)^2)=57 C2(7) = SQRT((73-50)^2+(70-30)^2)=46 C2(8) = SQRT((30-50)^2+(5-30)^2)=32 C2(9) = SQRT((20-50)^2+(5-30)^2)=38 C2(10) = SQRT((67-50)^2+(7-30)^2)=29 C3(1) = SQRT((90-20)^2+(70-7)^2)=94 C3(2) = SQRT((70-20)^2+(58-7)^2)=71 C3(3) = SQRT((70-20)^2+(60-7)^2)=73 C3(4) = SQRT((80-20)^2+(75-7)^2)=91 C3(5) = SQRT((50-20)^2+(30-7)^2)=38
C3(6) = SQRT((80-20)^2+(79-7)^2)=94 C3(7) = SQRT((73-20)^2+(70-7)^2)=82
C3(8) = SQRT((30-20)^2+(5-7)^2)=10 C3(9) = SQRT((20-20)^2+(5-7)^2)=0 C3(10) = SQRT((67-20)^2+(7-7)^2)=47
Perhitungan diatas menghasilkan tabel jarak seperti tabel  4.  Anggota  dipilih  dari  terkecil  diantara  3 cluster jika terkecil pada bagian C1 maka termasuk sebagai  anggota  C1  yaitu  sebanyak  6  data,  jika terkecil  pada  bagian  C2  maka  termasuk  sebagai anggota C2 yaitu sebanyak 2 data, dan jika terkecil pada bagian C3 maka termasuk sebagai anggota C3 yaitu sebanyak 2 data.

## Tabel 4. Menghitung Jarak
Tentukan  posisi centroid baru  dengan  cara menghitung  rata-rata  dari  data-data  yang  ada  pada centroid yang sama atau anggota yang sama. Seperti pada tabel 5
Rerata = Total / Jumlah Data C1= Beli (90+70+70+80+80+73)/6 =77,2
C1=Jual (70+58+60+75+79+70)/6=68,7
C2=Beli (50+67)/2=58,5
C2=Jual (30+7)/2=18,5 C3=Beli (30+20)/2=25 C3=Jual (5+7)/2=6 Tabel 5. Menentukan Nilai Centroid Iterasi II
Centroid Jual Beli C1 77,2 68,7 C2 58,5 18,5 C3 25 6 Menghitung  Iterasi  II  untuk  menetapkan  tidak  ada perubahan kelompok,, jika ada perubahan kelompok maka terus ke iterasi selanjutnya dan Langkah yang sama.
Tabel 6. Menghitung Jarak Centroid Iterasi II

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  pengelompokkan  data pembelian  di  wame  store  maka  kesimpulan  yang dapat diambil dari penelitian ini sebagai berikut:
a. Proses  pengelompokkan  data  pembelian  Jaket di  RMD  Store  dengan  menggunakan  attribut barang  masuk,  dan  barang  keluar  dari  jumlah sampel sebanyak 10 dapat dilakukan perhitungan dari iterasi pertama sampai dengan iterasi  kedua  karena  posisi  cluster  terdekat sudah  sama.  Dari  hasil  iterasi  ke-2  dapat dikelompokkan  barang  yang  paling  banyak keluar  pada  Cluster  1  (C1)  yang  terdiri  dari  7 barang,  untuk  barang  yang  keluarnya  sedang ada pada Cluster 2 (C2) dan untuk barang yang sedikit  keluarnya  ada  pada  Cluster  3  (C3). Metode  K-  Means  dapat  digunakan  untuk memudahkan bagian pembelian dalam menentukan  pengelompokkan  data  pembelian stok barang.
b. Untuk penelitian selanjutnya dibuatlah program  sistem  pendukung  keputusan  agar lebih mudah mengelola data. Sebaiknya dalam proses  pengelompokkan  data  pembelian  tinta digunakan  data  paling  banyak  1  tahun  atau sampai  3  tahun,  agar  bisa  lebih  akurat.  Pada penelitian  ini,  selain  menggunakan  metode  k- means,  dapat  juga  digunakan  metode  lain seperti  apriori  dan  Fp  Growth  atau  juga  bisa menggunakan metode SPK seperti SAW, AHP dan lain sebagainya.

## PUSTAKA

## M.  H.  Siregar,  “KLASTERISASI  PENJUALAN
ALAT-ALAT BANGUNAN MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS (STUDI KASUS DI TOKO ADI
BANGUNAN),”  vol.  1,  no.  2,  pp.  83–91,
2018. Mardalius,  “PENGELOMPOKAN  PENJUALAN AKSESORIS MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS,”  vol.  IV,  no.  2, pp. 401– 411, 2018.
Riyono,  Liliek,  2017,  SISTEM  AKADEMIK KAMPUS DENGAN
LARAVEL 5, Yogyakarta:Lokomedia.
Rudy, Wahyudiarti, R., Megaputri, V., & Wihardini, R.  (2008).  Analisis  Dan  Perancangan  E- Commerce  (Studi  Kasus  :  Roemah  Soetera Batik  Dan  Bordir).  Seminar  Nasional Informatika  2008  (semnasIF  2008)  UPN "Veteran" Yogyakarta. Yogyakarta
S.  P.  Tamba,  F.  T.  Kesuma,  and  Feryanto, “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK MENENTUKAN  PENJUALAN  SPERT PART  TOYOTA  DENGAN  METODE KMEANS  CLUSTERING  vol.  2,  no.  2, 2019.
Setiawan,  R.  (2011)  Pengaruh  Return  on  Assets (Roa), Debt To Equity Ratio (Der),Dan Price
To  Book  Value  (  Pbv  )  Terhadap  Harga Saham  Perusahaan  Manufaktur  Di  Bei Periode 2007 - 2009.
Susliansyah,  H.  Sumarno,  H.  Priyono,  and  N.
Hikmah,  “PENGELOMPOKKAN  DATA PEMBELIAN
TINTA DENGAN
MENGGUNAKAN METODE K-MEANS,”
vol. 3, no. September, pp. 381–392, 2019.
Usdiyanto,  Riyeke,  2001,Framework  e-commers edisi1 Yogyakarta:Andi
Y.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “PENERAPAN
METODE CLUSTERING K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN PENJUALAN PRODUK,” vol. 12, no. 2, pp.
148–157, 2016.