## OPTIMALISASI PENJUALAN PRODUK MELALUI ANALISIS DATA DAN PENGELOMPOKAN PRODUK (STUDY KASUS HOPESPACE COFFE DENGAN ALGORITMA K-MEANS)
Dede Asmaya 1 , Bambang Irawan 2, Agus Bahtiar 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi , STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 asmayadede68@gmail.com

## ABSTRAK
Industri  makanan  dan  minuman,  terutama  dalam  bisnis  kafe,  mengalami  persaingan  yang  semakin  ketat dan  peningkatan  jumlah  pesaing.  Para  pemilik  usaha  di  sektor  ini  perlu  terus  berinovasi  serta  memperbaiki strategi  mereka  guna  menjaga  dan  meningkatkan  pangsa  pasar  mereka,  serta  meningkatkan  efisiensi  dalam operasional. Salah satu cara untuk mencapai tujuan ini adalah dengan melakukan analisis data penjualan secara detail dan menerapkan strategi pemasaran yang efisien, diharapkan dapat mendatangkan pengetahuan yang lebih mendalam terkait dengan tren penjualan harian di HopeSpace Caffe . Selain itu, melalui analisis yang dilakukan dengan  bantuan algoritma  K-Means ,  akan  terungkap  kelompok  produk  yang  memiliki  karakteristik  serupa berdasarkan  perilaku  pembelian  konsumen.  Hal  ini  akan  memberikan  sudut  pandang  baru  terkait  strategi pemasaran yang lebih efisien dan memampukan pemilik bisnis untuk merencanakan langkah-langkah yang lebih cermat  dalam  mengelola  operasional  bisnis  mereka.  dari  hasil  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  yang  optimal dari  penerapan algoritma  K-Means terhadap  data  penjualan  dan  pengelompokan  produk  kopi  di Hopespace Coffe menghasilkan  nilai  DBI 0.035 dengan K4.  Adapun Karakteristik dari cluster 0  yang terdiri dari 24 Item dengan  karakteristik  dari  tahun  2021-2022  Dengan  jenis  kopi  Robusta  memiliki  jumlah  Cup  yang  terjual  dari rata-rata 224 sampai 246, cluster 1 terdiri dari 24  Item dengan karakteristik dari tahun 2021-2022 Dengan jenis kopi  Arabica  memiliki  jumlah  Cup  yang  terjual  dari  rata-rata  413  sampai  491, cluster 2  terdiri  dari  24  item dengan karakteristik dari tahun 2021-2022 dengan jenis kopi Kamojang memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 89 sampai 134, Cluter 3 terdiri dari 24  item dengan  karakteristik dari tahun 2021-2022 dengan jenis kopi Puntang memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 34 sampai 116, dimana setiap kelompok memiliki karakteristik yang berbeda secara signifikan dari kelompok lainya.
Kata Kunci : Penjualan Kafe , algoritma K-Means , Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Industri makanan dan minuman, terutama dalam bisnis  kafe,  mengalami  persaingan  yang  semakin ketat  dan  peningkatan  jumlah  pesaing.  Dalam  situasi ini,  para  pemilik  usaha  di  sektor  ini  perlu  terus berinovasi  serta  memperbaiki  strategi  mereka  guna menjaga  dan  meningkatkan  pangsa  pasar  mereka, serta  meningkatkan  efisiensi  dalam  operasional. Salah  satu  cara  untuk  mencapai  tujuan  ini  adalah dengan  melakukan  analisis  data  penjualan secara detail  dan  menerapkan  strategi  pemasaran  yang efisien.
HopeSpace  Caffe ,  sebagai  bagian  dari  industri kafe, juga dihadapkan pada tantangan ini. Menyadari pola  penjualan  sehari-hari  dan  kebiasaan  pembelian pelanggan merupakan faktor penting dalam pengelolaan kafe yang efisien. Selain itu, mengelompokkan  produk  kopi  pembeli  dapat mempermudah  pengenalan  tren  konsumen  dan perancangan  strategi  pemasaran  yang  lebih  tepat  dan efektif.
Menurut  Jasenta  Mikha  Barus,  Muhammad Zunaidi  ,  Fifin  Sonata.  Dalam  penelitiannya  yang berjudul Implementasi Data Mining Untuk Klasterisasi  Penjualan  Makanan  Dan  Minuman Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus: Bloum
Coffee ),    Data  Mining  juga  disebut  sebagai serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual  dari  suatu  kumpulan  data.  Pada penelitian  ini  analisa  data  mining  dilakukan  dengan menggunakan metode K-Means . Dengan menggunakan  metode  ini,  data-data  yang  telah didapatkan  dapat  dikelompokan  kedalam  beberapa cluster  berdasarkan  kemiripandari  data-data  tersebut, sehingga  data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama  dikelompokan  dalam  satu  cluster  dan  yang memliki  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan dalam  cluster  yang  lain  yang  memiliki  karakteristik yang sama.
Menurut  Anggi  Octa  Fadilah,  Baenil  Huda, Agustia  Hananto,  Tukino  dalam  penelitian  nya  yang berjudul  Strategi  Promosi  untuk  Meningkatkan Penjualan  Kedai  Kopi  Desimal  Menggunakan Algoritma  K-Medoids  Clustering Anggi  ,  K-medoids merupakan  sebuah  algoritma  clustering  yang  mirip dengan k-means, tetapi menggunakan medoid sebagai representasi  dari  setiap  cluster  bukan  mean  (rata- rata). Medoid adalah objek dalam cluster yang paling dekat ke rata-rata semua objek dalam cluster tersebut. Algoritma  ini  berfokus  pada  memberikan  jarak
terpendek  antara  data  yang  terkait  dalam  setiap cluster [1]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi pemanfaatan
algoritma
K-Means
dalam mengkategorikan  produk  yang  ada  di HopeSpace Caffe berdasarkan  pola  pembelian  yang  serupa  yang diperlihatkan  oleh  para  pelanggan.  Keberhasilan algoritma  ini  telah  terbukti  di  berbagai  konteks, terutama dalam menganalisis asosiasi dan mengelompokkan data. Melalui implementasi algoritma  ini,  diharapkan  penelitian  ini  dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai cara pengelompokan produk di HopeSpace Caffe dapat  dilakukan  berdasarkan  kesamaan  pola pembelian.
Hasil penelitian ini diharapkan akan memberikan  manfaat  ganda.  Pertama,  pemilik HopeSpace  Caffe diharapkan  dapat  meningkatkan pemahaman mereka terkait pola penjualan harian dan kebiasaan belanja pelanggan. Hal ini diharapkan akan mendukung  perencanaan  persediaan,  manajemen stok,  dan  perumusan  strategi  pemasaran  yang  lebih efektif.  Kedua,  dengan  mengelompokkan  produk berdasarkan perilaku pembelian pelanggan, HopeSpace  Caffe berpotensi  untuk  merancang strategi pemasaran yang lebih terfokus dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Dalam era pertumbuhan pesat industri  makanan dan  minuman,  penelitian  ini  akan  memberikan petunjuk  berharga  bagi  pemilik  bisnis  sejenis  yang ingin meningkatkan efisiensi operasional mereka dan mencapai  kesuksesan  di  tengah  persaingan  yang semakin sengit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Literature Review
Penelitian yang berjudul Penerapan Data Mining Untuk  Clustering  Menu  Favorit Menggunakan Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus  Kedai  Expo)  yang ditulis  Setri  Dwi  Prasetiani.  [2]  Maraknya  café  juga dibarengi  dengan  tema  dan  tujuan  tertentu.  Misalnya seperti, dengan konsep live music, varian menu yang beragam  mulai  dari  tradisional  sampai  moderen, harga  yang  terjangkau,  dan  juga  fasilitas  lainnya (wifi,  kamar  mandi  ataupun  musholla).  Hal  tersebut semakin membuktikan bahwa minat masyarakat yang tinggi terhadap keberadaan café karena semakin rame maka  menunjukkan  bahwa  café  tersebut  sangat rekomen  untuk  dikunjungi  kembali  atau  bahkan dijadikan tempat favorit.
Penelitian yang berjudul Strategi Promosi untuk Meningkatkan  Penjualan  Kedai  Kopi  Desimal Menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering yang ditulis  Anggi  Octa  Fadilah,  Baenil  Huda,  Agustia Hananto,  Tukino.  [1]  tentang  cara  berpromosi  harus didasarkan  pada  data  yang  ada,  data  tersebut  dapat menjadi  aspek  penting  dalam  menentukan  pola penjualan  dengan  mengamati  perilaku  pembelian konsumen.  Jika  data  dianalisis  secara  efektif,  maka
dapat  terungkap  produk  mana  yang  paling  populer dan  mana  yang  tidak  laku,  dengan  begitu memungkinkan  perbaikan  item  menu  yang  kurang baik untuk meningkatkan strategi promosi.
Penelitian  yang  berjudul  Implementasi  Data Mining  Untuk  Klasterisasi  Penjualan  Makanan  Dan Minuman  Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi Kasus:  Bloum  Coffee)  yang  ditulis  oleh  Jasenta Mikha Barus, Muhammad Zunaidi , Fifin Sonata.  [3] Dengan  menggunakan  metode  ini,  data-data  yang telah  didapatkan  dapat  dikelompokan  kedalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan dari data-data tersebut, sehingga data-data yang memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu cluster  dan  yang  memliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan dalam cluster yang lain yang memiliki karakteristik yang sama.
Penelitian  yang  berjudul  Analisis  Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Pemesanan Konsumen  Pada  Ucokopi  yang  ditulis  oleh  Dewinta Marthadinata  Sinaga  ,  Wiranto  Hernandesz  Sirait, Agus Perdana Windarto. [4].
Penelitian  yang  berjudul  Clustering  Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means  yang  ditulis  oleh Fintri  Indriyani  ,  Eni  Irfiani  [5]  Data  mining merupakan  penggalian  data  yang  tersembunyi  dari database.  Proses  Clustering  merupakan  suatu  proses pengelompokan  berdasarkan  atas  prinsip  kesamaan kelas  serta  mengurangi  kesamaan  antar  kelas. Berbagai algoritma dalam clustering telah dikembangkan utnuk menghasilkan kinerja yang baik.
Penelitian  oleh  Hani  Prastiwi,  Jeny  Pricilia, Errissya Raswir.[6] yang berjudul Implementasi Data Mining  Untuk Menentukan  Persediaan  Stok  Barang Di  Mini  Market  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering.  Metode  K-Means  sudah  menjadi  salah satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk merancang  strategi  persediaan  barang  yang  efektif menggunakan  data  transaksi  penjualan.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk menerap kan algoritma K- Means  dan  data  transaksi  penjualan  dari  MM  Glory sebagai contoh tipikal.
Penelitian  oleh  dengan  judul  Penerapan  Data Mining  Dalam  Pemilihan  Produk  Unggulan  dengan Metode Algoritma K-Means  Dan K-Medoids dengan penulis  Reza  Gustrianda,  Dadang  Iskandar  Mulyana. [7]
Penelitian  oleh  Sabrina  Aulia  Rahmah.  [8] dengan judul penelitiannya Klasterisasi Pola enjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu  Raja)  Dalam  penelitiannya  Data  Mining adalah  suatu  proses  pencarian  atau  penggalian  suatu informasi  yang dilakukan di  dalam sebuah data  yang besar. Clustering (pengelompokan)  merupakam  salah satu  metode  yang  dilakukan  di  dalam  proses  Data Mining.
Penelitian oleh Indah Nuryani.  [9] Dedi Darwis dengan  judul  penelitiannya  Analisis  Clustering  Pada
Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K-Means, dalam  penelitiannya  Pada  pembahasan  penelitian  ini memilih metode clustering karena dapat mengelompokan beberapa data/obyek ke dalam suatu cluster  oleh  karena  itu  dalam  masing-masing  cluster berisi data yang mirip. Dalam clustering menghasilkan obyek yang mirip berjarak dekat dalam satu  cluster  dan  menghasilkan  jarak  antar  cluster sejauh mungkin.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Suhandio Handoko, Fauziah , Endah Tri Esti Handayani dengan judul penelitiannya Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan
Paket Data Telkomsel Menggunakan
Metode
K-Means
Clustering,  Data  mining  yang  biasa  disebut  sebagai knowledge  discovery  in  database  (KDD)  merupakan kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola hubungan  dalam  himpunan  data  yang  berukuran besar.  Output  dari  data  mining  ini  dapat  digunakan untuk  pengambilan  keputusan  di  masa  depan.  Salah satu  teknik yang  dikenal  dalam  data  mining  yaitu clustering.[10]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  deskriptif  analitis  dengan  pendekatan kuantitatif.  Artinya  dalam  penelitian  yang  dilakukan penekanannya  adalah  pada  analisis  data  numerik (angka), yang tujuannya untuk memperoleh gambaran yang  jelas  tentang  keadaan  dengan  menyajikan, mengumpulkan  dan  menganalisis  informasi  yang diperoleh, sehingga menjadi informasi baru. informasi.  cocok  untuk  analisis.  Tahapan  penelitian dapat dilihat pada gambar 3.1 dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  penulis  ialah  data primer,dalam  data  primer  ialah diperoleh  secara langsung  oleh  peneliti  melalui  observasi,  wawancara pribadi,  atau  eksperimen. Penelitian  ini  mengambil dataset secara langsung ke hopespace caffe  yang ber alamat  Jl.  Soekarno  Hatta,  Bojongsari,  Kec. Indramayu, Kabupaten Indramayu, Jawa Barat 45214 atau
link maps https://maps.app.goo.gl/KWx1HMQJGCDdC26e7 , dataset  penjualan  produk  kopi  di  hopespace  caffe memiliki 9 atribut dan 96 record.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  data penjualan kopi di hopespace caffe di indramayu jawa barat yang dataset diambil langsung ke kafe tersebut, data  tersebut  diambil  dari  tahun  2021  sampai  tahun 2022  dengan  jumlah  populasi  pada  penelitian  ini berjumlah  96  data.  Sampel  dikelompokan  dalam  9 atribut  yaitu  tahun,  bulan,  jenis  kopi,  harga perbungkus,  isi  perbungkus,  produksi,  jumlah  cup, harga unit.
3.4. Teknik Pengumpulan Data
3.4.1. Observasi
Observasi  adalah  mengemukakan  observasi merupakan  sebuah  pengamatan  secara  langsung terhadap suatu objek yang ada di lingkungan baik itu yang  sedang  berlangsung  atau  masih  dalam  tahap yang  meliputi  berbaagai  aktivitas  perhatian  terhadap suatu  kajian  objek  yang  menggunakan  pengindraan. Dan  merupakan  dari  suatu  tindakan  yang  dilakukan secara sengaja atau sadar dan juga sesuai urutan.[11]

## 3.4.2. Wawancara
Wawancara  merupakan  interaksi  tanya  jawab antara  dua  pihak  yang  setidaknya  satu  diantara mereka  memiliki tujuan serius  yang telah ditetapkan, pelatihan wawancara pada dasarnya harus melibatkan simulasi intensif. Kegiatan pelatihan wawancara kerja ini dilaksanakan secara interaktif melalui seminar dan praktik secara langsung.[12].

## 3.5. Teknik Analisis Data
Gambar 2. KDD (Knowledge Discovery in Database)
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Langkah-langkah  dan  proses  yang  ada  dalam Knowledge  Discovery  in  Database diuraikan  sebagai berikut: a. Selection Tahap  pertama  adalah  tahap  seleksi,  dimana pemilihan  data  merupakan  proses  menganalisis data  yang  relevan  dari  database,  karena  tidak semua data dibutuhkan dalam proses data mining. Pemilihannya  dilakukan  dengan  data  penjualan kopi Hopespace tahun 2021-2022 yang berjumlah 96 data.
b. Preprocessing
Langkah  selanjutnya  adalah  praprocessing,  di mana  data  yang  dikumpulkan  disaring  untuk mengetahui  kesalahan  atau  kelalaiannya.  Proses ini  mencakup  tindakan  seperti  penanganan  data kosong,  duplikat,  atau  hilang  untuk  memastikan bahwa data sesuai dengan format yang diinginkan. c. Transformation
Langkah  ini  dilakukan  untuk  menafsirkan  atau memodelkan  data  secara  lebih  efektif,  dan  sering kali  melibatkan  transformasi,  agregasi  variabel, normalisasi, atau pengelompokan.
d. Data mining Tahapan  ini  merupakan  tahap  utama  dari  proses data mining. Banyaknya prediksi harus mengidentifikasi hubungan dan tren antar parameter dalam data.
e. Evaluation
Interpretasi  melibatkan  analisis  dan  pemahaman hasil model regresi linier. Dalam tahap ini penulis mencoba  menafsirkan  arti  algoritma  k-means, menentukan nilai davies bouldin. Evaluasi menilai kualitas  dan  efisiensi  algoritma  k-means  yang dibangun.  Tujuannya  adalah  untuk  memastikan bahwa  algoritma  tersebut  dapat  diandalkan  dan memberikan hasil yang relevan .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahapan yang pertama yaitu data selection . Pada tahap  ini  memasukkan  operator Read  Excel yang berfungsi untuk  membaca data excel Penjualan kopi . Selanjutnya yaitu import data. Seperti pada  Gambar.
Gambar 3. Operator Read Excel
Parameter pada operator Read Excel menggunakan  parameter default .  Data  yang  berhasil di import menggunakan read  excel akan  muncul preview data.berikut hasil gambar 4 data Read Excel.
Gambar 4. Data Read Excel
Pada  langkah  selanjutnya, operator  Select Attributes dimasukkan,  untuk  memilih  atribut  mana yang dipilih . Berikut Gambar 5 sellect atributes.

## Gambar 5. Operator Select Attributes
Parameter pada operator Select Attributes hanya mengganti attribute filter type a subset . Hasil preview pada Select  Attributes. Lalu  pilih  atribut  yang  ingin digunakan  Berikut  dapat  dilihat  pada  gambar  6 Sellect Atributes.

## Gambar 6. Select Attributes
Dari total 9 atribut yaitu tahun, bulan jenis kopi, harga/bks,  isi/bks,produksi  cup,  jumlah  cup  terjual, harga  per  cup,  dan  jumlah.dipilih  menjadi  6  atribut yaitu tahun, bulan, harga per cup, jenis kopi, jumlah, jumlah  cup  terjual.  Pemilihan  atribut  ini  didasarkan pada relevansi informasi terkait dengan analisis yang ingin  dilakukan..  Kombinasi  dari  keenam  atribut  ini dapat  memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang penjualan  produk  kopi  dalam  suatu  konteks  tertentu. yang tertera pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Hasil Select Attributes Atribut Yang Tidak Digunakan Atribut Yang Digunakan Harga/bks Bulan Isi/bks harga per cup Produksi cup jenis kopi Total pendapatan jumlah cup terjual tahun Model  proses  pada rapidminer dilangkah Selection tampak pada gambar 7 terkait model proses langkah selection di rapidminer.

## Gambar 7. Model proses langkah Selection di Rapidminer

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahap Pre - Processing ,  langkah-langkah dilakukan untuk membersihkan dan menyiapkan data sebelum  dilakukan  analisis  atau  pemodelan.  Tujuan utamanya  adalah  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  memiliki  kualitas  yang  baik,  akurat,  dan sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  yang  akan dilakukan.  Proses  ini  mencakup  langkah-langkah seperti menangani data yang kosong, menghapus data duplikat, serta mengatasi nilai yang hilang agar sesuai dengan  format  yang  diinginkan.  Data  yang  telah dibersihkan menjadi lebih mudah untuk dianalisis dan dapat  menghasilkan  hasil  yang  lebih  akurat.    Salah satu  operasi  yang  umum  dilakukan  dalam  proses  ini adalah  menggunakan  operator  " Replace  Missing Values "  yang  bertujuan  untuk  menggantikan  atau mengisi  nilai  yang  hilang  dalam  dataset  dengan  nilai yang  valid  atau  dapat  diproses  lebih  lanjut.  Dengan menggunakan  operator  ini,  kita  dapat  menentukan metode pengisian nilai yang hilang, seperti pengisian dengan  nilai  rata-rata,  median,  modus,  atau menggunakan  teknik  lain  yang  sesuai  dengan karakteristik  data.    Dalam  konteks  ini, Replace Missing  Values digunakan  untuk  mengatasi  masalah data  yang  tidak  lengkap,  memastikan  bahwa  data yang  digunakan  untuk  analisis  atau  pemodelan  tidak memiliki  nilai  yang  hilang,  sehingga  memungkinkan analisis yang lebih tepat dan akurat. Gambar 8 adalah operator replace missing value.
Gambar 8. Operator Missing Value
Setelah  dilakukan  pembersihan  data  oleh operator Replace  Missing  Values memiliki  hasil seperti  pada  gambar  4.6  yang  menghasilkan  tidak adanya  perubahan  data  dan  masih  tetap  sama berjumlah 96 data dari tahun 2021 sampai tahun 2022 ,  dikarenakan  data  yang  digunakan  merupakan  data lengkap  tidak  ada  data  yang  kosong,  ganda  ataupun missing seperti pada gambar 9 Missing Values.\
Gambar 9. Missing Values

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  berikutnya,  dilakukan  proses transformasi  data  dengan  menggunakan  parameter “ Set  Role ”  dan  “ Normalize ”.  Transformasi  ini bertujuan  untuk  menetapkan  peran  atribut  dan mengubah  skala  nilai  variabel.  Dengan  menetapkan peran  atribut,  data  menjadi  lebih  terstruktur  dan  siap untuk  dianalisis  lebih  lanjut.  Normalisasi,  yang mencakup pengubahan skala nilai variabel ke rentang antara  0  dan  1,  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa semua  variabel  memberikan  dampak  yang  seimbang pada analisis.
Operator set  role dapat  ditampilkan  pada gambar 10 dibawah ini
Gambar 10. Operator Set Role
Proses  “ Set  Rol ”  merupakan  tahap  penting dalam  persiapan  data  sebelum  menjalani  analisis lebih  lanjut.  Pada  tahap  ini,  peneliti  memanfaatkan set  rol dengan  tujuan  menetapkan  atribut  Jenis  Kopi sebagai  ID.  Dengan  menetapkan  atribut  Jenis  Kopi sebagai  ID,  data  menjadi  lebih  terstruktur  dan  dapat diakses  dengan  lebih  mudah  dalam  tahap  analisis berikutnya. Proses Set Role ditampilkan pada gambar 11
4.4. Normalize
Tahap  selanjutnya  yaitu  dengan  menggunakan operator Normalize. operator Normalize ditampilkan pada gambar 12
Gambar 12. Operator Normalize
Dengan  menggunakan operator  normalize , tahap transformasi data dapat dijalankan dengan lebih terstruktur,  sehingga  data  siap  untuk  dianalisis  lebih mendalam. Normalisasi, sebagai metode transformasi data  dilakukan  untuk  mengadaptasi  skala  nilai variabel,  tujuannya  untuk  menjamin  bahwa  semua variabel  memiliki  pengaruh  yang  seimbang  pada proses  analisis.  Data  normalisasi  ditampilkan  pada gambar 4.11.
Gambar 13. Hasil Normalisasi Data
4.5. Data Mining
Tahap selanjutnya memasukkan operator Clustering yang berfungsi untuk menentukan Cluster atau pengelompokan data. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means dan  menggunakan 4 Cluster max  perulangan  10.  Seperti  pada  gambar 4.12 operator clustering menggunakan k-means.

## Gambar 14. Operator Clustering
Parameter  pada  operator Clustering K-Means dimana  diketahui  K  =  4, max  run =  10  kali  putaran, tipe measure = Numerical  Measure yang Euclidean Distance dan max optimal steps = 100. Hasil  operator Clustering  K-Means diperoleh  4 Cluster yaitu Cluster 0  sebanyak  24 items , Cluster 1
sebanyak  24 items , Cluster 2  sebanyak  24 items , Cluster 3  sebanyak  24 items , dengan  total items sebanyak 96 items . Seperti pada gambar 4.13 Cluster Model.
Gambar 15. Cluster Model
Gambar 16. Hasil Operator Clustering menggunakan K-Means Setelah proses pengelompokan data
menggunakan algoritma clustering seperti K-Means , langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  validasi terhadap cluster yang  dihasilkan.  Salah  satu  metode validasi  yang  umum  digunakan  adalah  dengan menggunakan  performa  jarak cluster ( Cluster distance  performance )  untuk  mengevaluasi  seberapa baik cluster yang dihasilkan.  Pada tahap ini, evaluasi dilakukan  menggunakan  model performance untuk menghitung  nilai Davies  Bouldin Index  (DBI).  DBI adalah  salah  satu  metrik  evaluasi  yang  digunakan untuk  mengukur  kualitas  klaster  berdasarkan  jarak antara Claster ,  yang  lebih  baik  ketika  nilainya mendekati 0.
Tujuan  dari  penggunaan  operator  ini  adalah untuk  mengidentifikasi  nilai  k  yang  paling  optimal dalam  klasterisasi.    Fungsi  dari  operator  ini  adalah melakukan  evaluasi  DBI  menggunakan  nilai  k  yang ditentukan  secara  acak  atau  diuji  secara  berulang, dengan  tujuan  untuk  menentukan  nilai  k  yang  paling optimal.  Dengan  melakukan  perhitungan  DBI  pada berbagai  nilai  k,  operator  tersebut  membantu  dalam mengevaluasi  performa cluster yang  dihasilkan  oleh model K-Means. Hasil dari evaluasi ini memberikan pemahaman tentang seberapa baik pembagian Claster yang dihasilkan oleh algoritme K-Means dengan nilai k tertentu. Nilai DBI yang mendekati 0 menunjukkan bahwa  pembagian cluster memiliki  jarak  antar Claster yang  optimal,  menunjukkan  bahwa  nilai  k tersebut  mungkin  merupakan  pilihan  yang  lebih  baik untuk  mewakili  struktur  data  yang  ada  seperti  pada gambar 16 operator performance.
Gambar 17.  Operator Performance
Hasil dari nilai pada Davies Bouldin Index yang di  dapat  dari  penelitian  ini  dan  yang  hasilnya  paling mendekati  0  yaitu  0.035  ,  menggunakan  nilai  k  =  4 dengan  maksimal  perulangan  10  kali  seperti  gambar 17 hasil operator performance.

## Gambar 18. Hasil Operator Performance
Untuk mendapatkan nilai k yang paling optimal, dilakukan  10  kali  percobaan.  Nilai  k  yang  paling optimal adalah nilai k dengan hasil DBI mendekati 0. Dari  4  kali  percobaan,  nilai  k  yang  paling  optimal terdapat  pada  k  =  4  dengan  hasil  DBI  nya  adalah 0.035.  Hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  dapat dilihat  pada  tabel  4.2.  hasil  DBI  Model  proses  pada rapidminer semua  langkah tampak  pada  gambar  18 Model proses semua langkah di Rapidminer.

## Gambar 19. Model proses semua langkah di Rapidminer
4.6. Hasil nilai Davies Bouldin Index(DBi) yang optimal dari penerapan algoritma K-Means terhadap Data Penjualan dan Pengelompokan Produk Kopi di Hopespace
Coffe Dengan Penerapan Algoritma K-Means

## Tabel 2. Hasil Nilai DBI
No. Cluster Davies Bouldin Indeks 1 K2 0.249 2 K3 0.302 3 K4 0.035 4 K5 0.119 5 K6 0.161 6 K7 0.241 7 K8 0.148 8 K9 0.235 9 K10 0.295
4.7. Pembahasan Dari hasil analis data penjualan dan pengelompokan  produk  kopi  di Hopespace  Coffe dengan algoritma k-means , algoritma K-Means dapat membantu  mengidentifikasi  tren  konsumen  terhadap produk  kopi  di HopeSpace Coffee dengan  cara Segmentasi  konsumen, Algoritma  k-means bisa digunakan  untuk  menentukan clustering produk  kopi dengan  langkah  langkah  pemilihan  fitur,pemrosesan data,  penentuan  jumlah  cluster,  inisialisasi  pusat cluster ,  penetapan,  dan  evaluasi  cluster.  dan  hasil analisis  penjualan  dan  pengelompokan  produk  kopi dapat memberikan wawasan strategis untuk meningkatkan  kinerja  bisnis  dan  profitabilitas HopeSpace  Coffee adalah  dengan  cara  pemahaman konsumen,  penyesuaian  harga,  strategi    pemasaran yang lebih tepat dan efisiensi.
Dilihat  dari  hasil  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  yang  optimal  dari  penerapan algoritma  K- Means terhadap  data  penjualan  dan  pengelompokan produk  kopi  di Hopespace  Coffe menghasilkan  nilai DBI  0.035  dengan  K4.  Adapun  Karakteristik  dari cluster 0  yang  terdiri  dari  24  Item  dengan karakteristik dari tahun 2021-2022 Dengan jenis kopi Robusta  memiliki  jumlah  Cup  yang  terjual  dari  rata- rata  224  sampai  246, cluster 1  terdiri  dari  24    Item dengan  karakteristik  dari  tahun  2021-2022  Dengan jenis kopi Arabica memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 413 sampai 491, cluster 2 terdiri dari 24 item  dengan  karakteristik  dari  tahun  2021-2022 dengan  jenis  kopi  Kamojang  memiliki  jumlah  Cup yang  terjual  dari  rata-rata  89  sampai  134, Cluter 3 terdiri  dari  24    item  dengan  karakteristik  dari  tahun 2021-2022  dengan  jenis  kopi  Puntang  memiliki jumlah Cup yang terjual dari rata-rata 34 sampai 116, dimana  setiap  kelompok  memiliki  karakteristik  yang berbeda secara signifikan dari kelompok lainya.
Ini berarti algoritma K-Means berhasil mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  konsisten  dan berbeda  diantara  kelompok  produk  kopi  yang  ada  di Hopespace  Coffe .  dengan  demikian  hasil  ini memberikan  keyakinan  bahwa  segmentasi  produk kopi yang dilakukan berdasarkan Algoritma K-Means memiliki  validasi  yang  tinggi  dan  dapat  diandalkan untuk  digunakan  dalam  pengambilan  Keputusan strategis  terkait  pemasaran  pengelola  stok  dan pengembangan produk di Hopespace Coffee.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dengan  pengelompokan tingkat penjualan jenis kopi di hopespace cafee yang telah  dilakukan  oleh  penulis  ,  dapat  disimpulkan bahwa  :  Penelitian  ini  melakukan  10  kali  percobaan dengan  k  yang  berbeda.  Dan  diketahui  dari  10  kali percobaan,  nilai  k  yang  paling  optimal  terdapat  pada k  =  4  dengan  hasil  DBI  nya  adalah  0.  035. Cluster yang  dihasilkan  memperoleh  sebanyak  10 Cluster Setiap klaster memiliki karakteristiknya sendiri dalam tingkat penjualan yang berbeda-beda tergantung jenis kopi  yang  dijual. Claster tersebut  menunjukkan
sejumlah  pola  yang  paling  banyak  diminati  oleh pengunjung hopespace  cafee terhadap  menu  yang dijual.  Dari  hasil cluster yang  dilakukan  penulis terdapat  beberapa  jenis  kopi  yang  paling  diminati oleh pengunjung diantara nya jenis kopi Arabica yang menjadi best seller di hopespace caffe.
Saran  dari  penelitian  ini  adalah  Analisis  Lebih Mendalam  terhadap Claster yang  Ditemukan: Lakukan  analisis  lebih  lanjut  terhadap  karakteristik masing-masing Claster .  Perhatikan  tidak  hanya tingkat  penjualan,  tetapi  juga  faktor  lain  seperti meningkatkan penjualan kopi dan berbagai menu lain nya  di hopespace  caffe .  Eksplorasi  Lebih  Lanjut terhadap  Variabel  Lain:  penambahan  variasi  di  kopi untuk mengeksplorasi rasa yang mungkin memengaruhi tingkat penjualan. Misalnya, penambahan  jenis  kopi,  menambahkan  varian  rasa yang  bervariasi  Hal  ini  dapat  membantu  dalam peningkatan penjualan di hopespace caffe.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  O.  Fadilah,  B.  Huda,  A.  Hananto,  dan Tukino,  “Strategi  Promosi  untuk  Meningkatkan Penjualan  Kedai  Kopi  Desimal  Menggunakan Algoritma  K-Medoids  Clustering,” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  hal. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5561.
[2]  S. D. Prasetiani dan N. Rochmawati, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Clustering Menu  Favorit  Menggunakan  Algoritma  K- Means  (Studi  Kasus  Kedai  Expo),” J. Informatics  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  03,  hal. 278–286, 2022, doi: 10.26740/jinacs.v3n03.p278-286.
[3]  J.  Mikha  Barus,  M.  Zunaidi,  dan  F.  Sonata, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Klasterisasi Penjualan Makanan Dan
Minuman
Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus: Bloum  Coffee)  STMIK  Triguna  Dharma  ** Program  Studi  Sistem  Informasi,  STMIK Triguna Dharma *** Program Studi Manajemen Informatika,  STMIK  Tr,” J.  CyberTech ,  vol.  3, no. 6, hal. 1195–1207, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[4]  D. M. Sinaga, W. H. Sirait, dan A. P. Windarto, “Analisis Algoritma Apriori Dalam Menentukan
Pola  Pemesanan  Konsumen  Pada  Ucokopi,” J. Informatics  Manag.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2, hal. 68–73, 2021, doi: 10.47065/jimat.v1i2.105.
[5]  F.  Indriyani  dan  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  109,  2019,  doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[6]  H. Prastiwi, Jeny Pricilia, dan Errissya Rasywir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini  Market Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Inform.  Dan  Rekayasa  Komputer(JAKAKOM) , vol.  2,  no.  1,  hal.  141–148,  2022,  doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34.
[7]  R.  Gustrianda  dan  D.  I.  Mulyana,  “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan  dengan  Metode  Algoritma  K-Means Dan K-Medoids,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, hal. 27, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[8]  S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu  Raja),” Djtechno  J.  Teknol.  Inf. ,  vol.
1, no. 1, hal. 1–5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
[9]  I.  Nuryani  dan  D.  Darwis,  “Analisis  Clustering Pada  Pengguna  Brand  Hp  Menggunakan Metode  K-Means,” Pros.  Semin.  Nas.  Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, hal. 2021, 2021.
[10]  S.  Handoko,  F.  Fauziah,  dan  ...,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering,” …  Ilm.  Teknol. dan … , 2020.
[11]  H.  Hasanah,  “TEKNIK-TEKNIK  OBSERVASI (Sebuah  Alternatif  Metode  Pengumpulan  Data Kualitatif  Ilmu-ilmu  Sosial),” At-Taqaddum , vol. 8, no. 1, hal. 21, 2017, doi: 10.21580/at.v8i1.1163.
[12]  S. Suprayogi, D. Puspita, E. A. D. Putra, dan M. R.  Mulia,  “Pelatihan  Wawancara  Kerja  Bagi Anggota  Karang  Taruna  Satya  Wira  Bhakti Lampung  Timur,” Community  Dev.  J.    J. Pengabdi.  Masy. ,  vol.  3,  no.  1,  hal.  356–363,
2022, doi: 10.31004/cdj.v3i1.4494.