## PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN PRODUK PAKAIAN DAMEYRA FASHION MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Iwan Pii, Nana Suarna, Nining Rahaningsih Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Telp. 0231-490480-490481
iwanpii99@gmail.com

## ABSTRAK
Dameyra Fashion adalah toko online yang  menjual produk Pakaian lewat E-Commerce Lazada. Dameyra Fashion berlokasi di Kabupaten Cirebon lebih tepatnya di desa arjawinangun. Metode K-Means Clustering bisa diterapkan  pada  Toko  Dameyra  Fashion  untuk  mengetahui  Penjualan  Pakaian  yang  laku  dan  tidak  laku. Permasalahan  yang dihadapi oleh toko dameyra  fashion  yaitu  masih  belum  bisa  mengelola persediaan  barang. Tujuan tugas akhir  ini  yaitu untuk mengelompokkan data penjualan dameyra  fashion  menggunakan  metode k- means  clustering  serta  bagaimana  Penerapan  teknik  K-Means  Clustering  oleh  Dameyra  Fashion  Stores  Pada RapidMiner,  K-Means  Clustering  bekerja  dengan  cara  membuat  dataset  dengan  memasukkan  data  penjualan pakaian  dari  dameyra  yang  akan  diubah.  Setelah  itu,  penambangan  data,  pemilihan  data,  pembersihan  data, preprocessing data, dan pengetahuan Temuan dari cluster 2. Maka dapat diketahui penjualan yang laris ada 289 item dan tidak  laris ada 9  item. Dengan rincian produk laris  yaitu Tunik Polos, Tunik Rempel, Tunik Dzuvia, Tunik Leopard, Kemeja Polos dan yang tidak laris Daster Kaos, Daster Kaos OZ, Daster Kimono, Daster Pretty Girl, Daster Kerah V-Neck, Daster Andin Rayon, Daster Batik, Gamis Crinkle, Gamis Benecia Allana.
Kata kunci: Data Mining, K-Means Clustering, RapidMiner, Dameyra Fashion

## 1. PENDAHULUAN
Dameyra Fashion Merupakan  Toko  Pakaian yang menjual pakaian secara online melalui aplikasi E- Commerce  Lazada.  Dameyra Fashion berdomisili  di Desa Arjawinangun Kecamatan Arjawingun Kabupaten  Cirebon  Provinsi  Jawa  Barat.Dameyra Fashion menjual  aneka  ragam  jenis  pakaian  seperti Tunik,  Kemeja  Polos,  Long  Dress,  Daster  dll. Dikarenakan  banyaknya  ragam  produk  yang  dijual Dameyra Fashion serta  tingginya  minat  belanja konsumen,  terkadang  membuat  Dameyra Fashion Kesulitan  dalam  pemenuhan  stok  produk.  Penjualan bisa  naik  dua  hingga  tiga  kali  lipat  dari  biasanya, terutama pada Flash Sale Hari Belanja Nasional 11.11 dan 12.12.
Untuk menyelesaikan masalah tersebut, dibutuhkan pengendalian persediaan barang yang baik agar nantinya tidak terjadi kesulitan dalam pemenuhan stok barang. Untuk melakukan pengendalian persediaan  barang,  penulis  menggunakan  data penjualan produk pada periode tertentu yang nantinya digunakan untuk mengelompokkan persediaan barang yang akurat. Penulis menggunakan teknik data mining dan algoritma kmeans clustering untuk mengelompokkan  produk  yang  paling  laris  saat mengolah  data  penjualan. Data  mining merupakan suatau  metode  pengolahan  data  untuk  menemukan suatu  informasi,  dan  hasil  dari  pengolahan  datanya dapat  digunakan  untuk  pengambilan  suatu  keputusan dimasa yang akan datang
Permasalahan  yang  ditemukan  pada  Dameyra Fashion  Adalah  toko  sering  mengalami  kesulitan dalam  pengelolaan  produk.  Toko  dameyra  fashion
masih belum menemukan cara pengelolaan persediaan produk  yang  tepat.  Pasalnya  dengan  banyaknya produk  yang  terjual  serta  dengan  banyaknya  variasi produk  pada  toko  dameyra  fashion.  Dalam  hal  ini peneliti mencoba mengatasi perasalahan yang saat ini ada pada toko dameyra fashion. Dengan menggunakan alat RapidMiner dan metode pengelompokan k-means, peneliti  akan  mengklasifikasikan  data  penjualan fashion  dameyra  dari  Desember  2021  hingga  April 2022 untuk mengatasi masalah ini.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  produk  mana  yang  banyak  diminati  dan mana yang tidak, yang nantinya dihasilkan oleh output k-means clustering pada tools RapidMiner.
2. TINJAUAN PUSTAKA .
2.1. Data Mining
Proses pengumpulan data historis untuk menemukan  hubungan  dan  keteraturan  dalam kumpulan  data  besar  dikenal  sebagai  penambangan data.  Penambangan  data  atau  penambangan  data adalah  analisis  data  dengan  tujuan  membangun koneksi  yang  jelas  dan  sebelumnya  tidak  dikenal antara data dan sumber lain sehingga dapat digunakan dan dipahami.[1]
Menggunakan  alat  pengenalan  pola  seperti metode  statistik  dan  matematika,  penambangan  data adalah  proses  menemukan  hubungan,  pola,  dan  tren yang  bermakna  dalam  sejumlah  besar  data  yang disimpan di memori.[2]
Penambangan  data  adalah  proses  menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran  mesin  untuk  mengekstraksi  dan
mengidentifikasi informasi yang  berguna dan pengetahuan  yang  relevan  dari  berbagai  basis  data terkait.[3]

## 2.2.  Penjualan
Untuk mencapai keuntungan jangka panjang dan menguntungkan  baik  bagi  pembeli  maupun  penjual, penjual  harus  memenuhi  semua  persyaratan  pembeli selama  proses  penjualan.  Dalam  dunia  bisnis, penjualan  juga  mengacu  pada  hasil  dari  pemberian jasa.[4]

## 2.3.  Pakaian
Pakaian  merupakan  penutup  atau  pelindung tubuh terbuat dari bahan tekstil dan berserat. Selain itu, pakaian telah  menjadi sarana untuk  mengekspresikan identitas, status, atau status pemakainya dari waktu ke waktu.[5]

## 2.4.  Fashion
Kata  Sansekerta  "bhusana"  adalah  asal  kata "fashion".  Namun,  konsep  berpakaian  dan  pakaian berbeda. Segala sesuatu yang kita kenakan, dari ujung rambut sampai ujung kaki, adalah pakaian. Kostum ini meliputi  pakaian  dasar,  asesoris  (topi  dan  asesoris), dan tata rias. Pakaian adalah bagian dari pakaian dan termasuk pakaian utama. Pakaian juga, terutama yang menutupi bagian tubuh. padahal busana fashion lebih terkenal  atau  mapan.  Mayoritas  orang  yang  akan mampu  memberikan  kenyamanan  dan  membuat sesuatu menjadi lebih baik pada waktu tertentu akan memilih,  menerima,  menyukai,  dan  menggunakan fashion,  yaitu  perpaduan  atau  perpaduan  gaya  atau gaya  dengan  desain.  Fashion  adalah  kombinasi  atau perpaduan dari gaya-gaya tersebut.[5]

## 2.5.  Algoritma K-Means
K-Means  adalah  metode  non-hierarkis  untuk mengelompokkan  data.  Tujuannya  adalah  untuk membagi data yang ada menjadi satu atau lebih cluster atau  kelompok  sehingga  data  dengan  karakteristik yang  mirip  berada dalam cluster yang sama dan data dengan  karakteristik  yang  berbeda  berada  dalam kelompok yang berbeda.[6]
Data  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok menggunakan  teknik  pengelompokan  berbasis  partisi yang dikenal dengan K-Means. Kelompok yang sama diberikan kepada kelompok dengan karakteristik yang sama,  sedangkan  kelompok  yang  berbeda  diberikan kepada  kelompok  yang  berbeda.  Metode  K-Means membagi  data  dengan  mengelompokkan  objek berdasarkan nilai k yang diberikan untuk memisahkan kelompok-kelompok tersebut.[7]
Algoritma  K-Means  adalah  metode  yang  relatif mudah  untuk  mengatur  sejumlah  besar  objek  dengan atribut tertentu ke dalam kelompok (cluster) K. Jumlah k  cluster  ditentukan  sebelumnya  dalam  algoritma  K- Means . [3]

## 2.6.  Clustering
Proses  menempatkan  data  atau  objek  ke  dalam kelas  atau  cluster  berdasarkan  seberapa  mirip atributnya  dikenal  sebagai  clustering.  Salah  satu metode  untuk  data  mining  adalah  clustering. Pengelompokan yang baik menghasilkan objek-objek dengan  kesamaan  rendah  dengan  yang  ada  di  cluster lain  tetapi  kesamaan  tinggi  dengan  yang  ada  di  grup atau cluster yang sama . [8]
Metode  penambangan  data  tanpa  pengawasan adalah pengelompokan. Dalam proses
pengelompokan data, dua jenis pengelompokan data sering digunakan: pengelompokan data non-hierarkis (non-hierarkis)  dan  pengelompokan  data  hierarkis (hierarkis).[3]

## 2.7.  RapidMiner
Rapidminer  adalah  platform  sumber  terbuka untuk menganalisis data melalui visualisasi, pemodelan  prediktif,  dan  pelaporan.  Rapidminer menyediakan alat untuk mengumpulkan, mengekstrak, mengubah,  dan  menganalisis  data,  serta  membangun model  prediktif  dan  menghasilkan  laporan  analitik. Dalam pekerjaannya, RapidMiner memberi pengguna wawasan  melalui  berbagai  metode  prediktif  dan deskriptif sehingga mereka dapat membuat keputusan terbaik.  Rapidminer  memiliki  antarmuka  pengguna grafis (GUI) untuk membuat desain pipa analisis. File XML  (Extensible  Markup  Language)  yang  berisi prosedur analisis yang diinginkan pengguna dihasilkan oleh  antarmuka  pengguna  grafis  ini.  Rapidminer secara otomatis melakukan analisis pada file ini.[9]
Rapidminer adalah  aplikasi  penambangan informasi  berbasis  sumber  terbuka  utama  dan terkenal. Ini termasuk metode untuk pemuatan data, transformasi,  pemodelan,  dan  visualisasi  sebagai aplikasi  mandiri  untuk  analisis  data  dan  mesin penambangan data . [10]

## 3. METODE PENELITIAN 3.1.  Teknik Pengumpulan Data
Berikut  adalah  beberapa  metode  pengumpulan data:
a.  Observasi
Riset lapangan langsung untuk mempelajari situasi dan  kondisi  toko  Dameyra  Fashion  untuk memudahkan penulis mengumpulkan dan menganalisis data yang dibutuhkan untuk risetnya. Dengan cara ini, penulis melihat langsung di toko dameyra  fashion  untuk  mendapatkan  informasi yang  tepat.  Pemilik  toko  memberikan  referensi untuk  penelitian  ini  dengan  memaparkan  proses transaksi penjualan di toko dameyra fashion.
b.  Wawancara Dengan mewawancarai pemilik toko dan operator pengepakan,  data  dapat  dikumpulkan  melalui metode  wawancara.  Tujuan  dari  wawancara  ini adalah  untuk  mengumpulkan  informasi  yang akurat.  Peneliti  menggunakan  strategi  ini  untuk mengumpulkan data dengan mengajukan
pertanyaan  yang  harus  dijawab  secara  lisan. Penulis  melakukan  wawancara  dengan  karyawan Dameyra  Fashion  Store  untuk  mengumpulkan informasi tersebut.
c.   Studi Pustaka membaca  buku  dan  referensi  internet  untuk mengumpulkan  informasi  yang  dapat  dijadikan referensi  saat  membahas  masalah  ini.  Dalam strategi  ini  analis  mencari  informasi  atau  data penelitian  melalui  catatan  harian  logis,  buku referensi  dan  bahan  distribusi  lain  yang  dapat diakses  di  perpustakaan.  Untuk  membantu  sistem pengelompokan  penjualan  yang  dikembangkan pada  toko  dameyra  fashion,  penulis  mencari referensi  dan  penunjang  penelitian  berupa  buku atau contoh sistem pengelompokan penjualan yang sejenis atau yang sudah ada.
d.  Studi Dokumentasi
Untuk  memperoleh  data  yang  lengkap,  seperti dokumen  latar  belakang  dan  kegiatan  yang  telah diselesaikan,  maka  dilakukan  studi  dokumentasi dalam  penelitian  ini.  Informasi  yang  akan dijadikan  sebagai  sumber  penunjang  penelitian dapat diperoleh dengan menggunakan pendekatan ini.  Penulis  menggunakan  strategi  ini  untuk melakukan pencatatan mengenai proses penjualan pada toko Dameyra Fashion. Metode dokumentasi ini menambah teknik observasi dan wawancara.

## 3.2.   Sumber Data
a.   Sumber Data Penelitian
Seorang peneliti akan dihadapkan pada metodologi penelitian untuk penelitian ini yaitu mengelompokkan  produk  yang  penjualannya paling  banyak  (laku)  dengan  produk  yang penjualannya sedikit (tidak laku). Peneliti mendapatkan  sumber  data  penjualan  periode Desember 2021 – April 2022 langsung dari pemilik Dameyra  Fashion  melalui  wawancara.  Dameyra Fashion  yang  berdomisili  di  Arjawinangun, Kecamatan  Arjawinangun,  Kabupaten  Cirebon Minggu, 22 Januari 2023 Pukul 13.00 WIB.
b.   Sumber Data Primer Data  Primer  Peneliti  mengumpulkan  data  primer langsung  dari  lapangan.  Data  yang  berasal langsung dari sumber aslinya disebut data primer. Pemilik  toko  fashion  di  Dameyra  menjadi  subjek penyelidikan ini.
c.   Sumber Data Sekunder Data  Sekunder  Sumber  data  sekunder  digunakan untuk  mengumpulkan  data  penelitian.  Berbagai informasi  yang  sudah  ada  sebelumnya  yang sengaja dikumpulkan oleh peneliti untuk memenuhi  kebutuhan  data  penelitian  disebut sebagai data sekunder.

## 3.3.   Tahapan Perancangan
Tahap  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  digunakan  oleh  peneliti  selama  tahap  desain penelitian  ini.  Menemukan  informasi  yang  bermakna
dari  sejumlah  besar  data  dikenal  sebagai  KDD. Langkah-langkah KDD yaitu sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Perancangan
1.  Data Selection (Seleksi Data) Sebelum  diintegrasikan  ke  dalam  satu  database dan  gudang,  prosedur  ini  digunakan  untuk menghapus data yang berisik dan tidak konsisten dari data yang terdapat di banyak database. Basis data  ini  mungkin  memiliki  format  atau  platform yang berbeda.
2.  Data Transformation (Transformasi Data) Data  database  kemudian  diubah  menggunakan berbagai  metode.  Khususnya  ketika  berhadapan dengan  masalah  skala  besar,  prosedur  pemilihan sangat penting untuk mendapatkan hasil yang lebih tepat  dan  mempercepat  perhitungan.  Agar  data yang  telah  diproses  siap  untuk  ditambang, diperlukan  transformasi  data  sebagai  langkah preprocessing.  Di  antara  metode  transformasi adalah:
A.  Centering,  Dimana  setiap  data  direduksi dengan rata-rata dari berbagai atributnya.
B.  Normalisasi, Dimana setiap data desentralisasi dibagi dengan standar deviasi atribut.
C.  Scaling,  Mengubah  data  ke  ukuran  tertentu melalui penskalaan
3.  Data Mining (Penambangan Data)
Proses  penambangan  data  atau  data  mining  dapat dilakukan  setelah  data  yang  telah  diseleksi  dan ditransformasikan ditambang dengan menggunakan  berbagai  macam  metode.  Selama proses  penambangan  data,  fungsi-fungsi  khusus harus digunakan untuk mencari pola atau informasi menarik  dalam  data  yang  dipilih.  Tujuan  dan keseluruhan  proses  pencarian  pengetahuan  sangat mempengaruhi  pemilihan  fungsi  atau  algoritma yang sesuai.
4.  Evaluation (Evaluasi) Tahap  ini  melibatkan  penggambaran  visualisasi, penyajian pengetahuan dalam bentuk yang mudah dipahami oleh pengguna, dan menentukan apakah pola  atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya.
5.  Knowledge (Pengetahuan)
Memvisualisasikan  data  yang  diproses  untuk memudahkan pengguna memahami dan mengambil  tindakan  berdasarkan  analisis  adalah langkah  terakhir  dalam  proses  KDD.  Akibatnya, salah  satu  langkah  penting  dalam  proses penambangan  data  adalah  menyajikan  hasil
dengan  cara  yang  dapat  dipahami  semua  orang. Hasil data mining dengan menggunakan algoritma  K-Means  juga  dapat  dikomunikasikan melalui visualisasi dalam presentasi ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Proses  penggunaan  Algoritma  K-Means  untuk mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan  dataset penjualan  pakaian  akan  dijelaskan  dalam  temuan pembahasan  ini.  Pengelompokkan  ini  dilakukan dengan  proses  pengujian  menggunakan  machine learning yaitu Software RapidMiner Studio.

## 4.2. a.   Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini memiliki  6  atribut  dan  398  record.  diantaranya adalah:  no,  nama  produk,  keteragan,  tanggal, pesanan,  unit  terjual.  Dataset  tersebut  bersumber dari  toko  dameyra fashion .  Data  yang  diterima dalam  bentuk  dokumen soft  file yang  disajikan dalam bentuk table 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Penjualan Produk Pakaian
No Nama Produk Kategori Tangg al Pesan an Unit Terjual 1 Tunik Rempel Pakaian Wanita 01-Des 21 21 2 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 57 65 3 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 65 80 4 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 80 80 5 Tunik Dzuvia Pakaian Wanita 01-Des 79 95 6 Tunik Rempel Pakaian Wanita 01-Des 95 95 7 Tunik Rempel Pakaian Wanita 01-Des 101 110 8 Tunik Leopard Pakaian Wanita 01-Des 97 109 9 Tunik Leopard Pakaian Wanita 01-Des 91 91 10 Kemeja Crinkle Pakaian Wanita 01-Des 60 75 11 Daster Ruffle Pakaian Wanita 01-Des 76 76 12 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 80 80 13 Janda Bolong Pakaian Wanita 01-Des 56 67 14 Tunik Polos Pakaian Wanita 02-Des 145 155 15 Kemeja Polos Pakaian Wanita 02-Des 19 28 …  … … … … … 398 Tunik Leopard Pakaian Wanita 30-Apr 50 59
4.3. b. Memilih Data
Data  penjualan  pakaian  untuk  bulan  Desember 2021  hingga  April  2022  dipilih  untuk  penelitian ini.  Informasi  ini  memiliki  398  record  dan  6 attribut. Dua atribut merupakan hasil seleksi yang tidak  dimanfaatkan.  karena  masing-masing  dari keempat atribut memiliki nilai yang sama.
Tabel 2. Seleksi Atribut
No Nama Atribut Type 1 No Integer 2 Tanggal Integer

## 4.4. c.   Data Preprocesing
Data Penjualan Pakaian Dameyra Fashion sebelum Preprocessing.
Data  Penjualan  Pakaian  ini  termasuk  data  primer yang  artinya  data  langsung  diambil  dari  pemilik toko dameyra fashion . Tabel  3  memuat  informasi tersebut.
Tabel 3. Data Sebelum Preprocessing
No Nama Produk Kategori Tangg al Pesan an Unit Terjual 1 Tunik Rempel Pakaian Wanita 01-Des 21 21 2 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 57 65 3 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 65 80 4 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 80 80 5 Tunik Dzuvia Pakaian Wanita 01-Des 79 95 6 Tunik Rempel Pakaian Wanita 01-Des 95 95 7 Tunik Rempel Pakaian Wanita 01-Des 101 110 8 Tunik Leopard Pakaian Wanita 01-Des 97 109 9 Tunik Leopard Pakaian Wanita 01-Des 91 91 10 Kemeja Crinkle Pakaian Wanita 01-Des 60 75 11 Daster Ruffle Pakaian Wanita 01-Des 76 76 12 Tunik Polos Pakaian Wanita 01-Des 80 80 13 Janda Bolong Pakaian Wanita 01-Des 56 67 14 Tunik Polos Pakaian Wanita 02-Des 145 155 15 Kemeja Polos Pakaian Wanita 02-Des 19 28 …  … … … … … 398 Tunik Leopard Pakaian Wanita 30-Apr 50 59
4.5. d.      Data  Penjualan  Pakaian  Setelah

## Preprocessing
Menghapus  atau  menghilangkan  data  yang  tidak penting dalam melakukan data mining ini
Tabel 4. Data Sesudah Preprocessing Nama Produk Kategori Pesanan Unit Terjual Tunik Rempel  Pakaian untuk wanita 21 21 Tunik Polos Pakaian untuk wanita 57 65 Tunik Polos Pakaian untuk wanita 65 80 Tunik Polos Pakaian untuk wanita 80 80 Tunik Dzuvia  Pakaian untuk wanita 79 95 Tunik Rempel  Pakaian untuk wanita 95 95 Tunik Rempel  Pakaian untuk wanita 101 110 Tunik Leopard Pakaian untuk wanita 97 109 Tunik Leopard Pakaian untuk wanita 91 91 Kemeja Crinkle Pakaian untuk wanita 60 75 Daster Ruffle  Pakaian untuk wanita 76 76 Tunik Polos Pakaian untuk wanita 80 80 Janda Bolong  Pakaian untuk wanita 56 67 Tunik Polos Pakaian untuk wanita 145 155 Kemeja Polos  Pakaian untuk wanita 19 28 Tunik Polos Pakaian untuk wanita 91 91 … … … … Tunik Leopard Pakaian untuk wanita 50 59

## 4.6. d.  Data Transformation
Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah data  bertype  nominal  menjadi  numerik  dengan menggunakan operator nominal to numerical.
Gambar 2. Transformasi Data Penjelasan:
Hasil proses dari rapidminer untuk operator terdiri dari 398  example,  1  special  attribute,  3  regular  attributes diantaranya kategori produk, pesanan, unit terjual.

## 4.7. Data Mining
Dengan  menggunakan  algoritma  k-means,  data mining  adalah  proses  pencarian  pola  atau  informasi yang menarik pada data tertentu.
Gambar 3. Proses Clustering
Pada gambar 3 peneliti menggunakan algoritma k-means. Untuk mendapatkan operator yang diinginkan,  pada  menu  operator  ketik  k-means  jika sudah  menemukan  maka  drag  operator  k-means tersebut.  Parameter  yang  digunakan  adalah  k=2  dan max  run=10.  K  adalah  cluster,  jadi  pada  parameter tersebut  peneliti  menggunakan  2  cluster  yaitu penjualan laris dan penjualan tidak laris dan max run = 10 cluster.

## 4.8. f.    Parameter K-Means
Tabel 5. Parameter K-Means Parameter Keterangan k min 2 k max 10 measure type Numerical Measurement numerical measure Euclidean Distance algorithm clustering K-Means
Penjelasan:
Hasil Parameter K-means, k min =2, k max = 10 adalah untuk  menguji  k-means  pada  langkah  ke  2  untuk menghasilkan nilai terbaik Davies Bouldin Index yang mendekati angka 0.

## 4.9. Evaluation
Untuk  mengetahui  apakah  hasil  dari  teknik  data mining telah terealisasi maka pada tahap ini dievaluasi dalam bentuk skema dan model tipikal. Jika hasil yang diperoleh  tidak  sesuai,  ada  beberapa  opsi,  termasuk menerima  hasil  sebagai  hasil  yang  tidak  terduga  dan berpotensi bermanfaat atau menggunakannya sebagai umpan  balik  untuk  meningkatkan  ekstraksi  data  lain yang lebih sesuai.
Alur informasi proses, atau aliran yang dihasilkan oleh  penambangan  data,  harus  disajikan  dengan  cara yang mudah dipahami oleh pihak yang berkepentingan.  Ini  adalah  proses  KDD  yang mencakup  penentuan  apakah  aliran  atau  informasi yang  ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesis evaluasi sebelumnya.
Dari  398  data  penjualan  pakaian,  empat  klaster diidentifikasi menggunakan temuan Software RapidMiner. 4 cluster diperoleh setelah dilakukannya
percobaan  dari  cluster  2  sampai  cluster  10  untuk mencari  nilai Davies  Bouldin  Indeks .  Setelah melakukan  percobaan  menghasilkan  nilai  k  optimum k=2 dengan nilai DBi = -0,414. Dapat diartikan bahwa tingkat  kemiripan  data  dalam  cluster  2  yaitu  -0,414. Berikut rekapitulasi 9 cluster yang diperoleh:
Tabel 6. Cluster dan DBi
No Cluster Dbi 1 2 -0,414 2 3 -0,537 3 4 -0,499 4 5 -0,48 5 6 -0,426 6 7 -0,426 7 8 -0,422 8 9 -0,416 9 10 -0,445

## 4.10. Pembahasan
Algoritma pengelompokan k-means dan tampilan  proses  digunakan  untuk  mengelompokkan dataset  penjualan  pakaian  dengan  RapidMiner  9.8 dalam penelitian ini.
a.     Pengolahan Data Langkah  clustering  dalam  proses  pengolahan data  harus  dilakukan  dua  kali  yaitu  langkah  pertama membagi  data  menjadi  dua  cluster  berdasarkan  jenis atribut,  pesanan  dan  unit  terjual,  dan  langkah  kedua membagi  data  menjadi  dua  cluster  berdasarkan  jenis atribut,  nama  produk  dan  deskripsi.  Algoritma  k- means clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan  data  setelah  semuanya  diubah menjadi angka.
Secara  khusus,  prosedur  untuk  mengevaluasi pengujian,  yang  menghasilkan  daftar  nilai  kriteria berdasarkan  centroid  cluster.  yang  membuatnya berguna  untuk  memahami  seberapa  baik  prosedur pengelompokan  bekerja.  Davies  Bouldin  Index  (dbi) dari  peringkat  RapidMiner  berfungsi  sebagai  dasar evaluasi  klaster  dalam  penyelidikan  ini.  Di  sisi  lain, jika  Davies  Bouldin  Index  (dbi)  menghasilkan  nilai yang  lebih  tinggi,  proses  evaluasi  cluster  semakin buruk atau tidak sebaik yang seharusnya.
b.   Proses Davies Bouldin
Dari  percobaan  menggunakan  nilai  parameter diatas, berikut hasil percobaan yang dilakukan: 1.   Data Cluster 2 Pada k=2 diperoleh nilai Davies Bouldin : -0,414
2. Data Cluster 3
Pada k=3 diperoleh nilai Davies Bouldin: - 0.537
Gambar 5. Meta Data Cluster
3. Data Cluster 4
Pada k=4 diperoleh nilai Davies Bouldin: -0.499
Gambar 6. Meta Data Cluster 4
4. Data Cluster 5 Pada k=5 diperoleh nilai Davies Bouldin: -0.480
Gambar 7. Meta Data Cluster 5
5. Data Cluster 6
Pada k=6 diperoleh nilai Davies Bouldin: -0.424
Gambar 8. Meta Data Cluster 6
6. Data Cluster 7 Pada k=7 diperoleh nilai Davies Bouldin: -0.424
Gambar 9. Meta Data Cluster 7 7.   Data C lus ter 8 Pada k=8 diperoleh nilai Davies Bouldin: -0.422
Gambar 10. Meta Data Cluster 8
8.   Data Cluster 9
Pada k=9 diperoleh nilai Davies Bouldin : -0.416
Gambar 11. Meta Data Cluster 9
9. Data Cluster 10
Pada k=9 diperoleh nilai Davies Bouldin : -0.445
Gambar 12. Meta Data Cluster 10

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berikut  adalah  kesimpulan  penulis  terkait  hasil penelitian setelah tahapan k-means clustering: Setelah melaksanakan  proses Cluster  distance  performance maka  dihasilkan K-means  clustering k=10,  dapat menghasilkan davies bouldin dengan urutan k2=0,414, urutan  k3=0,537,  urutan  k4=0,499,  urutan  k5=0,480, urutan  k6=0,426,  urutan  k7=0,426,  urutan  k8=0,422, urutan k9=0,416, urutan k10=0,445, maka kesimpulan dari proses Cluster distance performance menghasilkan dbi yang terbaik yaitu 0,414 pada urutan ke 2.
Saran untuk peneliti lain: Alangkah baiknya pada penelitian  berikutnya  menggunakan data berdasarkan data penjualan toko lain dan sebaiknya menggunakan atribut yang lebih banyak lagi agar penelitian menjadi lebih  baik.  Dalam  penentuan  pengelompokkan  data penjualan  selanjutnya  sebaiknya  dilakukan  dengan metode  yang  lain  selain  pengujian  menggunakan algoritma k-means clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi 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.
[2]  A. P. Natasuwarna, “Tantangan menghadapi era revolusi 4.0 - Big data and data mining,” Semin. Nas.  Has.  Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  pp.  23–27, 2019.
[3]  N.  K.  Surbakti,  “Data  Mining  Pengelompokan
Pasien  Rawat  Inap  Peserta  BPJS  Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan),” J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021, doi: 10.32938/jitu.v1i2.1470.
[4]  R.  F.  Ahmad  and  N.  Hasti,  “Sistem  Informasi Penjualan Sandal Berbasis Web,” J. Teknol. dan Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  67–72,  2018,  doi: 10.34010/jati.v8i1.911.
[5]  A.  Munif,  “Borongan  Menurut  Prespektif Hukum  Islam,” J.  ALSYIRKAH  (Jurnal  Ekon. Syariah) , vol. 2, no. 2, pp. 46–51, 2021.
[6]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,
vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7]  F.  Nurdiyansyah  and  I.  Akbar,  “Implementasi Algoritma K-Means untuk Menentukan Persediaan  Barang  pada  Poultry  Shop,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 86– 94, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6377.
[8]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada
Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 9, no.
3, pp. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[9]  N.  Anggraini,  J.  Jasmir,  and  P.  A.  Jusia, “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  untuk Menentukan Persediaan Stok Barang Pada Toko Pensmart Jambi,” J. Ilm. Mhs. … , vol. 1, pp. 63– 77, 2019.
[10]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Integrasi  Metode Neive  Bayes  Dan  Software  Rapidminer  Dalam Analisis  Hasil  Usaha  Perusahaan  Dagang,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.  6,  no.  1,  pp.  35–42,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.393.