## ANALISIS ALGORITMA K-MEANS PADA SPREADING REPORT DEPARTEMEN CUTTING PT. BUSANA INDAH GLOBAL
Kamila Aprilia 1* , Falentino Sembiring 2
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra, Sukabumi 1,2 Email : kamila.aprilia_si18@nusaputra.ac.id 1 , falentino.sembiring@nusaputra.ac.id 2

## Abstrak
Cutting merupakan salah satu bagian dari departemen pada industry garment yang menjadi ujung tombak  posisi  ke  4  didalam  proses  produksinya.  Didalam  departemen  ini  terdapat  beberapa tahapan proses produksi pada kain salah satunya adalah proses input data spreading report cutting. Proses pada data spreading report cutting dilakukan dengan dilihatnya seberapa banyak kain yang diproduksi  oleh  departemen cutting setiap  harinya.  Namun  terdapat  masalah  pada  proses pengolahan  datanya,  diantaranya  belum  adanya  metode  pengolahan  kelompok  data  sehingga admin kesulitan dalam pemilihan data untuk dijadikan tumpuan produksi selanjutnya atau pada saat  buyer/audit  membutuhkan  data  yang  optimal  untuk  produksinya.  Algoritma k-means clustering adalah  metode  yang  tepat  untuk  proses  pengolahan  data.  Tujuannya  adalah  dapat membantu  admin  dalam  proses  pengelompokkan  pengambilan  keputusan  pada  data  spreading. Algoritma k-means  clustering merupakan  metode  pengelompokkan  data  menjadi  beberapa kelompok  data  dimana  masing-masing  dari  kelompok  tersebut  memiliki  karakteristik  yang berbeda  dari  kelompok  data  satu  dengan  data  yang  lainnya.  Data  diolah  dengan  melakukan clustering yang  terbagi  kedalam  3 cluster yaitu  tertinggi,  sedang  dan  rendah. Tools yang digunakan yaitu Microsoft Excel dan software RapidMiner. Hasil  yang diperoleh menghasilkan 1 fabric cutting kategori cluster spreading tertinggi , 13 fabric cutting kategori cluster spreading sedang dan 7 fabric cutting kategori cluster spreading terendah. Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan tumpuan untuk pihak admin departemen cutting PT. Busana Indah Global dalam proses produksinya sebagai data yang optimal serta mempermudah proses pelaporan ketika buyer/audit membutuhkan data spreading report produksi fabric cutting jumlah tertinggi hingga terendah . Kata kunci : K-Means; Clustering; Spreading; Departemen cutting

## Abstract
Cutting is one part of the department in the garment industry which spearheads the 4th position in  the  production  process.  Within  this  department,  there  are  several  stages  of  the  fabric production process, one of which is the process of inputting data, spreading report cutting. The process of spreading report cutting data is done by seeing how much fabric the cutting department produces every day. However, there are problems in the data processing process, including the absence of a data group processing method so that the admin has difficulty in selecting data to be used as the basis for further production or when the buyer/audit requires optimal data for its production. K-means clustering algorithm is the right method for data processing. The goal is to be able to assist the admin in the process of grouping decision making on spreading data. The K- means Clustering algorithm is a method of grouping data into several data groups where each of these groups has different characteristics from one data group to another. The data is processed by doing clustering which is divided into 3 clusters, namely the highest, medium and low. The tools used are Microsoft Excel and RapidMiner software. The results obtained resulted in 1 fabric cutting  with  the  highest  cluster  spreading  category,  13  fabric  cutting  in  the  medium  cluster spreading category and 7 fabric cutting in the lowest cluster spreading category. The results of this  study  can  be  used  as  a foundation for  the  admin  cutting  department  of  PT.  Busana Indah Global  in  its  production  process  as  optimal  data  and  facilitates  the  reporting  process  when buyers/audits  require  data  from  the  highest  to  lowest  number  of  fabric  cutting  production spreading reports.
Keywords : K-Means; Clustering; Spreading; Cutting Department

## I. PENDAHULUAN
Industri garment adalah  salah  satu perusahaan  yang  memenuhi  kebutuhan bagian  pokok  sandang.  Perusahaan  ini menjadi  salah  satu  perusahaan  besar  yang menyebar  luas  pada  wilayah  republik Indonesia yang di bangun dan dipimpin oleh negara  asing,  diantaranya  adalah  Korea, China,  dan  India.  Industri garment ini memproduksi  pakaian  jadi  yang  dibuat dalam  jumlah  yang  besar  untuk  dipasok  ke pasar  lokal  hingga  ke  pasar  Internasional. Berbagai  brand  pakaian  ternama  seperti H&M,  Forever21,  TCP,  GAP  hingga Nevada  yang  menjadi  produksi  oleh  setiap industri garment yang  berada  di  Indonesia. Industri  ini  terus  berkembang  seiring  dan sejalannya  mengikuti  kebutuhan  di  dalam kehidupan  masyarakat  dan  penduduk  yang
cukup meningkat. Keuntungan atau pendapatan  yang  dihasilkan  oleh  industri garment ini terbilang sangat tinggi sehingga persaingan pemasaran yang terjadi sangatlah ketat[1]. Untuk membuat pakaian jadi yang tentunya sesuai dengan harga yang dipasarkan,  di  dalam  Industri garment ini terdapat sebuah kreatifitas yang baik. Untuk menentukan kreatifitas yang baik diperlukan kualitas produk, kuantitas dan pengendalian mutu  serta  perhitungan schedule ekspor impor  pembuatan  produk  agar  tepat  waktu. Tujuannya adalah agar memperoleh produk yang  baik  dan  sesuai  dengan  standar operasional  produk  yang  sudah  buyer  atau pemasok tentukan. Seluruh aspek yang yang terdapat  didalam  tujuan  tersebut  bisa direalisasikan  oleh  setiap  departemen  yang ada di dalam industri garment . Salah satunya adalah departemen cutting .
Cutting merupakan  bagian  dari departemen  yang  ada  di  dalam  industri garment yang  menjadi  ujung  tombak produksi  keempat  setelah  melewati  proses relaksasi  gudang fabric ,  cek  laboratorium dan  pembuatan pattern .  Tugas  di  dalam
departemen ini meliputi penelaahan relaksasi kain, pemeriksaan kain, proses penomoran  ( numbering ),  pemilahan alat potong, manajemen kebutuhan kain dan spreading serta  perhitungan  marker  untuk proses potong kain[2] . Teknik pemotongan pada  kain  harus  sesuai  dengan  pola  pada marker  serta  mengikuti    prosedur  kualitas hasil  potongan.  Dari  beberapa  tugas departemen cutting ini  tentunya  ada  pihak admin  yang  bertugas  membuat  konsep pengolahan  data  untuk  dijadikan  sebagai laporan  hasil  produksi  departemen cutting . Namun  di  dalam  proses  pengolahan  data tersebut  terkadang  pihak  admin  masih kesulitan  terutama  dalam  memilih  laporan data spreading produksi  yang  diperlukan pada  saat  pihak  buyer  dan  audit  meminta hasil data yang terbaik dan berpotensi untuk menjadi acuan produksi selanjutnya.
Mengenai permasalahan diatas, peneliti  ingin  menganalisis  data spreading report dari  salah  satu  buyer  brand  yaitu H&M  yang  sedang  melakukan  proses produksi    di  PT.  Busana  Indah  Global. dengan menerapkan data mining menggunakan  metode  algoritma k - means clustering .  Tujuan  dari  metode  ini  adalah untuk  mengelompokkan  data  pada  data spreading cutting sehingga  menghasilkan beberapa cluster data. Proses cluster dibagi menjadi  3 cluster untuk  mengetahui fabric cutting mana  saja  yang  memiliki  hasil produksi spreading tertinggi,  sedang  dan terendah. Tools yang  digunakan  untuk mengolah data dengan metode ini menggunakan Microsoft excel dan didukung dengan software Rapidminer. Pada penelitian ini, peneliti melakukan  pengamatan  kepada  penelitian objek lain yang memiliki metode yang sama dengan  metode  penelitian  ini  untuk dijadikan  perbandingan  sebagai  tolak  ukur pengembangan sehingga menimbulkan perbedaan  dengan  penelitian  lain.  Peneliti melakukan  pengamatan  pada  salah  satu
artikel  yang  berjudul  “Penerapan  Metode K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan Teknik  Informatika  UMM  Magelang”. Jurnal ini karya Asroni dan Ronald Adrian pada tahun 2015. Penelitian ini menggunakan  metode k-means  clustering untuk  menentukan cluster pemilihan mahasiswa terbaik yang dapat
diikutsertakan  dalam  sebuah  perlombaan. Cluster dibagi  menjadi  4 cluster dengan kategori  pusat  objek  IPK  dan  mata  kuliah dengan  jumlah  data  124  mahasiswa. Penelitan  ini  menggunakan tools  software weka  untuk  pengolahan  data.  Hasil  dari penelitian  ini  menyimpulkan  terdapat  28 mahasiswa  dari  124  data  mahasiswa  pada cluster 1  berkategori  paling  tinggi  yang dipilih  untuk  dapat  mengikuti  perlombaan serta  metode  ini  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan IPK dan mata kuliah[3].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining
Data  mining  ialah  proses  dari  basis data terbesar yang berguna untuk mendapatkan  sebuah  informasi  dan  harus melakukan ekstraksi menjadi informasi yang kontemporer sehingga
membantu mempermudah  dalam  urusan  pengambilan keputusan[4].
Knowledge  discovery adalah  sebuah istilah  dari  data  mining  yang  berarti penemuan  pengetahuan  tentang  sebuah informasi.membantu dalam hal pengambilan keputusan[5].
2.2 Algoritma K-Means Clustering
K - means clustering adalah  salah  satu metode  algoritma  untuk  menganalisa  data. Metode  ini  melakukan  proses unsupervised dimana proses pemodelannya tanpa supervisi dan melakukan pengelompokkan data dengan menggunakan sistem partisi. Tujuan
dari metode ini adalah untuk mengelompokkan  data  menjadi  beberapa kelompok  data  dimana  masing-masing  dari kelompok  tersebut  memiliki  karakteristik yang berbeda dari kelompok data satu dengan data  yang  lainnya.  K  didalam  metode  ini dimaksudkan  sebagai  jumlah  konstanta cluster yang dibutuhkan. K-means clustering ini adalah sebuah algoritma dengan parameter input  yang  dibutuhkan  sebanyak  konstanta nya  dan  membagikan  beberapa  kumpulan objek  (n)  kedalam  konstanta cluster tersebut sehingga  menghasilkan  peringkat  kemiripan di antara elemen dalam satu cluster memiliki kategori  tinggi  sedangkan  peringkat  lainnya memiliki  kemiripan  dengan  elemen  pada cluster lain dengan kategori rendah. Kemiripan  elemen  terhadap cluster dihitung dengan  kedekatan  objek  terhadap  nilai  rata- rata pada titik pusat massa atau cluster [6].

## 2.3 Penelitian Terdahulu
Penelitian lain yang dijadikan sebagai literature review dalam penelitian ini adalah penelitian tentang algoritma menggunakan  metode clustering  K - means , yaitu oleh Heny Sumarno (2019) AMIK BSI Bekasi  yang  menulis  jurnal  dengan  judul “Penerapan  K-Means  Pada  Nilai  Input Produksi  Industri  Mikro  Dan  Kecil  Menurut Provinsi”
Menyatakan bahwa metode  melakukan sebuah penilaian terhadap hasil dari nilai input produksi
didalam  industri    mikro    dan    kecil dapat menggunakan  metode K-means  clustering . Untuk  memperoleh  nilai  input  produksi industri  mikro  dan  kecil  menghasilkan  nilai titik  pusat  ( centroid )  dalam cluster yang berjumlah 3 yaitu cluster
tingkat  tertinggi, cluster tingkat sedang dan cluster terendah    dari  jumlah  34    data  yang akan  diolah.  Hasil  dari   penelitian  ini    dapat dijadikan  masukan    untuk    pemerintah mengenai  penilaian  input  produksi  industri mikro  dan  kecil  bagi    seluruh    wilayah  di provinsi yang ada di Indonesia.  hal  ini  juga
dapat  dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk pemerintah dalam mengambil keputusan  sebagai  solusi  yang  bijak  karena memiliki  pengaruh yang  berhubungan dengan nilai tambah pada suatu produksi[7].
Penelitian  terkait  selanjutnya  dalam jurnal yang disusun oleh Falentino Sembiring,  Octaviana  dan  Sudin  Saepudin (2020) Universitas Nusa Putra dengan judul “Implementasi  Metode  K-means  Dalam Pengklasteran  Daerah  Pungutan  Liar  di Kabupaten Sukabumi  ( Studi Kasus  : Dinas Kependudukan  dan  Catatan  Sipil  )”  yang menjelaskan  bahwa  metode  ini  dapat membantu  mengklasifikasi  wilayah  pungli pada  setiap  kecamatan  di  kabupaten Sukabumi melalui Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil. Sumber data yang digunakan berupa laporan data pada Januari 2019 dengan bentuk SQL. Tujuan penelitian ini  untuk  menentukan  kelompok  data  atau cluster pungutan  liar  dari  tingkat  kategori tinggi,  tingkat  kategori  sedang  dan  tingkat kategori  rendah.  Hasilnya  mendapatkan indeks  data  pada  setiap  kecamatan  dengan tingkat jumlah  laporan  masyarakat  terhadap pungli di wilayah kabupaten Sukabumi, data dengan  tingkat  kategori  tinggi  terdapat  14 kecamatan.  Kecamatan  dengan  kategori pungli sedang sebanyak 19 data dan kategori pungli yang rendah berjumlah 15 kecamatan. Perihal  ini  dapat  dijadikan  solusi  kepada dinas  kependudukan  dan  pencatatan  sipil, dimana  wilayah  kecamatan  yang  memiliki tingkat kategori pungli tertinggi diprioritaskan  untuk  diadakannya  seminar penyuluhan[8].
Penelitian  terkait  lainnya  yang menjadi  perbandingan  untuk  penelitian  ini yaitu  jurnal  karya  Penelitian  lain  adalah dalam jurnal karya Asrul Sani (2018) STMIK Widuri  tentang  “Penerapan  Metode  K- Means  Clustering  Pada  Perusahaan”  yang
menguraikan bahwa sumber data yang diolah di dalam penelitian ini ialah data primer dan data  sekunder  yaitu  populasi  pada  data historis  transaksi  penjualan  bulan  Januari hingga  Desember  2017  dengan  data  kode master  koleksi/artikel  yang  mengandung kategori Jas dan Celana yang mempunyai 37 jenis dan berjumlah 468 transaksi. Data yang diperoleh  yaitu  nilai centroid ditentukan dengan jumlah cluster yang memiliki kategori level  transaksi  tertinggi,  level  transaksi terendah, level transaksi rata-rata I dan level transaksi  rata-  rata  II.  hasil clustering didapatkan untuk nilai kategori level tertinggi memiliki  jumlah  10  kode  artikel,  level terendah dengan 4 kode artikel, level rata-rata 1 dengan 15 artikel dan untuk level rata-rata 2 dengan  jumlah  8  kode  artikel.  Hasil  pada penelitian  ini  dapat  dijadikan  kesimpulan bahwa  metode  yang  digunakan  dapat diterapkan  untuk  mengetahui  besar  kecilnya hasil dari peng-
cluster an  barang  memiliki  pengaruh akan kebutuhan dari konsumen[9].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan algoritma dengan  memilih  metode  k-means  clustering yang bertujuan untuk mengelompokkan data. Penelitian ini berfokus pada proses pengolahan  pada  salah  satu  data  spreading report departemen cutting PT. Busana Indah Global.  Variabel/atribut  yang  digunakan ialah  data Style / Po , Fabric Weight , Fabric Layer , Fabric Used , Qty Cut , Actual Width dan Reject panel  yang  dikelompokkan menjadi tertinggi, sedang dan rendah. Meode ini menghasilkan kelompok data yang akurat dengan proses iterasi data sehingga kelompok pada data menjadi konvergen dan tidak  berubah-ubah.  Penelitian  ini  memiliki kerangka berpikir sebagai berikut :
Gambar 1 Bagan kerangka analisa penelitian
Langkah – langkah penentuan dengan menggunakan metode ini ialah :

## 3.1 Analisis Data
Data pada penelitian ini merupakan data kuantitatif yang diperoleh departemen cutting PT. Busana Indah Global dimana isi dari data ini adalah laporan Spreading report H&M Mapple HW Flare Leggings Season 3 yang dikelola oleh Departemen Cutting PT. Busana Indah Global. data yang diperoleh sebanyak 21 data yaitu:

## Tabel 1.
Data Spreading Report No Style/PO Fabric Weight Fabric Layer Fabric Used Qty Cutt Actual Width Reject Panel 1 270221I 237.7 109 710 654 56" 56 2 270221II 145 71 500 426 57" 74 3 270221III 217.3 98 609 588 56" 21 4 270221VI 369.5 171 1046 1026 57" 20 5 270221V 198.5 87 550 522 55" 28 6 238546I 120.6 54 324 324 55" 0 .... ...... ...... ...... ...... ..... ...... ...... .... ...... ...... ...... ...... ..... ...... ...... 21 258565VI 237.5 95 600 564 57" 36
Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Tahap-tahap menggunakan metode algoritma
K-Means  clustering ini  adalah  sebagai Berikut:
1. Menentukan  jumlah  nilai cluster yang  akan  dibentuk.  Di  dalam penelitian ini metode peneliti mengolah  data  dengan  3 cluster
untuk  menentukan  tingkat  yang paling tinggi, sedang dan rendah.
2. Menentukan  titik  pusat  ( centroid ) secara random atau secara menyusun dari salah satu data yang terbesar ke yang terkecil.
Tabel 2. Titik pusat awal setiap cluster Centroid 1 369.5 171 1046 1026 57" 20 Centroid 2 170 82 510 492 57 18 Centroid 3 135 52 400 312 56 88 Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
1. Hitung  jarak  dari  setiap  data  ke  pusat
cluster  antara  objek  (n)  ke centroid terdekat  dengan  cara  menggunakan rumus persamaan  :
Sumber : F.Yunita, 2018
Keterangan :
D = jarak P = data record
Q = data centroid
Hasil  dari  perhitungan  3  langkah  di atas ialah sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil perhitungan data cluster iterasi I Data C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster Data 1 523.2516 270.1875 477.37228 270.188 2 2 849.3717 91.31265 153.79857 91.313 2 3 641.3336 146.698 365.0141 146.698 2 4 0 787.5133 1000.444 0 1 5 732.3913 58.66217 274.69665 58.6622 2 6 1044.094 257.6283 117.79796 117.798 3 ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... 21 660.1636 135.4003 344.3316 135.400 2 Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings   season 3
Tabel 4.
Hasil cluster iterasi 1 Cluster Fabric Cutting Hasil 1 4 1 2 1,2,3,5,7,8,11,12,14,15,16,18,21 13 3 6,9,10,13,17,19,20 7
Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Setelah semua titik pada data diletakkan ke dalam cluster yang paling dekat, kemudian hitung ulang titik pusat cluster baru yang bersumber dari rata-rata  pada  anggota cluster yang  ada di dalam cluster tersebut dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝐶 = 𝛴𝑚 𝑛
Keterangan : C : centroid data
m  :  data  yang  termasuk  kedalam  anggota centroid tertentu.
n  :  jumlah  data  yang  merupakan  anggota centroid tertentu.
Berikut hasilnya :
Tabel 5. Titik centroid iterasi setelah cluster Centroid 1 369.5 171 1046 1026 57 20 Centroid 2 195.85  85.23  532.38 506 56.46  26.38 Centroid 3 121.53  45.43  315.28  288.7  55.57  26.43

## Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Proses iterasi harus dilakukan secara berkala agar  data  cluster  konvergen  dan  tidak  ada perpindahan sehingga
menghasilkan
kelompok  data  yang  tidak  berubah.  Pada penelitian  ini  iterasi  berakhir  dilakukan sebanyak  2  kali.  Berikut  adalah  tabel  hasil akhir perhitungan data ke setiap cluster yang berakhir pada iterasi ke 2 : Tabel 6. Hasil perhitungan data cluster iterasi ke-2 Data C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster Data 1 523.2516 238.0012 554.56330 238.001 2 2 849.3717 111.8254 237.48140 111.825 2 3 641.3336 115.0918 433.26678 115.092 2 4 0 756.1423 1074.5344 0 1 5 732.39130 24.10767 342.20164 24.1077 2 6 1044.0940 289.628960 45.651799 45.6518 3 ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... 21 660.16361 99.28960 415.65150 99.2896 2 Data C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster Data
Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Tabel 7. Hasil cluster iterasi 2 Cluster Fabric Cutting Hasil 1 4 1 2 1,2,3,5,7,8,11,12,14,15,16,18,21 13
Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Pada iterasi 2 ini, centroid pada setiap cluster tidak ada lagi perubahan dan tidak berpindah dari cluster 1  ke  yang  lainnya  dengan  hasil akhir  pengolahan  data  metode  ini  dengan secara manual menggunakan Microsoft excel
adalah  kelompok  ( cluster )1  berjumlah  1 dengan kriteria tertinggi, kelompok ( cluster ) 2  berjumlah  13  dengan  kriteria  sedang  dan kelompok  ( cluster )  3  berjumlah  7  dengan kriteria terendah.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Iterasi Clustering Menggunakan Rapidminer Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data spreading  report  H&M  Mapple  HW  Flare
leggings  Season  3  Departemen cutting PT. Busana  Indah  Global  dengan  menggunakan software RapidMiner :
Gambar 2 Model proses clustering menggunakan software Rapidminer Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Dengan pemodelan di atas dapat di peroleh hasil dari jumlah 21 data dan total cluster 3  dengan jumlah masing – masing sebagai berikut :
Gambar 3
Cluster model pengolahan Rapidminer Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Berikut adalah hasil dari penyebaran cluster 0, cluster 1 dan cluster 2 sebanyak 21 data pada model K-Means Clustering dengan menggunakan software RapidMiner dengan titik variabel : X = Cluster Y  = Qty Cutt
Gambar 4

## Model algoritma K-means clustering pada Rapidminer
Sumber : Data H&M Mapple HW Flare Leggings season 3
Dari gambar di atas bisa di lihat hasil kelompok  data  yang  diolah  menggunakan software RapidMiner.  Kelompok  pertama adalah cluster 1  dengan  hasil fabric cutting tertinggi  berjumlah  1  terlihat  pada  bulatan penyebaran  dengan warna hijau muda. Yang kedua  adalah  hasil cluster 2  dengan  hasil fabric cutting sedang  berjumlah  13  yang terlihat  pada  bulatan  dengan  titik  berwarna biru muda dan yang  ketiga adalah cluster 0 dengan hasil fabric cutting terendah
berjumlah  7  yang  terlihat  pada  bulatan berwarna orange .
Berdasarkan dari penjelasan  diatas  mengenai  tahap-tahap pengolahan  hasil  data  yang  ditampilkan menggunakan software RapidMiner  maka ada  keterkaitan  dengan  perhitungan  manual menggunakan Microsoft Excel yang menjelaskan  hasil  perhitungan  metode clustering K-means menggunakan pengolahan  data  Microsoft  Excel  memiliki nilai yang sama dengan hasil jumlah kriteria setiap cluster yang diterapkan pada software RapidMiner.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil
Implementasi software Rapidminer  pada pengelompokkan  data spreading report buyer H&M style Mapple  HW  Flare Leggings Season 3 pada departemen cutting
PT.  Busana  Indah  Global  mendapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Observasi data dilakukan untuk mendapatkan  nilai  dari  data spreading
report menggunakan  metode K-means clustering yang  dihitung  menggunakan Microsoft  Excel  untuk  menentukan skala  titik  pusat  dalam  3 cluster yaitu cluster fabric cutting tertinggi,  sedang dan  terendah  dengan  hasil  perhitungan yang tepat dan akurat.
2. Perhitungan yang di dapat menggunakan metode  ini  yang  diterapkan  ke  dalam
RapidMiner  dan  yang  diolah  dengan perhitungan manual menggunakan
Microsoft  Excel  memiliki  nilai  yang sama yaitu 1 untuk cluster fabric cutting tertinggi  yaitu style /PO:  270221IV dengan jumlah Qty cut 1026 pcs. Untuk cluster fabric cutting sedang  sebanyak
13  yaitu style /PO:  270221I,  270221II, 270221III, 270221V, 238546II, 2348561III, 263068I, 2630681II, 263068IV, 2630681V, 258565I, 258565III dan 258565IV dengan jumlah rata-rata Qty  cut adalah  300-600  pcs.
Dan  untuk cluster fabric cutting terendah  sebanyak  7  yaitu  235846I, 238546IV, 238546V, 263068II, 258565II,  258565IV  dan  258565V dengan  jumlah  rata-rata Qty  cut adalah 200-300 pcs.
3. Metode  ini  dapat  diterapkan  sehingga dijadikan  tumpuan  untuk  pihak  admin departemen cutting PT.  Busana  Indah Global  sebagai  data  yang  akurat  dan optimal  serta  mempermudah  proses laporan ketika buyer/ audit membutuhkan  data spreading report produksi fabric cutting jumlah tertinggi
ataupun terendah

## VI. SARAN
Penelitian  ini  memiliki  saran  yaitu sebagai berikut:
1. Pengelompok  pada  data spreading report buyer H&M  Mapple  HW  Flare Leggings  Season  3  departemen cutting PT.  Busana  Indah  Global  sebaiknya diterapkan  pada  setiap style produk buyer  lainnya  dan  dilakukan    pada setiap  bulannya.
2. Penelitian  ini  bisa  dijadikan  salah  satu acuan  referensi mendatang ketika melakukan pengolahan data pada departemen  lainnya  yang  ada  didalam PT.  Busana  Indah  Global  untuk dijadikan  sebagai  acuan  yang  tepat, sesuai  dan  lebih  baik  di  setiap  proses produksi yang sedang berjalan atau akan berjalan.
Pada  penelitian  selanjutnya,  diharapkan untuk  bisa  digabungkan  hasil  penerapan analisisnya  menggunakan  metode  algoritma yang  lain  sehingga  bisa  mewujudkan  satu penelitian yang lebih baik lagi.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Industri, F. Teknik, U. M. Jakarta, and C. Putih, “Analisis Proses Bisnis Pada Industri Garmen Di Perkampungan Industri Kecil Penggilingan,” 2020. [2] W.  D.  Irawan  and  C.  Ruhidawati, “Pemanfaatan Bahan Sebagai Kesiapan  Menjadi  Quality  Control Cutting Di Garmen,” 2011. [3] Asroni  and  R.  Adrian,  “Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik  Dengan  Weka  Interface Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik Informatika UMM Magelang,” J. Ilm.
Semesta  Tek. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  76– 82, 2015.
[4] J.  SUNTORO,  “DATA  MINING : Algoritma  dan  Implementasi  dengan Pemrograman  php.”  Elex  Media
Komputindo, p. 179, 2019, Accessed:
Oct.  28,  2021.  [Online].  Available: https://openlibrary.telkomuniversity.a c.id/home/catalog/id/156840/slug/dat a-mining-algoritma-dan- implementasi-dengan-pemrograman- php.html.
[5] H. Juliansa, “Data Mining Rough Set
Dalam  Menganalisa  Kinerja  Dosen Stmik Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau,” JUSIM  (Jurnal  Sist. Inf. Musirawas) , vol. 4, no. 1, pp. 11– 17, 2019, doi: 10.32767/jusim.v4i1.440.
[6] T. Khotimah, “Pengelompokan Surat Dalam  Al  Qur’an  Menggunakan
Algoritma K-Means,” Simetris J. Tek.
Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol.
5,  no.  1,  pp.  83–88,  2014,  doi: 10.24176/simet.v5i1.141.
[7] H.  Sumarno,  “Penerapan  K-Means
Pada  Nilai  Input  Produksi  Industri
Mikro Dan Kecil Menurut Provinsi,”
Publ.  J.  Penelit.  Tek.  Inform. ,  vol.  3, no. 1, pp. 279–285, 2018.
[8] F.  Sembiring,  O.  Octaviana,  and  S. Saepudin,  “Implementasi  Metode  K- Means  Dalam  Pengklasteran  Daerah Pungutan Liar Di Kabupaten Sukabumi  (Studi  Kasus :  Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil),” J. Tekno Insentif , vol. 14, no.
1, pp. 40–47, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i1.165.
[9] A. Sani, “Penerapan metode k-means clustering  pada  perusahaan,” J.  Ilm. Progr.  Pascasarj.  Magister  Ilmu Komput. STMIK Nusa Mandiri , pp. 1–
7, 2018.
[10] F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining Menggunkan  Algoritma  K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa  Baru,” Sistemasi ,  vol.  7, no. 3, p. 238, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.