## Clustering Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan DBSCAN
Trisia Intan Berliana * , Elvia Budianita, Alwis Nazir, Fitri Insani
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950125232@students.uin-suska.ac.id, 2 elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 3 alwis.nazir@uin-suska.ac.id,
4 fitri.insani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950125232@students.uin-suska.ac.id Submitted: 07/12/2023 ; Accepted: 23/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak –Dalam  dunia bisnis dan  manajemen persediaan, pengelolaan persediaan  yang  efisien  merupakan hal  yang sangat penting.  Jika  suatu  perusahaan  tidak  memiliki  persediaan,  maka  tidak  mungkin  dapat  memenuhi  keinginan  konsumen. Mengelola  persediaan  barang  memerlukan  manajemen  persediaan  yang  cermat,  analisis  data  yang  baik.  Tantangan  dalam persediaan  barang  melibatkan  fluktuasi  permintaan  yang  tidak  terduga,  menyulitkan  penentuan  tingkat  persediaan  optimal. Diversifikasi  produk  dengan  berbagai  karakteristik  juga  menjadi  hambatan,  menghambat  pengelompokan  dan  perumusan strategi manajemen persediaan. Kurangnya segmentasi produk yang jelas menambah faktor penghambat, sulit mengidentifikasi kelompok barang serupa. Penumpukan stok yang tidak efisien dapat merugikan bisnis secara keseluruhan, sehingga penerapan clustering  diperlukan  untuk  mengoptimalkan  strategi  persediaan  berdasarkan  karakteristik  produk.  Dengan  menganalisis kelompok  produk,  perusahaan  dapat  mengembangkan  strategi  manajemen  persediaan  yang  lebih  efisien  dan  efektif.  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode  clustering  dengan  menggunakan  metode  elbow  dan  DBSCAN  (Density-Based  Spatial Clustering of Applications with Noise). Metode elbow yang digunakan untuk menentukan nilai eps dan minpts yang paling optimal. Tujuan penelitian  ini untuk  mengelompokkan  data persediaan barang  dengan  menggunakan atribut  Initial quantity (stok  awal),  quantity  sold  (stok  terjual),  dan  quantity  available  (stok  produk  tersedia).  Sehingga  dengan  data  yang dikelompokkan  dapat  memudahkan  perusahaan  untuk  mengoptimalkan  persediaan  barang  yang  paling  banyak  terjual  dan peminatnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian  elbow  dan  DBSCAN  diperoleh  144  cluster  dan  0  data    noise  dengan  cluster  2 merupakan  produk  dengan  jumlah  penjualan  dan  persediaan  yang  paling  banyak.Metode  DBSCAN  yang  diuji  tanpa menggunakan elbow memmperoleh hasil cluster 3 dan 959 data noise.
Kata Kunci: Persediaan Barang ; Data Mining ; Clustering; Elbow ; DBSCAN
Abstract– In the world of business and inventory management, efficient inventory management is very important. If a company does  not  have  inventory,  it  is  impossible  to  fulfill  consumer  desires.  Managing  inventory  requires  careful  inventory management and good data analysis. Challenges in inventory involve unpredictable fluctuations in demand, making it difficult to  determine  optimal  inventory  levels.  Product  diversification  with  various  characteristics  is  also  an  obstacle,  hindering grouping  and  formulating  inventory  management  strategies.  The  lack  of  clear  product  segmentation  adds  to  the  inhibiting factor, making it difficult to identify groups of similar goods. Inefficient stockpiling can be detrimental to the business as a whole, so implementing clustering is necessary to optimize inventory strategies based on product characteristics. By analyzing product groups, companies can develop more efficient and  effective  inventory  management strategies. This research uses a clustering method using the elbow method and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). The elbow  method  is  used  to  determine  the  most  optimal  EPS  and  Minpts  values.  The  aim  of  this  research  is  to  group  goods inventory data using the attributes Initial quantity (initial stock), quantity sold (stock sold), and quantity available (ava ilable product stock). So that grouped data can make it easier  for companies to optimize the inventory of the most sold goods. and fans. Based on the  elbow  and  DBSCAN test results, 144 clusters and 0 noise  data  were  obtained,  with  cluster 2 being the product with the largest number of sales and inventory. The DBSCAN method which was tested without using elbows obtained cluster 3 results and 959 noise data.
Keywords : Inventory; Clustering; Data Mining; Elbow; DBSCAN

## 1. PENDAHULUAN
Dalam zaman pertumbuhan teknologi  yang pesat, teknologi dapat mempermudah aktivitas  manusia di berbagai sektor sehingga lebih efisien dan efektif. Teknologi mampu menyediakan informasi yang akurat dan membantu mengorganisasi  data  perusahaan  dalam  jumlah  besar.  Selain  itu,  teknologi  juga  mendukung  perusahaan  dalam pengendalian persediaan, yang dilaksanakan untuk memenuhi kebutuhan konsumen dan menyediakan barang yang diperlukan[1].Pengambilan  keputusan  yang  tepat dalam  menetapkan  kebijakan  perusahaan.  Salah  satu  manfaat teknologi yang dapat dimanfaatkan dalam industri adalah dalam mengelola persediaan barang.Persediaan adalah sejumlah bahan atau barang yang perusahaan sediakan, termasuk barang jadi, bahan mentah, dan barang dalam proses[2].  Semua  ini  disiapkan  untuk  menjaga  kelancaran  operasi  perusahaan  dan  memenuhi  permintaan konsumen kapan pun dibutuhkan. Penyimpanan barang adalah tindakan penting bagi perusahaan dagang, karena itu  adalah  elemen  kunci  dalam  sektor  perdagangan  [3].Kesalahan  kecil  terkait  dengan  persediaan  barang  dapat menyebabkan  berbagai  masalah,  baik  itu  dalam  hal  akumulasi  barang  di  gudang  maupun  ketidaktersediaan barang[4].
Pencatatan persediaan barang menggunakan perangkat lunak, namun masih mengalami kendala, terutama terkait  dengan  fluktuasi  permintaan  pelanggan  yang  menyebabkan  ketidakstabilan  persediaan.  Perubahan permintaan yang dinamis dapat mengakibatkan penumpukan stok barang yang kurang diminati atau  kekurangan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7089
stok barang yang diminati. Keragaman produk juga menyebabkan manajemen persediaan yang kurang optimal, menghambat pemenuhan kebutuhan konsumen.
Kesulitan utama muncul dalam pengelompokan persediaan, terutama pada produk yang memiliki penjualan tinggi.  Tanpa  pengelompokan  yang  akurat,  toko  kesulitan  mengelola  persediaan  dengan  efektif.  Untuk  dapat mengatasi permasalahan tersebut,maka dibutuhkan suatu metode dan sistem perencanaan stok barang yang lebih baik  sehingga  memungkinkan  perusahaan  dapat  menyusun  strategi  pengelompokan  persediaan  serta mengoptimalkan persediaan untuk memastikan ketersediaan produk yang cukup tanpa mengalami kekurangan atau penumpukan yang tidak diinginkan.Oleh karena itu, diperlukan suatu teknik pengolahan data dengan teknik data mining clustering untuk mengelompokkan persediaan barang , melihat pola permintaan dengan mengelompokkan produk  dengan  permintaan  serupa.  Teknik  data  mining  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah pengelompokkan atau clustering menggunakan metode elbow dan metode DBSCAN.
Data  mining  adalah  suatu  proses  statistik  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan data.  Proses  data  mining  ini  bermanfaat  untuk  memberikan  solusi  kepada  para  pengambil  keputusan  di  dunia bisnis, dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja perusahaan [5].
Data  mining  memiliki  kecendrungan  dalam  sejumlah  data  yang  disimpan  dalam  penyimpanan  yang menggunakan teknik pola seperti matematika dan statistic[6]. Proses clustering adalah proses di mana objek-objek dikelompokkan berdasarkan prinsip kesamaan antara kelas-kelasnya [7].Clustering dikelompokkan ke dalam suatu kelompok  yang  mempunyai  tingkat  kemiripan/kesamaan  yang  tinggi  dan  sebaliknya  yang  mempunyai  tingkat ketidaksamaan yang tinggi (kesamaan yang rendah) dari kelompok berbeda [8].
Clustering melibatkan upaya untuk memaksimalkan kesamaan di antara anggota dalam satu kelompok dan meminimalkan kesamaan di antara kelompok atau cluster  [9].Terdapat beberapa  metode yang dapat digunakan untuk mencari atau menguji cluster terbaik,salah satunya metode elbow.Metode elbow merupakan metode yang digunakan  untuk  mencari  jumlah  cluster  atau  nilai  yang  optimal  untuk  suatu  dataset[10].DBSCAN  merupakan sebuah algoritma clustering yang melakukan cluster atau pengelompokkan data dengan prinsip mengelompokkan data yang berdekatan pada satu kelompok[11]. DBSCAN mengelompokkan bersama titik-titik yang saling dekat berdasarkan pengukuran jarak (biasanya jarak Euclidean) dan jumlah minimum titik. Ini juga menandai sebagai outlier titik-titik yang berada di daerah kepadatan rendah[12].
Penelitian  sebelumnya  yang  relevan  dengan  topik  ini  telah  dilakukan  oleh  Ramdhan,  Dwilestari,  Dana, Ajiz, dan Kasiani pada tahun 2022 dengan judul "Clustering Data Persediaan Barang Menggunakan Metode K- Means."  Fokus  penelitian  ini  adalah  menentukan  jumlah  persediaan  barang,  mengingat  fluktuasi  permintaan barang yang selalu berubah dari waktu ke waktu. Untuk mengatasi tantangan tersebut, diperlukan manajemen data persediaan  barang  yang  efisien,  yang  melibatkan  pengolahan  data  historis  transaksi  menggunakan  teknik  data mining dengan metode algoritma K-Means Clustering. Dengan mengelompokkan data menggunakan metode K- Means,  diharapkan  perusahaan  dapat  lebih  mudah  menentukan  persediaan  barang  dan  dengan  demikian meningkatkan efisiensi dalam pengadaan produk atau barang [13].
Selanjutnya,  Dedy  (2022)  melakukan  penelitian  berjudul  "Analisis  Metode  DBSCAN  (Density-Based Spatial Clustering Of Application with Noise) dalam Mendeteksi Data Outlier." Fokus utama penelitian ini adalah menganalisis data mining untuk mengidentifikasi data outlier melalui metode pengelompokan (clustering). Metode clustering yang digunakan adalah DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Of Application with Noise). Hasil penelitian  menyimpulkan  bahwa  nilai  epsilon  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  kluster  yang terbentuk.  Semakin  tinggi  nilai  epsilon,  maka  jumlah  kluster  yang  mungkin  terbentuk  akan  semakin  sedikit [14].Kemudian penelitian sebelumnya yang relevan dengan topik ini telah dilakukan oleh Sari, Oktavianto, dan Sulistyo  pada  tahun  2022  dengan  judul  "  Algoritma  K-Means  dengan  Metode  Elbow  untuk  Mengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Komponen Pembentuk Indeks Pembangunan Manusia." Penelitian ini  difokuskan  pada  upaya  pengelompokkan  wilayah  berdasarkan  empat  komponen  yang  membentuk  Indeks Pembangunan  Manusia,  dengan  tujuan  meningkatkan  indeks  pembangunan  manusia  berdasarkan  faktor-faktor tersebut. Penelitian ini menggunakan metode K-Means dan menerapkan metode elbow untuk menemukan jumlah kluster yang optimal guna menentukan ukuran kluster terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K- Means  dikembangkan  berdasarkan  komponen  pembentuk  Indeks  Pembangunan  Manusia,  dan  nilai  jarak  SSE (Sum  of  Squares  Error)  dari  1  kluster  ke  2  kluster  pada  titik  siku  Elbow  adalah  sebesar  1022987468.  Hasil pengelompokkan  menunjukkan  bahwa terdapat  29 kabupaten/kota dalam  cluster 1 dan 6 kabupaten/kota dalam cluster 2[15].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  elbow  untuk  dapat  memberikan  penentuan  jumlah  kelompok  yang optimal  pada  data  persediaaan  barang.Penelitian  ini  dapat  membuka  peluang  untuk  mengevaluasi  ketepatan metode Elbow dan mempertimbangkan variabilitas hasilnya terhadap jenis dan karakteristik data persediaan yang berbeda. Serta penggunaan metode DBSCAN yang dapat mengatasi tantangan spesifik dalam pengelompokan data persediaan barang. Penelitian ini dapat memberikan wawasan tentang sejauh mana DBSCAN dapat memberikan keunggulan dibandingkan dengan metode clustering lainnya dalam mengatasi noise dan pola-pola kompleks dalam data persediaan. Skalabilitas dan kemampuannya untuk mengidentifikasi klaster dengan kepadatan yang berbeda- beda menjadi alasan utama yang mendukung penggunaan DBSCAN dalam konteks manajemen persediaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini akan dilakukan analisa pengelompokan menggunakan metode elbow dan DBSCAN, Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan terdapat pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari tahapan penelitian diatas dapat menjelaskan beberapa tahapan yaitu : 1. Studi Literatur
Studi literatur yang digunakan sebagai referensi atau rujukan untuk penelitian bersumber dari jurnal-jurnal atau penelitian terkait, buku dan e-book yang berkaitan dengan metode elbow dan DBSCAN.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang digunakan bersumber dari kaggle. Data yang digunakan merupakan data persediaan toko kelontong. Data terdiri dari 1000 data.Dataset memiliki atribut 9 atribut.Adapun atribut yang digunakan pada dataset kaggle untuk penelitian adalah kuantitas awal kuantitas terjual dan kuantitas tersedia.
3. Preprocessing Data
Pra-pemrosesan  data  merupakan  suatu  proses  yang  melibatkan  beberapa  tahap  untuk  mengubah  data  awal menjadi bentuk yang lebih sederhana dan dapat dipahami[16]. a. Cleaning Data
Tahap  pembersihan  (cleaning  data)  merupakan  bagian  dari  preprocessing  data.Tujuannya  untuk membersihkan data mentah dari masalah nilai kosong (missing values),data duplikat,dan lainnya yang dapat menggangu keakuratan hasil analisis
b. Transformasi Data
Pada tahapan transformasi data dilakukan perubahan struktur ataupun format dari data mentah agar lebih sesuai  untuk  analisis  atau  pemodelan.Jika  terdapat  data  yang  berbentuk  teks,maka  data  dapat  diubah menjadi representasi numerik.Namun jika sudah berbentuk numerik maka tidak perlu dilakukan perubahan atau transformasi data
c. Normalisasi Data
Normalisasi data merupakan proses transformasi data dalam rangkaian sehingga semua nilai datanya berada dalam  rentang  tertentu.  Normalisasi  pada  data  set  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  dilakukan menggunakan rumus scalling yaitu :
Xnormalize = X−Xmin Xmax−Xmin (1) Keterangan:
X = Nilai atribut Xmin = nilai minimum dari atribut. Xmax = nilai maximum dari atribut. 4. Penentuan Nilai Menggunakan Elbow
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  menggunakan  python  untuk  menentukan  kombinasi  dari  nilai  eps  dan minpts  yang  akan  digunakan  untuk  metode  DBSCAN . Penentuan  jumlah  cluster optimal  dilakukan  dengan memperhatikan  nilai  SSE(Sum  Square  Error)  yaitu  perhitungan  jumlah  kuadrat  jarak  antara  centroid  dan
anggota  cluster  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang  ideal  untuk  membentuk  siku  [17]. Perhitungan nilai SSE dapat dilakukan menggunakan rumus :
SEE = Σ k=1 k Σ xᵢ∈Sĸ ||X 1 -C k || 2 (2)
Keterangan: K = jumlah cluster
Xi   = nilai atribut dari data ke-I Ck   = jumlah cluster i pada cluster ke-k"" ""  = perhitungan jarak Euclidean
5. Analisa Metode DBSCAN
Metode DBSCAN merupakan algoritma clustering berdasarkan kepadatan  data dengan menentukan jumlah data  (MinPts)  yang  terdapat  dalam  radius  Epsilon  (  eps  )    setiap  data[18]. Kepadatan  dalam  DBSCAN mengakibatkan tiga jenis status pada setiap data, yakni core (inti), border (batas), dan noise (gangguan)  [19]. DBSCAN menggunakan kepadatan data untuk menentukan klaster tanpa memerlukan definisi jumlah klaster sebelumnya, ini memungkinkan algoritma untuk menemukan klaster dengan bentuk dan ukuran yang berbeda dalam  ruang  data[20]  .  Setelah  data  melewati  proses  preprocessing  data  dan  metode  elbow  maka  data  siap dipakai untuk tahap selanjutnya yaitu menggunakan metode DBSCAN.Tahap-tahap yang dapat dilakukan pada metode DBSCAN dijelaskan menggunakan flowchart seperti gambar 2 yaitu:
Gambar 2. Flowchart Metode DBSCAN
Dari flowchart diatas, menjelaskan tahapan dari algoritma DBSCAN yaitu : a. Input data
b. Inisialisasi parameter minpts dan eps.Pilih nilai
c. Tentukan point atau titik awak secara acak.
d. Ulangi langkah 4-6 hingga semua titik telah diproses.
e. Hitung jarak dari semua titik yang density reachable terhadap p. menggunakan rumus euclidean distance.
𝑑𝑥𝑦 = √( 𝑥 1 − 𝑦 1) 2 + ( 𝑥 2 − 𝑦 2) 2 + ⋯ . . +( 𝑥𝑛 − 𝑦𝑛 ) 2 (3)
f. Jika data tidak termasuk titik pusat atau yang memenuhi eps lebih dari minpts maka titik p adalah core point dan cluster terbentuk.
g. Jika p border point dan tidak terdapat titik yang density reachable terhadap p, maka proses dilanjutkan ke titik yang lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Kebutuhan Data
Analisa kebutuhan data dilakukan pada data penelitian yang telah dikumpulkan.Data yang telah didapatkan  yaitu data berumbber dari kaggle  yang  berupa data dari toko kelontong.Selanjutnya akan dilakukan pengolahan data menggunakan tahapan Preprocessing data.Adapun tahapannya sebagai berikut :

## 3.1.1 Preprocessing Data
Preprocessing data dilakukan untuk membersihkan, mengubah dan mempersiapkan data mentah dan memastikan tidak ada data kosong sebelum digunakan dalam analisis data. Tabel 1 merupakan dataset yang akan digunakan dalam penelitian.
Tabel 1. Data Set
a. Cleaning Data
Tahap ini dilakukan pembersihan data,dari 1000 data set,tidak terdapat missing values ( data kosong ) maupun data duplikat dan lainnya yang menggangu analisis. Tabel 2 merupakan hasil dari cleaning data pada penelitian ini.
Tabel 2. Data Cleaning Id Intial Quantity Quantity Sold Quantity Available 1 12 1 11 2 7 6 1 3 21 10 11 4 4 3 1 5 12 9 3 6 10 1 9 7 11 7 4 … … … … … … … … 998 15 9 6 999 12 6 6 1000 4 2 2
b. Transformasi Data
Pada tahapan transformasi data,data yang akan digunakan adalah initial quantity (kuantitas awal ),quantity sold (kuantitas  terjual),dan  quantity  available  (kuantitas  tersedia  /  akhir).  Data  yang  digunakan  sudah  berbentuk
Invent oryId Store Name City Area Product Name Intial Quantity Quantit y Sold Quantity Available Cost Retail Price 1 Natio nal Stores Ouro Branco 9 Springview Point Chocolate Bar - Smarties 12 1 11 487 3,07 1500,3 9 2 Famil y Dolla r Geraka roú 5434 Daystar Circle Pepper - Red Bell 7 6 1 308 9,77 2095,6 1 3 BJ's Whol esale Club Radobo j 3 Darwin Drive Chickensplit Half 21 10 11 459 1,63 364,02 4 Ocea n State Job Lot Al Madīd 684 Bunting Lane Zucchini - Green 4 3 1 33,1 3 2111,2 1 5 Ollie' s Barga in Outlet Bo Phloi 50162 John Wall Drive Cod - Salted, Boneless 12 9 3 375 0,18 934,82 6 BJ's Whol esale Club Pieńsk 8 Fordem Pass Flower - Dish Garden 10 1 9 407 1,16 366,89 … … … … … … … … … … 999 Tuesd ay Morni ng Gaya 496 Dapin Hill Bread - Wheat Baguette 12 6 6 231 1,42 487,96 1000 Big Lots Sexmo an 99 Granby Place Soup - Knorr, French Onion 4 2 2 471 2,33 1769,6 1
angka  semua,  jadi  tidak  terdapat  atribut  data  perlu  dilakukan  proses  transformasi.  Tabel  3  dibawah  ini merupakan hasil transformasi data pada penelitian ini.
Tabel 3. Transformasi Data
Id Intial Quantity Quantity Sold Quantity Available 1 12 1 11 2 7 6 1 3 21 10 11 4 4 3 1 5 12 9 3 6 10 1 9 7 11 7 4 … … … … … … … … 998 15 9 6 999 12 6 6 1000 4 2 2
c. Normalisasi Data
Normalisasi data merupakan proses transformasi data dalam rangkaian sehingga semua nilai datanya berada dalam rentang tertentu.Pada tabel 4 dibawah ini merupakan hasil normalisasi data yang telah dilakukan menggunakan rumus scalling seperti pada rumus 1.
Tabel 4. Normalisasi Data
Id Kuantitas Awal  Kuantitas Terjual  Kuantitas Tersedia 0 0.873719 -0.122168 1.293041 1 0.041804 -1.305391 1.293041 2 0.041804 1.652667 -1.509388 3 0.041804 -0.122168 0.172069 4 -1.206070 -1.009585 -0.668659 … … … … 995 0.873719 1.652667 -0.388417 996 -0.166175 -0.417974 0.172069 997 -0.166175 1.356861 -1.509388 998 -1.830006 -1.305391 -1.229145 999 0.249783 0.469444 -0.108174

## 3.1.2 Penentuan Nilai Elbow
Dalam penelitian ini elbow digunakan sebagai metode untuk menentukan nilai eps dan minPts yang optimal dalam pengelompokkan  data  persediaan  barang  dengan  1000  data  yang  akan  diproses  pada  metode  clustering DBSCAN.Tools  yang  digunakan  untuk  menerapkan  metode  elbow  ini  menggunakan  python.  Pada  gambar  3 dibawah ini merupakan grafik yang dihasilkan ketika data diproses menggunakan metode elbow .
Penentuan  nilai  eps  (epsilon)  dan  minPts  dalam  metode  Elbow  (siku)  adalah  langkah  penting  dalam penggunaan  algoritma  DBSCAN.Algoritma  DBSCAN  menggunakan  parameter-parameter  ini  untuk mengidentifikasi  cluster  dalam  data.Titik  di  mana  penurunan  skor  elbow  menjadi  landai  (elbow  point)  adalah pilihan yang baik, karena itu menunjukkan bahwa penambahan cluster tidak lagi signifikan.Eps dan minPts yang dipilih yaitu 0,01 dan 1.

## 3.1.3 Analisa Metode DBSCAN
Pada penelitian ini didapatkan nilai eps dan minPts yang optimal dengan menggunakan elbow adalah 0,01 dan 1. Secara  berurutan  pada  gambar  4  dan  gambar  5  merupakan  inisialisasi  model  DBSCAN  dan  hasil  cluster  yang didapatkan.Proses clustering menggunakan metode algoritma DBSCAN dengan menggunakan python yaitu  :
Gambar 4. Inisialisasi DBSCAN
Gambar 5. Hasil Cluster
Pada Gambar 5 diatas merupakan hasil cluster menggunakan DBSCAN yang menghasilkan 144 cluster dan 0 data noise.  Hasil  cluster berupa data  yang telah dikelompokkan  berdasarkan  jumlah kuantitas awal, kuantitas terjual,kuantitas akhir dengan hasil jumlah persediaan atau stok yang sama atau mirip.Adapun  beberapa contoh data dari cluster 0,1,2 dan 3 terdapat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Cluster id ProductName Kuantitas Awal Kuantitas Terjual Kuantitas Tersedia Cluster 1 Wine - White, Ej 17 6 11 0 2 Wine - Kwv Chenin Blanc South 17 6 11 0 3 Wine - Red, Concha Y Toro 17 6 11 0 4 Beans - Fava Fresh 17 6 11 0 5 Chicken Thigh - Bone Out 17 6 11 0 6 Bread - Mini Hamburger Bun 17 6 11 0 7 Towel Dispenser 17 6 11 0 8 Coke - Classic, 355 Ml 17 6 11 0 9 Chips - Doritos 17 6 11 0 10 Veal - Bones 17 6 11 0 11 Wine - Baron De Rothschild 13 2 11 1 12 Coconut - Shredded, Unsweet 13 2 11 1 13 Devonshire Cream 13 2 11 1 14 Pepper - Green, Chili 13 2 11 1 15 Kaffir Lime Leaves 13 2 11 1
id ProductName Kuantitas Awal Kuantitas Terjual Kuantitas Tersedia Cluster 16 Beef Ground Medium 13 2 11 1 17 Beef - Tenderloin Tails 13 2 11 1 18 Veal - Heart 13 12 1 2 19 Wine - Montecillo Rioja Crianza 13 12 1 2 20 Beans - French 13 12 1 2 21 Cheese - Marble 13 12 1 2 22 Island Oasis - Magarita Mix 13 12 1 2 23 Five Alive Citrus 13 12 1 2 24 Wine - Ej Gallo Sierra Valley 13 12 1 2 25 Oil - Olive 13 12 1 2 26 Turkey - Breast, Double 13 6 7 3 27 Oregano - Dry, Rubbed 13 6 7 3 28 Rice Paper 13 6 7 3 29 Pea - Snow 13 6 7 3 30 Plaintain 13 6 7 3 31 Mustard - Seed 13 6 7 3 32 Wheat - Soft Kernal Of Wheat 13 6 7 3
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,algoritma  DBSCAN  dan  elbow  dapat  mengelompokkan produk  persediaan  barang.Penelitian  ini  menggunakan  atribut  kuantitas  awal,kuantitas  terjual,dan  kuantitas tersedia  dengan  menggunakan  python.Metode  elbow  digunakan  untuk  menentukan  nilai  eps  dan  minpts  yang paling optimal pada proses clustering DBSCAN,yang dimana nilai eps dan minpts didapat adalah 0,01 dan 1.Hasil cluster pada proses DBSCAN  menggunakan  pyhton menghasilkan  jumlah cluster  144  dan  jumlah  data noise 0. Hasilnya dapat mengelompokkan produk-produk dengan penjualan dan persediaan yang sama atau mirip.Seperti beberapa cluster dari 144 cluster yang tertulis pada table 4  yang  menunjukkan perbedaan dari tiap-tiap cluster. Dari 144 cluster, Cluster 2 merupakan data dengan kuantitas penjualan terbanyak dibandingkan dengan cluster lain.

## 3.1.4 Analisa Metode DBSCAN Tanpa Elbow
Setelah  melakukan  pengolahan  data  menggunakan  elbow  dan  DBSCAN  dan  diperoleh  hasil  144  cluster.Untuk melihat hasil dengan cluster yang lebih kecil, dilakukan pengolahan data menggunakan metode DBSCAN tanpa metode elbow. Seperti pada gambar 7 dibawah ini, Eps dan minPts yang digunakan adalah 0,1 dan 13.
Gambar 7. Inisialisasi DBSCAN
Gambar 8. Hasil Cluster
Berdasarkan  proses  metode  DBSCAN  tanpa  menggunakan  elbow  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil seperti pada gambar 8 diatas dengan jumlah cluster 3 dan jumlah data noise 959.Adapun data clusternya seperti pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Cluster
id ProductName Kuantitas Awal Kuantitas Terjual Kuantitas Tersedia Cluster 1 Coffee Cup 12oz 5342cd 6 4 2 0 2 Corn - Mini 6 4 2 0 3 Water - Mineral, Carbonated 6 4 2 0 4 Dr. Pepper - 355ml 6 4 2 0 5 Kumquat 6 4 2 0 6 Wine - Pinot Noir Stoneleigh 6 4 2 0 7 Squid - Tubes / Tenticles 10/20 6 4 2 0 8 Pepper - Green, Chili 6 4 2 0 9 Crab - Claws, Snow 16 - 24 6 4 2 0 10 Bulgar 6 4 2 0 11 Wine - Rhine Riesling Wolf Blass 6 4 2 0 12 Sauce - Vodka Blush 6 4 2 0 13 Chives - Fresh 6 4 2 0 14 Milk - Buttermilk 6 4 2 0 15 Muffin Hinge - 211n 6 4 2 0 16 Coffee - French Vanilla Frothy 5 4 1 1 17 Lid - 3oz Med Rec 5 4 1 1 18 Beef - Tongue, Fresh 5 4 1 1 19 Bandage - Fexible 1x3 5 4 1 1 20 Bacardi Raspberry 5 4 1 1 21 Fruit Mix - Light 5 4 1 1 22 Island Oasis - Ice Cream Mix 5 4 1 1 23 Capon - Breast, Double, Wing On 5 4 1 1 24 Mushroom Morel Fresh 5 4 1 1 25 Cheese - Brie,danish 5 4 1 1 26 Sauce - Vodka Blush 5 4 1 1 27 Pie Shell - 5 5 4 1 1 28 Pecan Raisin - Tarts 5 4 1 1 29 Beef - Bones, Marrow 16 4 12 2 30 Cake - Lemon Chiffon 16 4 12 2 31 Oxtail - Cut 16 4 12 2 32 Raspberries - Fresh 16 4 12 2 33 Beets - Pickled 16 4 12 2 34 Bread Base - Italian 16 4 12 2 35 Tea - Lemon Scented 16 4 12 2 36 Tea - Herbal Sweet Dreams 16 4 12 2 37 Beef - Tenderloin Tails 16 4 12 2 38 French Kiss Vanilla 16 4 12 2 39 Beef - Baby, Liver 16 4 12 2 40  Soup - Campbells Asian Noodle 16 4 12 41 Hand Towel 16 4 12
Pada  tabel  6  diatas,  merupakan  hasil  cluster  metode  DBSCAN  tanpa  menggunakan  elbow.Cluster yang terbentuk  terdapat  3  cluster  dengan  jumlah  data  noise  959.Dari  3  cluster  tersebut  terdapat  masing-masing perbedaan yang bisa dilihat.Pada Cluster berisikan data dengan produk jumlah penjualan paling sedikit.Cluster 0 berisikan data dengan produk dengan jumlah penjualan atau persediaan yang sedang atau sedikit lebih banyak dari cluster  1.  Kemudian  cluster  2  yang  berisikan  data  dengan  produk  yang  memiliki  jumlah  penjualan  ataupun persediaan yang paling banyak.
Jadi,  berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  yaitu  menggunakan  metode  elbow  dan  DBSCAN, diperoleh hasil 144 cluster dan data noise 0. Lalu pengujian metode DBSCAN tanpa elbow dengan eps 0,1 dan minPts 13, memperoleh hasil jumlah cluster 3 dan 959 jumlah data noise.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada data set dengan atribut kuantitas awal, kuantitas terjual dan kuantitas akhir  menggunakan  python, dapat disimpulkan  bahwa  metode DBSCAN dapat digunakan untuk data
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7089
dengan jenis kerapatan yang tinggi, dan metode elbow digunakan untuk menentukan nilai eps dan  minPts  yang optimal.Adapun  pengujian  pada  metode  DBSCAN  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  elbow  dan  tanpa elbow untuk memperoleh hasil yang lebih baik. Metode DBSCAN dengan menggunakan metode elbow didapat eps 0,1 dan minPts 1 dan memperoleh hasil 144 cluster dan 0 data noise.144 cluster dikelompokkan berdasarkan jumlah  persediaan  yang  serupa  atau  mirip  dengan  cluster  2  yang  merupakan  produk  dengan  penjualan  dan persediaan yang tinggi.Lalu pengujian metode DBSCAN yang dilakukan tanpa elbow dengan menggunakan eps 0,1  dan  minPts  13  diperoleh  hasil  3  cluster  dan  959  data  noise.Adapun  pada  3  cluster  yang  terbentuk  terdapat perbedaan  pada  masing-masing  cluster.Cluster  1  merupakan  produk  dengan  jumlah  penjualan  atau  persediaan yang  paling  sedikit,cluster  0  berisikan  produk  dengan  penjualan  dan  persediaan  yang  sedang  atau sedikit  lebih banyak dari cluster 0,dan cluster 2 dengan produk yang memiliki jumlah penjualan dan persediaan yang paling banyak  atau  tinggi.Dari  kedua  hasil  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  pengujian  menggunakan  elbow  terdapat kelebihan  masing-masing.Pengujian  menggunakan  elbow  dapat  memberikan  gambaran  visual  titik  clustering maupun menentukan,jumlah cluster dan eps yang optimal. Sementara tanpa menggunakan pengujian elbow dapat lebih  sederhana  dan  cepat  karena  dapat  langsung  memilih  konfigurasi  DBSCAN  tanpa  melakukan  anlisis tambahan.

## REFERENCES
[1] Ika Anikah, Agus Surip, Nela Puji Rahayu, Muhammad Harun Al- Musa, and Edi Tohidi, “Pengelompokan Data Barang Dengan  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk  Menentukan  Stok  Persediaan  Barang,”  KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 2, pp. 58–64, 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i2.120.
[2] Syardiansah, M. Fuad, and P. Sari, “Analisis Pengendalian Persediaan Produksi Pada Cv. Fanara Abadi,” J. Ilm. Manaj., vol. 8, no. 2, pp. 80–91, 2020.
[3] J. Heizer and B. Render, Operations management. New Jersey: Pearson Education, 2004.
[4] W.  Wilda  Rina  Hasibuan,  “Sosialisasi  Sistem  Informasi  Persediaan  Barang  Pada  Pt.  Immunotec  Profarmasia,”  J. Pengabdi. Barelang, vol. 4, no. 1, pp. 20–27, 2022, doi: 10.33884/jpb.v4i1.4674.
[5] M. H. Fakhriza and K. Umam, “Analisis Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada “Pt.Sukanda Djaya,” JIKA (Jurnal Inform., vol. 5, no. 1, p. 8, 2021, doi: 10.31000/jika.v5i1.3236.
[6] D. . Larose, Discovering knowledge in data : an introduction to data mining. New Jersey John Wiley & Sons, 2005.
[7] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means,” JUITA  J. Inform., vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[8] L. Muflikhah, D. E. Ratnawati, and R. R. M. Putri, Data Mining. Malang: UB Press, 2018.
[9] R. Rustam, S. Rahmatullah, S. Supriyato, and S. Wahyuni, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Triplek  Pada  Pt  Puncak  Menara  Hijau  Mas,”  J.  Inf.  dan  Komput.,  vol.  8,  no.  2,  pp.  75–86,  2020,  doi: 10.35959/jik.v8i2.186.
[10]  R. Sarno,  shoffi I. Sabilla, Malikhah, D. P. Purbawa, and S. H. Ardani, Machine Learning Deep Learning Konsep dan pemrograman python. Penerbit ANDI, 2019.
[11]  R. R. Muhima  et al., Kupas Tuntas Algoritma Clustering : Konsep,Perhitungan Manual,dan Program. Penerbit ANDI, 2022.
[12]  M.  Ramadhani  and  D.  Fitrianah,  “Implementation  of  data  mining  analysis  to  determine  the  tuna  fishing  zone  using DBSCAN algorithm,” Int. J. Mach. Learn. Comput., vol. 9, no. 5, pp. 706–711, 2019, doi: 10.18178/ijmlc.2019.9.5.862.
[13]  D.  Ramdhan,  G.  Dwilestari,  R.  D.  Dana,  A.  Ajiz,  and  K.  Kaslani,  “Clustering  Data  Persediaan  Barang  Dengan Menggunakan  Metode  K-Means,”  MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–9,  2022,  doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
[14]  D.  Armiady,  “Analisis  Metode  DBSCAN  (Density-Based  Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise)  dalam Mendeteksi  Data  Outlier,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  6,  p.  2158,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5080.
[15]  R.  Y.  Sari,  H.  Oktavianto,  and  H.  W.  Sulistyo,  “ALGORITMA  K-MEANS  DENGAN  METODE  ELBOW  UNTUK MENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN KOMPONEN PEMBENTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA,” pp. 1–9, 2022.
[16]  R.  Swastika,  S.  Mukodimah,  F.  Susanto,  M.  Muslihudin,  and  S.  Ipnuwati,  Implementasi  Data  Mining (Clustering,Association,Prediction,Estimation,Classifikation ). Penerbit Adab, 2023.
[17]  A.  B.  H.  Kiat,  Y.  Azhar,  and  V.  Rahmayanti,  “PENERAPAN  METODE  K-MEANS  DENGAN  METODE  ELBOW UNTUK  SEGMENTASI  PELANGGAN  MENGGUNAKAN  MODEL  RFM(Recency,  Frequency,  &  Monetary),”  J. Repos., vol. 2, no. 7, p. 945, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i7.973.
[18]  A.  Kristianto, “Analisa Performa  K-Means dan  DBSCAN  dalam Clustering Minat Penggunaan Transportasi Umum,” Elkom  J. Elektron. dan Komput., vol. 14, no. 2, pp. 368–372, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.551.
[19]  A.  Kristianto,  “Implementasi  DBSCAN  dalam  Clustering  Data  Minat  Mahasiswa  Setelah  Pandemi  Covid19,” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 426–431, 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i2.5638.
[20]  Z. V. Vi. Khan, D. Alamsyah, and W. Widhiarso, “Klasterisasi Topik Skripsi Informatika dengan Metode DBSCAN,” J. Algoritm., vol. 3, no. 1, pp. 82–90, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.3337.