## PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN SEMBAKO BERDASARKAN PERILAKU PEMBELI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Muhammad Husen Adlun, Rini Astuti, Fadhil M Basysyar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B, Cirebon, Jawa Barat husenadlun@gmail.com

## ABSTRAK
Sembako adalah komoditas yang sangat penting bagi masyarakat. Oleh karena itu, distribusi dan penjualan sembako  memiliki  peran  yang  signifikan  dalam  perekonomian.  Supermarket  dan  toko  kelontong  berupaya menyediakan  produk  yang  paling  diminati  konsumen,  sambil  menyesuaikan  strategi  penjualan  mereka  sesuai dengan  permintaan  dan  perilaku  pembeli.  .Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  perilaku  pembeli dalam data penjualan sembako dan mengelompokkan data tersebut berdasarkan pola pembelian yang sebanding dengan algoritma pengelompokan K-Means. Diharapkan bahwa pemahaman yang lebih baik tentang demografi pembeli dan pola belanja  mereka dapat dihasilkan dari penggunaan kelompokan  ini dalam strategi pemasaran. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari penjualan sembako dari toko selama satu tahun. Informasi tentang  jenis  produk,  jumlah,  waktu,  dan  identitas  pembeli  termasuk  dalam  data  ini.  Hasil  dari  Clustering  ini menunjukkan  bahwa hasil perhitungan dan uji coba dari penelitian  yang sudah dilakukan,  terdapat  dua cluster yang telah ditentukan, untuk cluster_0 yang memiliki 1237 item dikategorikan laku, dan untuk cluster_1 memiliki 51 item dikategorikan kurang laku. Dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) 0.234.
Kata Kunci: K-Means, Clustering, Davies Bouldin Index (DBI)

## 1. PENDAHULUAN
Pelanggan  adalah  salah  satu  faktor yang  sangat penting  dalam  kegiatan  bisnis.  Bagaimana  sebuah bisnis  atau  industri  memperhatikan  pelanggannya, baik dalam hal pemenuhan produk, layanan penjualan, dan promosi, serta elemen lainnya, sangat memengaruhi  keberlangsungan  dan  keberhasilan sebuah  bisnis  atau  industri.  Perusahaan  tidak  dapat menjual  dan  mengirimkan  barang  yang  dibuat  tanpa pelanggan. Artinya, jika produk tersebut tidak terjual, perusahaan tidak akan mendapatkan penghasilan, yang pada  akhirnya  akan  mempengaruhi  keberlangsungan bisnis.[1]
Dengan  kemajuan  dalam  informasi  dan  analisis data, ada kesempatan baru untuk memahami perilaku konsumen  dan  mengembangkan  strategi  pemasaran yang  lebih  efektif.  Dalam  penjualan  sembako, memahami  perilaku  pelanggan  adalah  penting  untuk meningkatkan  penjualan  dan  efisiensi  operasi. Algoritma K-Means Clustering adalah salah satu cara untuk menemukan pola dan tren dalam data penjualan.
Sektor  penjualan sembako  adalah  kebutuhan pokok bagi masyarakat, penjualan sembako memainkan  peran  penting  dalam  ekonomi  Indonesia. Kajian  ini  mencoba  memberikan  wawasan  baru tentang perilaku pembeli dalam hal penjualan sembako melalui  analisis  data  penjualan  sembako  untuk menemukan  pola  pembelian  yang  dapat  digunakan untuk membuat strategi bisnis yang lebih efektif.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengelompokkan data  penjualan  sembako  dengan mempertimbangkan  perilaku  pembeli.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menemukan  kelompok  pembeli dengan  pola  dan  karakteristik  pembelian  yang sebanding  dengan  algoritma  Clustering  K-Means.
Tujuan  ini  mendorong  analisis  lebih  lanjut  tentang strategi  pemasaran  yang  lebih  khusus,  penyusunan produk, dan pelayanan pelanggan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining
Data mining adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan  proses  menemukan  pengetahuan tersembunyi dalam database. Data mining merupakan proses  semi-otomatis  yang  menggabungkan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak serta mengidentifikasi informasi yang memiliki potensi dan nilai guna dari database berukuran besar.[2]

## 2.2. Knowledge Discovery in Database
Penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge Discovery in Database, yang merupakan proses untuk mendapatkan informasi dari data tersembunyi dengan mengubahnya  menjadi  pola-pola  karakteristik  yang dapat diidentifikasi dari data tersebut.[3]
Gambar 1. Tahapan Proses KDD
1. Data Cleaning
2. Data Integration
3. Data Selection
4. Data Transformation
5. Data Mining
6. Evaluasi
7. Knowledge Presentation

## 2.3. K-Means
K-Means  adalah  salah  satu  algoritma  clustering yang  paling  populer  dan  sederhana.  Algoritma  ini bekerja  dengan  mengelompokkan  data  ke  dalam sejumlah  klaster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Proses  K-Means  dimulai  dengan  memilih  jumlah klaster yang diinginkan (k) dan menentukan titik awal yang  akan  digunakan  sebagai  centroid  untuk  setiap klaster.  Selanjutnya,  setiap  data  diklasifikasikan  ke dalam klaster yang  centroid-nya paling dekat dengan data  tersebut.  Setelah  semua  data  diklasifikasikan, centroid  dari  setiap  klaster  diperbarui  berdasarkan rata-rata dari semua data yang termasuk dalam klaster tersebut. Proses ini diulang beberapa kali sampai tidak ada perubahan dalam pengelompokan data.[4]

## 2.4. Clustering
Clustering  adalah  suatu  proses  di  mana  data dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok  dari sebuah kumpulan data yang tidak memiliki kelas yang diketahui  sebelumnya,  dan  menentukan  keanggotaan data  dalam  kelompok-kelompok  tersebut.  Potensi penggunaan  clustering  terletak  pada  kemampuannya untuk  mengidentifikasi  struktur  dalam  data,  yang dapat  diterapkan  dalam  berbagai  aplikasi  seperti pengenalan pola, pengolahan gambar, dan klasifikasi.[5]

## 2.5. Rapidminer
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  yang tersedia  untuk  umum  dan  bersifat  open  source. RapidMiner digunakan sebagai alat untuk menganalisis data secara menyeluruh. Dalam RapidMiner,  berbagai  teknik  seperti  deskriptif  dan prediksi  digunakan.  Pengoperasian  RapidMiner didasarkan pada bahasa pemrograman Java.[6]

## 2.6. Penelitian Terdahulu
Pada penelitian yang dilakukan oleh Bayu Rimbi Asmoro,  Agus  Wibowo,  dan  Ari  Fiqri  Aryadi  ini berjudul  “Penggunaan  Algoritma  K-Means  Untuk Menganalisa Penjualan Di Bigmart” Dalam penelitian ini,  algoritma  yang  digunakan  K-Means  untuk menganalisis  penjualan  di  BigMart  dibahas.  Dalam penelitian  ini,  produk  dikelompokkan  menjadi  tiga kelompok  berdasarkan  tingkat  kelarisan.  Software Rapidminer dan algoritma K-Means digunakan untuk menganalisis  data  penjualan  BigMart.  Penelitian mencakup  proses  preprocessing  data  menggunakan transformasi Z, penggunaan clustering K-Means untuk mengelompokkan  data  penjualan,  dan  penggunaan software  Rapidminer.  Hasil  analisis  menunjukkan
bahwa  ada  empat  kategori  produk  yang  paling  laku, enam  kategori  produk  yang  laku,  dan  enam  kategori produk  yang  tidak  laku.  Hasil  evaluasi  cluster menunjukkan bahwa cluster tersebut memiliki kualitas yang cukup, dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,497.[7]
Pada penelitian yang dilakukan oleh Kasini, dan Nani  Hidayati  ini  berjudul  “Penerapan  Data  Mining Untuk Clustering Pada Toko Laura Grosir Dan Eceran Menggunakan  Algoritma  K-Means”  penelitian ini membahas menggunakan metode clustering K-Means pada  toko  grosir  dan  eceran  Laura.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan  produk yang  sangat  laris,  laris,  dan  kurang  laris  berdasarkan data  penjualan  selama  tiga  bulan  terakhir.  Data  dari tujuh puluh lima produk dari toko tersebut digunakan dalam  penelitian  ini.  Data  produk  dikelompokkan  ke dalam tiga kelompok menggunakan metode pengelompokan  K-Means  berdasarkan  karakteristik atau fitur yang sebanding. Proses ini dilakukan secara manual dan menggunakan software RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga kelompok barang:  barang  yang  sangat  laris  (3  barang),  barang yang laris (9 barang), dan barang yang kurang laris (63 barang).[8]
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putri  Dwi Lestari, dan Mulyawan ini berjudul “Data Mining Pada Penjualan Air Bersih Di Spam Akidah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Rapidminer”  Penelitian ini  membahas  penggunaan data  mining  untuk  penjualan  air  bersih  di  Desa Kecomberan  SPAM  Akidah  menggunakan  algoritma clustering  K-Means.  Dengan  menggunakan  data kubikasi dari Januari hingga Desember 2022 milik 241 pelanggan, tujuan penelitian adalah untuk mengelompokkan  pelanggan  ke  dalam  dua  kategori: pengguna  hemat  dan  boros.  Hasilnya  menunjukkan bahwa 190 pelanggan termasuk dalam kategori irit di Cluster 0 dan 51 pelanggan termasuk dalam kategori boros di Cluster 1.[9]
Pada penelitian yang dilakukan oleh Yuli Hartati, Sarjon Defit, dan Gunadi Widi Nurcahyo ini berjudul “Klasterisasi  Bibit  Terbaik  Menggunakan  Algoritma K-Means  dalam  Meningkatkan  Penjualan”  penelitian ini  membahas  bagaimana  algoritma  K-Means digunakan untuk menggabungkan data penjualan bibit terbaik  di  UD.  Tiara  Brothers  untuk  meningkatkan penjualan. Studi ini menganalisis data penjualan bibit dari  Januari  hingga  April  2019  dan  menemukan 2 cluster yaitu bibit laris dan tidak laris, dengan 4 bibit unggul yang dapat meningkatkan penjualan. Data yang diuji  terdiri  dari  42 data  bibit  dari  2 cluster  adalah 4 data  bibit  laris  di  cluster  satu  (C1),  dan  38 data  bibit tidak laris di cluster dua (C2).[10]

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  klustering  penjualan  sembako  pada penelitian ini mengunakan tahapan yang sistematis dan terarah, pada gambar berikut:
Gambar 2. Tahapan Metode Penelitian
Berikut  penjelasan  masing-masing  tahapan  dari metode penelitian, yaitu:

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  penelitian  ini  adalah dataset penjualan sembako yang diambil dari  Kaggle dan  berjumlah 1288 sampel. Pengumpulan data  yang dirancang  untuk  memenuhi  kebutuhan  penelitian. Diharap bahwa data ini akan memungkinkan pengumpulan data yang relevan.
Gambar 3. Dataset Penjualan Sembako
Berikut penjelasan atribut pada gambar 3: a. Kuantum: Bisa kita sebut jumlah pembelian.
b. Nominal:  Bisa  kita  sebut  jumlah  transaksi pembelian.
1. Preprocessing Data Data dalam penelitian dikumpulkan dan diidentifikasi,  lalu  dilakukan  preprocessing,  yaitu pembersihan data (cleaning) dan replacing (missing values). Setelah tahap preprocessing,  data  telah  siap  untuk  digunakan untuk tahap berikutnya. 2. Penerapan Algoritma
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means untuk mendapatkan hasil dari kumpulan data yang akan dibagi menjadi 3 cluster.
3. Evaluasi Proses  evaluasi  akurasi  algoritma  pada  penlitina dilakukan  dengan  menggunakan  model  Davies Bouldin  Index  (DBI)  untuk  melihat  bagaimana hasil  dari  model  atau  metode  yang  digunakan dibandingkan dengan hasil sebelumnya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Penerapan Clustering pada Rapidminer
Desain model Algoritma  K-Means yang menggunakan  aplikasi  Rapidminer  adalah  sebagai berikut:
Gambar 4. Tampilan Pemodelan K-Means Clustering
Ada 3 proses yang dilakukan, yaitu:
a. Read CSV Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menginput  dataset berupa  file  berekstensi  CSV  dataset  penjualan sembako.
b. Clustering Tahapan  ini  melakukan  operasi  cluster  sebagai algoritma  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian ini.
c. Performance Pada  tahap  ini  melakukan  opereasi  pencarian
nilai Davies Bouldin Index (DBI).
Parameter  yang  digunakan  untuk  proses  cluster adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Parameter K-Means
Gambar  Parameter  K-Means  yang  digunakan Pada  gambar  5,  nilai  K  merupakan  nilai  yang digunakan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang akan dibentuk.
Setelah  dilakukan  dan  melewati  tiga  tahapan  di atas,  rapidminer  menghasilkan  beberapa  output  dan hasil pengujian, yang terlihat sebagai berikut:
Gambar 6. Visualisasi Grafik Cluster Dengan Packed

## Buble
Hasil  pengelompokan  data  ditunjukkan  dalam gambar 6 visualisasi data dalam bentuk grafik packed bubble  2  warna.  Warna  biru  menunjukkan  cluster_0 yang  memiliki  1237  item,  dan  warna  hijau menunjukkan cluster_1 yang memiliki 51 item.
Adapun titik pusat setiap cluster pada gambar 7, Dari  hasil  penerapan  algoritma  K-Means  pada  data penjualan  sembako dengan  menggunakan rapidminer diperoleh nilai centroid yang ditunjukkan di gambar 7 Centroid Table.
Gambar 7. Centroid Table

## 4.2. Hasil Penelitian
Berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan  dari tahapan-tahapan metode, yaitu:
1. Pengulangan yang dilakukan k=2, k=3, dan k=5 berikut hasilnya:
Tabel 1. hasil nilai DBI masing-masing K. NO Kluster Nilai DBI 1 K=2 0.234 2 K=3 0.248 3 K=5 0.240
Berdasarkan nilai Davies Bouldin Index (DBI) dalam penelitian ini mendapatkan nilai K=2 adalah 0.234, nilai K=3 adalah 0.248, dan nilai K=5 adalah 0.240. maka nilai terkecil dari cluster tersebut adalah K=2 dengan nilai 0.234.
2. Berdasarkan hasil perhitungan dan uji coba dari tahapan-tahapan  metode  yang  sudah  dilakukan, terdapat  2  cluster  yang  telah  ditentukan,  untuk cluster_0 yang memiliki 1237 item dikategorikan laku,  dan  untuk  cluster_1  memiliki  51  item dikategorikan kurang laku.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  berhasil  menemukan  pola  dalam pembelian  sembako  dengan  menganalisis  perilaku konsumen menggunakan algoritma K-Means Clustering. Hasil dari pengelompokan data penjualan sembako  yang  diambil  dari  platform  Kaggle mengungkapkan  bahwa  perilaku  pembeli  dapat dikelompokkan ke dalam  2 kelompok besar, di  mana setiap  cluster  memiliki  karakteristik  dan  pola pembelian  yang  berbeda.  Berdasarkan  hasil  dari penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  sebagi berikut:  Terdapat  2  cluster  dengan  sebaran  data sebanyak 1237 pembeli dikategorikan laku, dan untuk kategori  kurang  laku  sebanyak  51  pembeli.  Nilai Davies  Bouldin  Index  yang  dihasilkan  dari  proses cluster distance performance cluster_0 sebesar 0.234.
Untuk  penelitian  berikutnya,  direkomendasikan untuk  melakukan  langkah-langkah  sebagai  berikut: membandingkan algoritma k-Means dengan pendekatan hybrid k-Means, memperluas jumlah data yang  diproses,  dan  menambah  kriteria  penilaian, seperti nilai piutang pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Sudrajat,  I.  Cholid,  M.  Rachmadi,  and  V. Amalia, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Segmentasi  Pelanggan  Pada  Toko  Sembako Menggunakan Rapidminer Application of the K- Means  Algorithm  in  Customer  Segmentation  at Grocery Stores Using Rapidminer.”
[2]  A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “PENERAPAN  DATA  MINING  METODE  K- MEANS  CLUSTERING  UNTUK  ANALISA PENJUALAN  PADA  TOKO  YANA  SPORT,” 2022.
[3]  A. Muhidin and S. Kevin Alfandara, “ANALISIS DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING  PENJUALAN  STUDI  KASUS
DAPUR BU IPUNG,” vol. 13, 2022.
[4]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE  CLUSTERING  K-MEANS  UNTUK ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO  OJ CELL,” 2023.
[5]  Y.  Dharma  Putra,  M.  Sudarma,  and  I.  B.  A. Swamardika, “Clustering History Data Penjualan Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Majalah
Ilmiah Teknologi Elektro , vol. 20, no. 2, p. 195, Dec. 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p03. [6]  Y. Ratna Sari, A. Sudewa, D. Ayu Lestari, and T.
Ika  Jaya,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K- MEANS UNTUK CLUSTERING DATA
KEMISKINAN PROVINSI BANTEN
MENGGUNAKAN RAPIDMINER,” 2020.
[7]  B.  R.  Asmoro,  A.  Wibowo,  and  A.  F.  Aryadi, “PENGGUNAAN  ALGORITMA  K-MEANS UNTUK  MENGANALISA  PENJUALAN  DI BIGMART,” 2022.
[8]  Kasini and N. Hidayati, “Penerapan Data Mining Untuk  Clustering  Pada  Toko  Laura  Grosir  Dan Eceran Menggunakan Algoritma.”
[9]  P. D.  Lestari,  “DATAMINING  PADA
PENJUALAN AIR BERSIH DI SPAM AKIDAH  MENGGUNAKAN  ALGORITMA K-MEANS  CLUSTERING  MENGGUNAKAN RAPIDMINER,” 2023.
[10]  Y.  Hartati,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Klasterisasi  Bibit  Terbaik  Menggunakan Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan,” Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis , Mar. 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i1.56.