## Penerapan Algoritma K-Means Pada Penjualan Saldo Transportasi Online Studi Kasus Konter XYZ

## Hilman Mutaqin
Jurnal Algoritma STMIK LIKMI
Jl. Ir. H. Juanda No.96, Lebakgede, Kecamatan Coblong, Kota Bandung, Jawa Barat 40132 Email : info@likmi.ac.id

## hilmanm672@gmail.com
Abstrak – Konter XYZ merupakan salah satu konter yang berada di Tasikmalaya dengan salah satu  produk  yang  dijualnya  adalah  saldo transportasi  online  seperti Maxim,  Gojek,  dan  Grab. Dengan semakin bertambahnya jumlah pengemudi online maka semakin banyak transaksi yang berlangsung  sehingga  data  yang  dibuat  juga  semakin  banyak. Akan  tetapi  data  tersebut  tidak diolah  sehingga  semakin  menumpuk  dan  tidak  memberikan  pengetahuan  baru  bagi  pemilik konter. Tujuan penelitian ini adalah membuat klasterisasi penjualan saldo transportasi online agar menjadi  masukan  khususnya  strategi  promosi  konter  XYZ.  Metode  yang  digunakan  adalah clustering dengan algoritma K-Means agar menghasilkan cluster berdasarkan dengan  nominal harga pembelian. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 4.867 data tetapi setelah di cleansing menjadi 2.642 data. Dataset diperoleh dari penjualan konter XYZ pada bulan Oktober tahun 2022. Penelitian ini menghasilkan jumlah cluster sebanyak 2 buah dengan cluster C1 yaitu nominal rendah sebanyak 2.499 data dengan persentase 94,59%, sedangkan jumlah cluster C2 nominal tinggi sebanyak 143 data dengan persentase 5,41. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma k-means dapat digunakan untuk clustering penjualan saldo transportasi online di konter XYZ, serta penjualan saldo transportasi online cukup baik karena jumlah data cluster nominal rendah lebih banyak daripada cluster nominal tinggi.
Kata Kunci – Clustering ; K-Means ; Transaksi; Transportasi Online.

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi  yang pesat  dapat membawa  perubahan pada hampir  semua  aspek  kehidupan manusia menjadi lebih modern [1]. Salah satu aspek yang berubah adalah layanan transportasi, jika dulu hanya ada layanan  transportasi  konvensional  namun  sekarang  ada  layanan  transportasi  berbasis  aplikasi online [2]. Transportasi online mempunyai beberapa keunggulan mulai dari aspek keamanan yang diakui konsumen, tarif lebih transparan, dan menyediakan berbagai jenis layanan [3]. Penggunaan transportasi online yang semakin meningkat akan membuat jumlah transaksi antara pengemudi online dan konter menjadi lebih banyak. Konter akan mempunyai data transaksi dengan jumlah yang banyak. Transaksi merupakan pertukaran barang maupun jasa yang dilakukan secara individu atau organisasi [4]. Konter XYZ adalah salah satu konter yang berada di Tasikmalaya yang menjual produk saldo digital seperti pulsa, voucer internet, uang digital, juga menjual saldo transportasi online seperti  Maxim,  Gojek,  Grab,  dan  lain-lain.    Hampir  setiap  hari  transaksi  konter  XYZ mencapai ratusan sehingga menghasilkan ribuan data transaksi saldo digital perbulan yang disimpan dalam file Microsoft Excel. Akan tetapi data-data tersebut tidak diolah sehingga tidak menghasilkan pengetahuan yang baru. Data yang sebelumnya hanya tertumpuk serta tidak ada pengolahan lebih lanjut tidak akan memberi informasi[5],  jika data tersebut diolah maka akan menghasilkan sebuah informasi [6].
Data mining adalah suatu kumpulan dari beberapa teknik yang digunakan untuk mencari pengetahuan dari
basis data [7]. Data mining juga dipakai untuk mendapatkan informasi baru dan berguna dari jumlah data yang besar [8]. Clustering merupakan salah satu dari teknik data mining yang mengelompokkan data berdasarkan kesamaan-kesamaan yang ada dalam sebuah data [9]. Ada banyak jenis model yang dibangun untuk analisis clustering , dimana model yang berbeda akan bekerja jauh lebih baik bergantung dari pada perbedaan skenario serta tipe data [10]. K-Means adalah salah satu dari banyak algoritma dalam data mining yang masuk kedalam kategori unsupervised learning .  Dipakai  untuk  mengelompokkan  jenis  data  yang  mempunyai  kemiripan kedalam sebuah cluster [11]. K-means adalah algoritma yang mudah dan efektif untuk menemukan cluster yang  ada  di  dalam  data[12]. K-Means adalah  algoritma  sederhana  dan  umum  digunakan  [13]. Silhouette merupakan sebuah metode untuk mencari jumlah cluster secara ideal serta cepat. Nilai silhouette diantara 1 sampai -1, dimana jika semakin tinggi nilainya menandakan bahwa objek tersebut lebih cocok dengan cluster -nya sendiri dan tidak cocok dengan cluster lainnya [14]. Orange merupakan aplikasi kode terbuka penambang  data. Aplikasi  Orange  dapat  dipakai    untuk  melakukan  analisis  dan  visualisasi  data.   Aplikasi Orange  disukai  karena  faktor    inovatif,  kualitas  dan  kendala.  Aplikasi  Orange  dapat  mempermudah penggunanya untuk melakukan eksperimen dengan data serta proses data analisis secara visual dan  intuitif [15].
Penelitian terdahulu dengan metode clustering serta algoritma K-Means yang pertama dengan tema sebaran pelanggan  serta  karakteristiknya  menghasilkan  3 cluster yaitu cluster C1  3  kelompok  pelanggan  dengan transaksi banyak dan bertempat tinggal di Malang Kota, C2 3 kelompok pelanggan dengan transaksi sedang yang  bertempat  tinggal  di Malang  Kota    dan  Kabupaten,  dan  C3  2  kelompok  pelanggan  dengan  transaksi sedikit serta bertempat tinggal diluar Malang [16]. Penelitian kedua dengan tema mengelompokkan harga beras di Indonesia menghasilkan 3 cluster yaitu cluster harga tinggi sebanyak 11 kota, cluster harga sedang sebanyak 11  kota  dan  cluster    harga  rendah  sebanyak  11  kota  [17].  Penelitian  ketiga  dengan  tema  pemetaan  pasar berdasarkan harga pangan menghasilkan 3 cluster yaitu cluster tinggi dengan jumlah 1 pasar, cluster rendah dengan  jumlah  10  pasar,  dan  cluster  sedang  berjumlah  17  pasar  [18].  Penelitian  keempat  dengan  tema pengelompokan harga cabai rawit menghasilkan 3 cluster yaitu cluster dengan tingkat harga tinggi sebanyak 10 provinsi, cluster dengan harga rendah sebanyak 12 provinsi dan dengan harga sedang sebanyak 12 provinsi [19]. Penelitian terakhir dengan tema pengelompokan penjualan aksesoris menghasilkan 3 cluster yaitu cluster kurang laku sebanyak 12 data, cluster laku sebanyak 10 data, dan cluster paling laku sebanyak 4 data [20]. Penelitian sebelumnya menggunakan jumlah data yang sedikit sedangkan penelitian ini menggunakan jumlah data mencapai 4.867 data.  Penelitian ini menggunakan pendekatan berbeda untuk mencari jumlah cluster yaitu silhouette sedangkan penelitian sebelumnya menggunakan pendekatan elbow. Aplikasi yang digunakan adalah Orange serta yang akan dianalisis adalah nominal pembelian saldo transportasi online. Tujuan dari penitian ini untuk  melakukan  klasterisasi  penjualan  saldo  Maxim,  Gojek  dan  Grab  berdasarkan  nominal  dan Trx  agar didapatkan informasi yang berguna bagi pemilik konter serta membantu dalam pengambilan keputusan seperti strategi promosi maupun penentuan stok saldo.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  data  sekunder.  Tahapan  penelitian dijelaskan pada gambar 1.

## Gambar 1: Tahapan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan melakukan pengumpulan data yaitu melakukan wawancara dan mengumpulkan data penjualan pada bulan Oktober tahun 2022 berjumlah 4.876 data dari pemilik konter XYZ. Data yang telah diperoleh terlebih dahulu di cleaning seperti menghilangkan transaksi selain angkutan online, kolom No Hp dihapus, dan kolom tanggal dirubah menjadi hari. Data yang telah di cleaning selanjutnya di export menjadi file csv dan di import ke dalam aplikasi Orange. Data yang telah di import ke dalam aplikasi akan diolah untuk mencari cluster dari data tersebut. proses clustering dilakukan secara otomatis dengan aplikasi. Tahap terakhir dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  dari  proses cluster yang  telah  dibuat  untuk  mendapatkan informasi baru dari data yang telah diproses.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## 1. Pengumpulan data
Data yang diperoleh merupakan data hasil penjualan  dari konter XYZ pada bulan Oktober tahun 2022. Jumlah dataset yang diperoleh sebanyak 4.876 data. Tabel 1 merupakan dataset penjualan konter XYZ.
Tabel 1: Dataset penjualan konter XYZ
No Tanggal Trx No Hp Harga 1 44835 S25 xxxxxxxxxxxx 27000 2 sabtu PLN50 xxxxxxxxxxxx 52000 3 T10 xxxxxxxxxxxx 12000 4 S15 xxxxxxxxxxxx 17000 5 S15 xxxxxxxxxxxx 17000 6 S5 xxxxxxxxxxxx 7000 7 T10 xxxxxxxxxxxx 12000 8 S10 xxxxxxxxxxxx 12000 . . . xxxxxxxxxxxx . . . . xxxxxxxxxxxx . 4876 m10 xxxxxxxxxxxx 10000

## 2. Preprocessing
Dataset yang telah diperoleh tidak bisa langsung diproses namun data tersebut perlu di cleaning terlebih
dahulu pada aplikasi Microsoft Excel, seperti menghapus transaksi selain transportasi online, memperbaiki kolom hari, merubah kolom Trx dengan jenis transportasi online dan menghapus no hp agar bisa diproses menggunakan aplikasi Orange. Setelah data di cleaning hanya ada 2.642 data penjualan transportasi online. Tabel 2 merupakan dataset penjualan konter XYZ yang telah di cleaning.
Tabel 2: Dataset yang telah di cleaning
No Hari Trx Harga 1 Jum'at Gojek 52000 2 Jum'at Gojek 52000 3 Jum'at Gojek 32000 4 Jum'at Gojek 27000 5 Jum'at Gojek 22000 6 Jum'at Gojek 22000 7 Jum'at Gojek 22000 8 Jum'at Gojek 22000 . . . . . . . . 2642 Senin Maxim 23000 3. Export menjadi csv Setelah data di cleaning, selanjutnya adalah export file tersebut dengan format csv agar dapat diproses dengan aplikasi orange.
4. Import file csv ke aplikasi Orange Data yang telah di export bisa langsung di import ke dalam aplikasi Orange. Gambar 2 adalah proses import file csv kedalam aplikasi Orange.
Gambar 2: proses import file csv kedalam aplikasi Orange
5. Proses clustering Pembuatan jumlah cluster dibuat otomatis oleh aplikasi, akan tetapi perlu dilakukan pengaturan terlebih dahulu pada fitur k-means untuk memperoleh jumlah cluster yang paling ideal. Number of Cluster diatur dari 2 sampai 8 cluster . Algoritma dijalankan sebanyak 2 kali yaitu 10 dan 20 kali pengulangan agar hasil
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 57-64
yang didapat lebih konsisten. Setelah fitur k-means diatur maka diperoleh jumlah cluster yang ideal yaitu 2 cluster dengan silhouette Score tertinggi yaitu 0,868. Proses pemilihan jumlah cluster ditampilkan dalam gambar 3.
Gambar 3: Proses pemilihan jumlah cluster dengan aplikasi Orange
Penyebaran file dalam cluster dibuat oleh aplikasi. Nilai terendah pada cluster C1 yaitu nominal rendah adalah 8.000 sedangkan nilai tertinggi tertinggi adalah 112.000, sedangkan nilai terendah cluster C2 yaitu nominal  tinggi  adalah  132.000  sedangkan  nilai  tertinggi  adalah  353.000.  Dari  hasil  tersebut  diketahui bahwa keuntungan maksimal bisa didapat jika pembeli melakukan top up saldo dibawah 112.000. Gambar 4 merupakan tampilan penyebaran data dengan menggunakan Scatter Plot.
Gambar 4: Sebaran data dengan aplikasi Orange
Jumlah dan presentasi cluster digambarkan dengan diagram batang. Jumlah cluster C1 sebanyak 2.499 data dengan persentase 94,59%, sedangkan jumlah cluster C2 sebanyak 143 data dengan persentase 5,41%. Dari hasil tersebut diketahui bahwa penjualan saldo transportasi online konter XYZ cukup baik karena lebih banyak data pada cluster C1. Gambar 5 merupakan tampilan diagram batang berdasarkan cluster dari file yang telah diproses.
Gambar 5: Diagram batang jumlah data cluster C1 dan cluster C2
Dari Gambar 6 bisa dilihat bahwa jumlah data Gojek adalah 139 data pada cluster C1 dan 25 data pada cluster C2, sedangkan Grab adalah 110  data pada cluster C1 dan 118 data pada cluster C2, dan Maxim sebanyak 2.250 data pada cluster C1 dan tidak ada data pada cluster C2. Dari hasil tersebut diketahui bahwa penjualan  Maxim  sudah  memberikan  keuntungan  yang  maksimal  karena  semua  data  berapa  pada  C1 sedangkan Gojek dah Grab belum memberikan keuntungan maksimal karena masih ada daya yang berada pada cluster C2 dengan paling banyak adalah Grab. Gambar 6 menampilkan diagram batang berdasarkan Trx.
Gambar 6: Diagram batang jumlah berdasarkan Trx
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma k-means dapat  digunakan  untuk clustering penjualan  saldo  transportasi  online  di  konter  XYZ,  dan  penjualan  saldo  transportasi  online  cukup  baik karena jumlah data cluster nominal rendah lebih banyak daripada cluster nominal tinggi. Akan tetapi ada
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 57-64
beberapa data yang berada pada cluster C2 sehingga belum memberikan keuntungan maksimal bagi pemilik konter. Pada penelitian sebelumnya semua cluster yang dihasilkan berjumlah 3 dengan dalah satu metode yang  digunakan  untuk  mencari  jumlah cluster adalah elbow ,  sedangkan  pada  penelitian  ini  dengan algoritma k-means dan  metode silhouette serta  menggunakan  aplikasi  Orange,  jumlah cluster yang dihasilkan adalah 2.

## IV. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa cluster yang dibuat sebanyak 2 buah dengan jumlah cluster C1 yaitu nominal rendah sebanyak 2.499 data dengan persentase 94,59%, sedangkan jumlah cluster C2 yaitu nominal tinggi sebanyak 143 data dengan persentase 5,41%. Sedangkan berdasarkan Trx adalah jumlah data Gojek adalah 139 data pada cluster C1 dan 25 data pada cluster C2, sedangkan Grab adalah 110 data pada cluster C1 dan 118 data pada cluster C2, dan Maxim sebanyak 2.250 data pada cluster C1  dan  tidak  ada  data  pada cluster C2.  Menurut  pemilik  konter,  semakin  kecil  nominal  pembelian  maka semakin banyak jumlah transaksi yang dibuat dengan jumlah modal saldo yang sama sehingga keuntungan bisa  maksimal.  Data  Gojek  dan  Grab  ada  pada cluster C2  sehingga  dengan  modal  yang  sama,  jumlah keuntungan  tidak  maksimal  karena  jumlah  transaksi  sedikit.  Oleh  karena  itu  pemilik  konter  sebaiknya membuat promosi agar data pada Gojek dan Grab bisa berada pada cluster C1 sehingga jumlah transaksi yang dibuat  menjadi  lebih  banyak  dengan  modal  saldo  yang  sama  yang  pada  akhirnya  keuntungan  bisa  lebih maksimal. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu data yang digunakan lebih banyak agar hasil yang didapat bisa lebih mempresentasikan hasil penjualan saldo transportasi online secara umum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Huda, “Analisis Kinerja Website PT PLN (Persero) Menggunakan Metode Pieces,” Sistemasi , vol. 8, no. 1, pp. 78–89, 2019, doi: DOI: https://doi.org/10.32520/stmsi.v8i1.
[2] P.  Fakhriyah,  “Pengaruh  Layanan Transportasi  Online  (Gojek) Terhadap  Perluasan  Lapangan  Kerja Bagi Masyarakat Di Kota Cimahi,” Comm-Edu (Community Educ. Journal) , vol. 3, no. 1, p. 34, 2020, doi: 10.22460/comm-edu.v3i1.3719.
[3] K. Setiyorini and G. Hendrastomo, “Persaingan Antara Ojek Online Dengan Ojek Konvensional Di Stasiun Lempuyangan, Daerah Istimewa Yogyakarta,” J. Sosiol. Pendidik. Humanis , vol. 3, no. 1, p. 29, 2019, doi: 10.17977/um021v3i1p29-35.
[4] A. Nasir and Suhendi, “Penerapan Pengelolaan Transaksi Keuangan Menggunakan Modul Accounting And Finance Odoo 10 Studi Kasus Yayasan Sdit Bahrul Fikri,” J. Inform. Terpadu , vol. 4, no. 1, p. 2, 2018, doi: https://doi.org/10.54914/jit.v4i1.120.
[5] Nawassyarif, M. Julkarnain, and K. Rizki Ananda, “Sistem Informasi Pengolahan Data Ternak Unit Pelaksana Teknis Produksi Dan Kesehatan Hewan Berbasis Web,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 2, no. 1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.51401/jinteks.v2i1.556.
[6] A. Syafnur, “Analisis Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Decission Tree Untuk Memprediksi Penentuan  Resiko  kredit  Bank,” Jurteksi ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  101–106,  2017,  doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.30.
[7] E. Haryatmi and S. Pramita Hervianti, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 386–392, Apr. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3007.
[8] Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and  Wahyu  Hadikristanto,  “Klasifikasi  Analisis  Perbandingan Algoritma Optimasi pada Random Forest untuk Klasifikasi Data Bank Marketing,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 187–192, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[9] T. Syahputra, J. Halim, and E. P. Sintho, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pilihan Jurusan Bidang  Studi  SMA  Menggunakan  Metode,” Jurteksi ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1–4,  2018,  doi: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.61.
[10]  C. Anggarwal, Data Mining , vol. 14, no. 3. New York: Springer, 2015.
[11]  R. Ananda,  M.  Zidny  Naf’an, A.  B. Arifa,  and A.  Burhanuddin,  “Sistem  Rekomendasi  Pemilihan
Peminatan Menggunakan Density Canopy K-Means,” RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 172–179, 2020, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v4i1.1531.
[12]  D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining , vol. 100, no. 472. New Jersey: John Wiley & Sons, 2005.
[13]  N. Agustina  and  P.  Prihandoko,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  dengan  Fuzzy  C-Means  Untuk Clustering Tingkat Kedisiplinan Kinerja Karyawan,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 621–626, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.492.
[14]  A. Punhani, N. Faujdar, K. K. Mishra, and M. Subramanian, “Binning-based Silhouette Approach to Find the Optimal Cluster using K-Means,” IEEE Access , vol. 10, no. October, pp. 115025–115032, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3215568.
[15]  R. A.  raffaidy Wiguna  and A.  I.  Rifai,  “Analisis Text  Clustering  Masyarakat  Di  Twitter  Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.33557/journalisi.v3i1.78.
[16]  F.  Nurdiyansyah,  S.  Arifin,  and  F.  Marisa,  “Penerapan  Clustering  Algorithm  Untuk  Mendukung Promosi Server Pulsa Reload,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, pp. 73–78, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.174.
[17]  T. Siburian, M. Safii, and I. Parlina, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Pengelompokan Harga Eceran Beras di Pasar Tradisional Berdasarkan Wilayah Kota,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 100, pp. 927–936, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.101.
[18]  A.  Novita  and  H.  B.  Seta,  “Pemetaan  Pasar  Tradisional  Berdasarkan  Harga  Pangan  Komoditas Menggunakan Algoritma K-Means,” Senamika , vol. 2, no. 2, pp. 320–326, 2021.
[19]  C.  F.  Palembang  and  S.  P.  Palembang,  “Pengelompokkan Tingkat  Harga  Cabai  Rawit  Berdasarkan Provinsi di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Variance , vol. 3, no. 2, pp. 48– 60, 2021, doi: /10.30598/variancevol3iss2.
[20]  M. Mardalius, “Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Jurteksi ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  123–132,  2018,  doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.