## APLIKASI PENGELOMPOKAN PELANGGAN PADA UMS STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Muhammad Abdul Ghofar 1), Yogiek Indra Kurniawan 2)
1) , 2) Program Studi Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta mvghofar1@gmail.com 1) , yogiek@ums.ac.id 2)

## Abstract
UMS Store is an official trading business unit owned by Muhammadiyah University of Surakarta that provides  various  categories  of  books,  journals,  office  stationery  and  official  marchandise.  UMS  Store  is also  a  voucher  exchange  center  for  students.  Of  the  many  voucher  redemption  transactions  and  cash purchases, UMS Store has abundant data and will continue to grow over time. The abundant data if left unchecked  would  be  a  pile  of  only  stored  data.  Actually,  if  the  data  is  excavated  will  produce  valuable information.  UMS  Store  need  a  customer  grouping  application  that  will  be  used  to  provide  continuous treatment such as giving discounts or vouchers to their best customers. This research is done to create the application,  where  application  can  make  customer  grouping  with  UMS  Store  data  and  can  give recommendation  through  potential  group  that  formed.  This  application  was  developed  by  utilizing  K- means  algorithm,  which  is  one  of  clustering  method  in  data  mining  technique.  Groupings  made  in  the application are limited to 3 large groups of data with restrictions using only student data using UMS Store vouchers. Variables used consist of NIM, year force, discount, sub total, total paid, total item and date.The results of this study is an application used to classify customers using K-means method. The results of this study indicate that if the application is used to create three groups, it will form three clusters, ie clusters of potential customers, normal customers and unlikely customer clusters.
Keywords : Clustering, Data Mining, K-Means, UMS Store
1 PENDAHULUAN
UMS Store merupakan  sebuah  unit  usaha  dagang  resmi yang dimiliki oleh Universitas Muhammadiyah Surakarta. Selain  menyediakan  berbagai  macam  kategori  buku, tersedia  pula  jurnal,  alat  tulis  kantor  serta official merchandise berupa barang yang mencirikan UMS. UMS Store juga  menjadi  pusat  layanan  program  penukaran voucher bagi  mahasiswa  aktif  yang  diselenggarakan Universitas  Muhammadiyah  Surakarta. Voucher tersebut diberikan  kepada  mahasiswa  setiap  semesternya  dari semester satu hingga tujuh.
Teknologi yang berkembang pesat membuat kita hidup didunia yang penuh dengan data. Setiap hari, sistem dapat  mengumpulkan  data  dalam  jumlah  besar  dari transaksi  pelanggan  (Khandre  &  Alvi,  2016).  Sejak  awal berdirinya  UMS Store telah  melakukan  banyak  proses transaksi,  baik  penukaran voucher maupun  pembelian tunai.  Dengan  kata  lain  UMS Store memiliki  data  yang amat  berlimpah  dan  pasti  akan  terus  bertambah  seiring berjalannya  waktu.  Banyaknya  data  yang  tersimpan tersebut  membuat  pengklasifikasian  data  menjadi  lebih
sulit  dan  rumit,  khususnya  dalam  hal  kepentingan organisasi. Selain itu proses pengelompokan data tersebut juga  tidak  mungkin  dilakukan,  mengingat  keterbatasan kemampuan yang dimiliki manusia pada bila menggunakan cara manual (Nugroho & Haryati, 2015).
Banyak  sekali  perusahaan  yang  tidak  menyadari bahwa  tumpukan  data  yang  selama  ini  hanya  disimpan sebenarnya sangat berharga. Bahkan banyak diantara data tersebut  hanya  dipandang  sebagai  arsip  semata  dan kemudian  menjadi  data  tak  terpakai  yang  akhirnya dibuang.  Dengan  penanganan  yang  tepat,  apabila  data tersebut diproses maka akan diperoleh informasi strategis yang  berguna  bagi  masa  depan  perusahaan.  Salah  satu solusi yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini ialah  dengan  menggunakan  data mining dengan  teknik klastering  atau  pengelompokan.  Data mining dapat digunakan  sebagai  alternatif  dalam  pengolahan  data menjadi  sumber  informasi  strategis  yang  dapat  pula sebagai pendukung pengambilan keputusan suatu perusahaan dimasa mendatang.
Data mining merupakan sekumpulan proses yang dilakukan  dalam  menemukan  dan  menggali  nilai  tambah dari  sekumpulan  data  yang  selama  ini  sulit  diketahui secara  manual.  Kata mining dalam  pengertiannya  berarti usaha  untuk  mendapatkan  sedikit  pengetahuan  berharga dari sejumlah besar material dasar. Dengan demikian data mining yang  diterapkan  memiliki  tujuan  yaitu  untuk mengungkap dan menggali pola tersembunyi dari sejumah data.  Proses  data mining sangat  diperlukan,  terutama untuk  mengolah  data  dalam  jumlah  yang  besar  demi memberikan  informasi  strategis  yang  akurat  (Bahar, Pramono,  &  Sagala, 2016).  Data mining dilakukan  untuk mengekstrak  informasi  berharga  dari  sebuah dataset dan kemudian  memaparkannya  dalam  format  yang  mudah dimengerti oleh manusia dengan tujuan untuk mengambil sebuah keputusan (Ezenkwu, Ozuomba, & Kalu, 2015)
Dalam  penelitian  sebelumnya  Sumadikarta,  dkk (2016)  mengembangkan  sebuah  aplikasi  dengan  konsep data mining menggunakan  algoritma k-means yang berfungsi  untuk  mengelompokkan  data  pelanggan  serta data  produk  pada  PT  Mega  Arvia  Utama.  Hasil  dari sistem  ini  adalah  membentuk  klaster  yang  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  menentukan  strategi penjualan  perusahaan  yaitu,  dengan  menghilangkan produk yang menempati klaster terbawah dan memeberikan  reward  kepada  pelanggan  poternsial  yang menempati  klaster  teratas.  Bahar,  dkk  (2016)  juga mengembangkan  sistem  penentuan  strategi  yang  dibuat untuk menerapkan metode data mining dengan menggunakan  algoritma K-Means  Clustering ,  yaitu dengan cara melakukan pembagian data yang ada menjadi satu  atau  lebih cluster .  Tujuan  dari  penelitian  tersebut adalah untuk membagi data ke dalam beberapa kelompok, berfokus pada produk yang paling diminati.
Tikmani, dkk (2015) melakukan penelitian untuk mengelompokkan  pelanggan  dan  bagaimana  algoritma k- means dapat  digunakan  untuk  membagi  pelanggan kedalam  kelompok  yang  berbeda.  Penelitian  ini menggambarkan  mengenai  segmentasi  pelanggan  dan menjelaskan  algoritma clustering secara  rinci.  Secara
khusus juga menggambarkan penggunaan teknik k-means clustering dan menjelaskan penggunaanya dalam segmentasi  pelanggan  perusahaan  televisi  berdasarkan berbagai variabel. Hasil simulasi menunjukkan pembagian delapan  puluh  pelanggan  televisi  ke  dalam  empat kelompok.  Pada  penelitian  serupa,  Lanjewar,  dkk  (2013) menguraikan teknik pengelompokan data untuk melakukan segmentasi pelanggan pada perusahaan produk susu. Proses klastering dapat membantu untuk mengidentifikasi  kebutuhan  dan  perilaku  pelanggan  dan meningkatkan  layanan  demi  kepuasan  pelanggan.  Dalam industri  apapun  langkah  pertama  untuk  menemukan  dan menghasilkan  pelanggan  yang  menguntungkan  ialah dengan  pengelompokan.  Hasil  dari  sistem  tersebut memberikan  profil  dan  pemahaman  yang  lebih  baik terhadap  pelanggan.  Dalam  penelitian  serupa,  Jain,  dkk (2014)  mengelompokkan  konsumen  berdasarkan  perilaku belanja  konsumen.  Data  yang  dikumpulkan  dari  1014 responden  dilakukan  pengelompokan  dengan  metode k- means dan  menghasilakn  empat  buah  kelompok pelanggan. Mengelompokkan pelanggan kedalam segmen tertentu  dapat  membantu  pemasaran  dalam  penargetan konsumen dengan lebih terfokus.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka penelitian  ini  akan  mengembangkan  sebuah  aplikasi klastering  dengan  teknik  data  mining  menggunakan algoritma K-means .  Aplikasi  ini  dibuat  untuk  melakukan pengelompokan  pelanggan  pada  UMS Store untuk menemukan kelompok  pelanggan potensial, yang nantinya akan digunakan untuk memberikan rekomendasi berupa treatment dan penanganan lebih lanjut.

## 2 METODOLOGI
Bab  ini  menjelaskan  berbagai  tahapan  yang  dilakukan dalam  melakukan  penelitian,  sehingga  dapat  sesuai dengan  tujuan  penelitian.  Adapun  alur  tahapan  dalam metodologi penelitian ini ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan metodologi penelitian

## 2.1 Analisis Masalah
Banyaknya  transaksi  pelanggan  pada  UMS Store menjadikan  data  yang  dimiliki  semakin  berlimpah  setiap harinya.  Data  yang  berlimpah  ini  apabila  dibiarkan  akan menjadi  tumpukan  data  yang  tersimpan  saja.  Sebenarnya data  tersebut  apabila  digali  akan  memberikan  informasi yang  berharga.  Sehingga  perlu  dikembangkan  sebuah Aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan pengelompokan  data  di  UMS Store .  Penelitian  ini dilakukan  dengan  tujuan  melakukan  pengelompokkan pelanggan potensial yang diambil dari data transaksi UMS Store .  Obyek  penelitian  ini  dipilih  karena  transaksi pelanggan  didominasi  oleh  mahasiswa  UMS.  Hasil  dari penelitian  ini  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi pada  UMS Store terhadap  pelanggan  potensial  yang  ada.
Berdasarkan  rekomendasi  tersebut,  UMS  Store  dapat memeberikan  penanganan  lebih  lanjut  pada  kelompok potensial  yang  terbentuk  berupa  perlakuan  istimewa  atau treatment belanja  seperti  memberikan  diskon  untuk pembelian selanjutnya. Hal ini  nantinya akan menambah minat  mahasiswa  untuk  berbelanja  di  UMS Store .
Pengelompokan  pada  penelitian  ini  dibatasi  pada  data transaksi  mahasiswa  dengan  pembelian  menggunakan voucher UMS Store saja,  sehingga  proses  pengklasteran dapat lebih spesifik.
2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi serta data yang dibutuhkan agar dapat mencapai tujuan  akhir  penelitian.  Pengumpulan  data  memiliki
tujuan  mendapatkan  data  akurat  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  guna  menentukan  hasil  akhir  yang  baik (Kurniawan  &  Windisani,  2017).  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  pihak  UMS Store sesuai kebutuhan data penelitian ini.

## 2.3 Analisa Data
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menentukan  kebutuhan  data dalam  pengembangan  aplikasi.  Total  keseluruhan  data yang diperoleh dari UMS Store sebanyak 9031 data. Data yang  akan  digunakan  dibatasi  dengan  hanya  mengambil data pelanggan yang berstatus mahasiswa dan menggunakan  voucher  saja  dibulan  Mei  2017,  sehingga diperoleh sampel data akhir sejumlah 357 untuk dilakukan pengelompokan.  Pembersihan  data  juga  dilakukan  agar data  sesuai  dengan  kebutuhan  aplikasi,  sehingga  data nantinya  tidak  memiliki noise atau  ketidakkonsistenan saat pengujian dilakukan.
Variabel yang digunakan dalam proses pengelompokan  ini  dipilih  berdasarkan  tujuan  penelitian seperti yang tertera pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar variabel yang digunakan
Nama Variabel Tipe Data Deskripsi NIM Nominal Kode mahasiswa Tahun Angkatan Numeric Tahun angkatan mahasiswa Discount Numeric Total diskon yang diperoleh Subtotal Numeric Total harga keseluruhan Total Paid Numeric Total harga yang harus dibayarkan setelah dipotong diskon Total Item Numeric Jumlah barang yang dibeli Tanggal Date Tanggal transaksi pembelian

## 2.4 Desain
Pada  tahap  desain,  dilakukan  perancangan  dari  aplikasi yang  akan  dibangun.  Perancangan  menggunakan  metode Unified  Modeling  Language (UML)  dengan  diagram usecase . Diagram usecase menggambarkan interaksi yang dapat  dilakukan  oleh  pengguna  di  dalam  aplikasi  (Lihat pada Gambar 2).
Gambar 2. Usecase diagram aplikasi
Pada  Gambar  2,  terdapat  sebuah  aktor  yang berperan  didalam  aplikasi  yaitu user atau  pengguna aplikasi.  Interaksi  yang  dapat  dilakukan  pengguna  dalam aplikasi  yang  pertama  adalah  pengolahan  data,  sebagai contoh pengguna dapat menambah, mengubah, menghapus  data,  dan  melakukan upload data  dalam bentuk  sebuah  file  csv.  Selanjutnya  pengguna dapat melakukan  proses  pengelompokan K-means dengan menjalankan  fungsi  proses.  Selain  itu  pengguna  juga dapat  melihat  hasil  akhir  dari  proses  pengelompokan. Aplikasi  pengelompokan  ini  dibuat  menggunakan database  Mysql  dan  bahasa  pemrograman  PHP  dan Mysqli untuk melakukan perancangan antarmuka aplikasi.

## 2.5 Implementasi
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  dalam  melakukan  pengklasteran  adalah dengan menggunakan algorima K-means . Huruf k pada k- means mewakili  jumlah  kelompok  yang  dipilih.  Dalam algoritma k-means setiap  kumpulan  data  diperlakukan sebagai  objek  yang  memiliki  beberapa  lokasi. K-means menemukan  partisi  sehingga  objek  di  dalam  kelompok cluster sangat  dekat  satu  sama  lain,  dan  sangat  jauh  dan berebeda  dengan  kelompok  lain.  (Tikmani,  Tiwari,  & Khedkar,  2015). K-means menggunakan  pendekatan iteratif  untuk  meminimalkan  jumlah  jarak  antara  setiap objek  dengan centroid . K-means digunakan  secara  luas untuk melakukan analisis data dengan volume besar yang dihasilkan oleh berbagai sistem modern (Khandre & Alvi, 2016)
Berikut langkah pada algoritma k-means :
1. Menentukan nomor cluster (jumlah Kelompok)
2. Menentukan  nilai centroid awal  pada  setiap klaster (dipilih secara acak)
3. Ulangi  langkah  berikut  sampai  anggota  tidak berubah,  dimana  tidak  ada  data  pada  setiap cluster yang dapat berpindah ke cluster lain:
a. Tentukan nilai untuk centroid baru
b. Hitung  jarak  diatara  setiap  data  dengan centroid
c. Kelompokkan data berdasarkan jarak terdekat dengan centroid
Flowchart dari  algritma k-means tersebut  dapat dilihat melalui Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart algoritma k-means
K-means dapat  membagi  data  menjadi  beberapa kelompok,  sehingga  data  yang  mempunyai  kesamaan karakteristik  akan  dikelompokkan  dalam  satu cluster , sedangkan data yang berbeda karakteristiknya dikelompokkan  pada cluster lain.  Dalam  membagi kelompok  tersebut  digunakan  persamaan Euclidean distance  space (persamaan  1)  yang  digunakan  untuk menghitung  jarak  terpendek  antara  dua  titik  yang diperhitungkan  yaitu  data  dengan centroid (Nugroho  & Haryati, 2015).
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 𝑝 𝑘=1 (1)
Keterangan:
𝑑 𝑖𝑗
: Euclidean distance , Jarak antara objek i dan j
p
: Dimensi data yang digunakan
𝑥 𝑖𝑘 : Koordinat data ke-i 𝑥 𝑗𝑘 : Koordinat centroid ke-j
Sedangkan untuk memperoleh titik centroid baru dilakukan dengan cara menghitung nilai rata-rata dari data yang  ada  pada cluster yang  sama  menggunakan persamaan 2.
𝐶 𝑘 = 1 𝑛𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (2)
Dimana:
𝑛 𝑘 : Jumlah data dalam cluster
𝑑 𝑖 : Jumlah nilai jarak yang masuk dalam setiap cluster

## 2.6 Pengujian
Setelah aplikasi pengelompokan pelanggan selesai dibuat, tahapan  selanjutnya  adalah  pengujian.  Pengujian  ini memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  sudah berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  penelitian.  Pengujian dengan  metode blackbox dilakukan  terhadap  aplikasi pengelompokan untuk mengetahui apakah telah berfungsi dengan  baik  ataukah  belum.  Pengujian  tersebut  memiliki tujuan  dalam  menemukan  fungsi  yang  gagal  atau  hilang, kesalahan  struktur  data, interface dan  akses  database (Prabiantissa, Ririd, & Asmara, 2017). Pengujian terhadap hasil pengelompokan juga dilakukan  untuk  membuktikan kebenaran  hasil  pengelompokan  yang  telah  dilakukan sebelumnya (Handoko, 2016). Metode pengujian terhadap hasil pengelompokan dilakukan dengan cara membandingkan  hasil  yang  pengelompokan  aplikasi dengan hasil pada software RapidMiner.

## 2.7 Analisis Hasil
Pada  penelitian  ini,  aplikasi  pengelompokan  pelanggan dengan menggunakan algoritma K-means setelah diterapkan  pada  data  UMS Store akan  menghasilkan  tiga buah cluster .  Berdasarkan  hasil  dari  pengelompokan  ini akan diketahui anggota kelompok manakah yang menjadi rekomendasi  pelanggan  potensial  yang  nantinya  akan mendapatkan  treatment  lebih  lanjut  oleh  UMS Store . Dilihat  dari  hubungan  dengan  pelanggan  pengelompokan ini  dapat  menentukan  pelanggan  potensial  yang  dimiliki oleh  UMS Store ,  sehingga  apabila  ada  suatu event atau diskon  dapat  melibatkan  pelanggan  tersebut.  Dilihat  dari
segi  sistem,  aplikasi  ini  memudahkan  UMS Store dalam menentukan  pelanggan  potensial  tanpa  memerlukan tenaga tambahan dalam melakukan analisa.

## 2.8 Kesimpulan
Pada  tahap  ini,  penulis  merumuskan  suatu  kesimpulan sesuai  dengan  penelitian  dan  hasil  yang  telah  dilakukan dalam pembuatan tugas akhir ini.
3

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Hasil
Aplikasi  pengelompokan  pelanggan  pada  UMS Store telah  selesai  diimplementasikan.  Aplikasi  ini  terdiri  atas beberapa  halaman.  Halaman  utama  merupakan  tampilan awal dimana pengguna telah memasuki aplikasi, halaman ini berisi sedikit penjelasan mengenai aplikasi pengelompokan.  Terdapat  beberapa  menu  yang  dapat diakses  pengguna  antara  lain  menu Home,  Project dan About .
Gambar 4 menunjukkan Menu Project, menu ini merupakan menu yang berperan dalam melakukan proses utama  pada  pengelompokan.  Pada  menu  ini  pengguna dapat  melihat  tampilan  data  yang  akan  diproses  serta melakukan  pengolahan  data  seperti edit dan  hapus data.Terdapat  beberapa button untuk  melakukan  proses lain  diantaranya input data, upload data  dan  proses K- means .
Gambar 4. Tampilan menu Project
Button Input data  yang  berada  pada  bagian  kiri memiliki  fungsi  untuk  menambah  data.  Dan  apabila dijalankan  maka  akan  ditampilkan  sebuah form yang digunakan  untuk  pengisian  data  yang  akan  ditambahkan, seperti  pada  Gambar  5.  Data  tersebut  akan  disimpan kedalam database.
Gambar 5. Tampilan form pengisian data
Untuk  mengupolad  data  yang  berasal  dari  file csv, pengguna dapat menjalankan button upload data yang apabila  dijalankan  nantinya  akan  menampilkan  sebuah form untuk  memilih  file  dari  komputer  pengguna  seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan upload data CSV
Pada bagian kanan menu Project terdapat button Proses  Data yang digunakan untuk melakukan  inisialisasi proses.  Apabila button dijalankan  maka  akan  tampil sebuah form , dimana pengguna diminta untuk memasukkan  jumlah cluster dan  jumlah  maksimal  iterasi yang  akan  diproses  pada form tersebut.  Gambar  7 menunjukkan  tampilan  hasil centroid yang  diambil  dari data secara acak. Kemudian centroid berikutnya diperoleh dari  perhitungan  nilai  rata-rata  dengan  menggunakan persamaan yang telah dibahas pada bab 2.
Gambar 7. Tampilan Centroid pada proses
Kemudian  untuk  dapat  melihat  hasil  akhir pengelompokan  tersebut,  terdapat button Lihat  Hasil Cluster . Pengguna akan diarahkan menuju halaman Hasil Cluster seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8.
Halaman ini menampilkan tabel berisi keterangan anggota kelompok beserta hasil cluster .
Gambar 8. Tampilan hasil cluster
Berdasarkan  Gambar  8,  untuk  dapat  melihat anggota  dari  setiap cluster tersedia button yang  akan menampilkan  tabel  sesuai  dengan cluster yang  dipilih. Pembahasan

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat diperoleh  proses  perhitungan  menggunakan  algoritma k- means .  Perhitungan  ini  sesuai  dengan  langkah  -langkah pada algoritma k-means yang telah dijelaskan sebelumnya.  Pertama  ialah  menentukan  nilai centroid awal  yang  diambil  dari  data  secara random atau  acak. Daftar centroid awal  yang  telah  diproses  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Daftar centroid awal
K Centroid A 2015 -100000 113000 13000 2 2 B 2015 -100000 116000 16000 2 2 C 2015 -100000 107000 7000 2 2
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak terdekat antara setiap data dan centroid . Agar lebih mudah diambil  contoh  data  pertama  pada  data  percobaan  yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data pertama pada data percobaaan
Tahun Angkatan Discount Sub Total Total Paid Total Item Tang gal 2013 -100000 10000 0 0 2 2
Dengan  menggunakan  persamaan euclidean distance  space ,  diperoleh  perhitungan  jarak  sebagai berikut:
Jarak  terdekat  berdasarkan  perhitungan  diatas adalah  jarak  pada centroid ketiga,  sehingga  data  tersebut menjadi  anggota cluster 3.  Demikian  seterusnya  hingga setiap data selesai dihitung. Selanjutnya tentukan centroid
baru  dan  lakukan  langkah  diatas  sampai  diperoleh  hasil dengan  jarak  yang  konstan  dan  anggota cluster tidak mengalami perubahan.

## 3.3 Pengujian
Pengujian  menggunakan  metode blackbox dilakukan untuk  menemukan  kesalahan  dan  ketidaksesuaian  fungsi dalam  aplikasi,  dimana  pengujian  dilakukan  terhadap setiap  fungsi  yang  terdapat  pada  program.  Fokus  utama pengujian  ini  adalah  pada  spesifikasi  fungsional  dalam aplikasi.  Tabel  4  memperlihatkan  hasil  pengujian blackbox yang menunjukkan bahwa aplikasi pengelompokan  pelanggan  telah  berjalan  dengan  baik.
Tabel 4. Hasil pengujian blackbox aplikasi pengelompokan pelanggan Fungsi Skenario Input Output Keterangan Input Data Menambahkan data baru kedalam database NIM, Discount, Subtotal, Total Item Data berhasil ditambahkan ke database Valid Upload File Mengunggah dokumen dengan format CSV kedalam database Dokumen CSV Dokumen berhasil diunggah Valid Hapus Data Menghapus yang berada dalam database Klik Tombol Hapus Data berhasil dihapus Valid Edit Data Mengedit Data yang berada dalam database Klik Tombol Edit Data berhasil di- edit Valid Input Proses K-means Memasukkan jumlah cluster dan jumlah iterasi untuk proses clustering Jumlah cluster dan jumlah iterasi Nilai tersimpan dalam variabel K dan Maxruns Valid Proses K- means clustering Mengelompokkan data kedalam cluster Klik tombol proses. Data diproses, menampilkan centroid proses. Valid Lihat Hasil Cluster Menampilkan hasil pengelompokan keseluruhan. Menekan Tombol Lihat Hasil Cluster Dta berhasil ditampilkan dalam tabel Valid Lihat Anggota Cluster Menampilkan hasil untuk setiap cluster . Menekan Tombol Anggota Cluster Data berhasil ditampilkan dalam tabel Valid Pengujian  kedua  adalah  untuk  membuktikan
keakuratan  hasil  pengelompokan  pelanggan  dalam aplikasi. Pengujian
dilakukan
dengan
cara membandingkan  anggota cluster pengelompokan  dari aplikasi  dengan  hasil  yang  diperoleh  dari  software RapidMiner .
Gambar 9. Tampilan RapidMiner dengan proses K-means
Gambar 10. Tampilan Cluster Model pada RapidMiner
Gambar 9  dan  Gambar  10  menunjukkan  prroses dan  hasil  dari  pengelompokan  menggunakan Software Rapidminer. Berdasarkan hasil pengelompokan pelanggan baik  menggunakan  aplikasi  pengelompokan  ini  maupun
software Rapidminer pada  akhirnya  mendapatkan  hasil yang sama.

## 3.4 Interpretasi Hasil
Pada  penelitian  ini,  aplikasi  pengelompokan  pelanggan menggunakan algoritma k-means telah diimplementasikan pada data percobaan dan  sesuai  dengan  yang diharapkan. Berdasarkan sampel sebanyak 357 data, setelah dilakukan pengelompokan  dengan  jumlah  kelompok  sebanyak  tiga cluster diperoleh  hasil  sebagai  berikut:  anggota cluster 1 dengan  titik centroid akhir  (2013.967;  -100000;
101687.741; 1687.741; 3.351; 7.429) berjumlah 310 data, cluster 2  dengan  titik centroid (2014.270;  -100000; 125908.108; 25908.108; 1.891;  8.432) berjumlah  37 data dan cluster 3  dengan  titik centroid akhir  (2014.500;  - 100000; 162390;  62390; 1.200; 6.600) berjumlah 10 data. Sehingga  dengan  membandingkan  nilai  atribut  dalam setiap  kelompok  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa kelompok  pelanggan  potensial  berada  dalam cluster 3. Kelompok  inilah  yang  akan  menjadi  rekomendasi  pada UMS Store.

## 4 PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan    dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya:
1. Sistem pengelompokan pelanggan dengan menggunakan algoritma k-means berhasil dibuat untuk mengelompokkan pelanggan potensial.
2. Berdasarkan pengujian Blackbox aplikasi telah berjalan dengan baik. Sedangkan pengujian hasil dengan menggunakan software RapidMiner juga mendapatkan hasil yang sama dengan aplikasi pengelompokan pelanggan.
3. Pengelompokan yang dihasilkan berdasarkan perhitungan jarak terdekat antara setiap data dengan centroid . Jumlah cluster dalam sistem
dapat ditentukan sebanyak 3 cluster.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Bahar,  A.,  Pramono,  B.,  &  Sagala,  L.  H.  (2016).
Penentuan  Strategi  Penjualan  Alat-Alat  Tattoo  di
Studio  Sonyxtattoo  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering. Semantik, 2 (2), 75-86.
Ezenkwu,  C.  P.,  Ozuomba,  S.,  &  Kalu,  C.  (2015).
Application  of  K-Means  Algorithm  for  Efficient Customer  Segmentation:  A  Strategy  for  Targeted Customer Services. IJARAI, 4 (10), 40-44. doi:10.14569/IJARAI.2015.041007
Handoko,  K.  (2016).  Penerapan  Data  Mining  dalam Meningkatkan  Mutu  Pembelajaran  pada  Instansi Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  (Studi  Kasus  di  Program  Studi  TKJ Akademi  Komunitas  Solok  Selatan). TEKNOSI, 02 (3),
31-40.
doi:https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v2i3.2016.3 1-40
Jain,  N.,  &  Ahuja,  V.  (2014).  Segmenting  Online Consumers  Using  K-means  Cluster  Analysis.
International  Journal  of  Logistics  Economics  and Globalisation, 6 (2), 161-178.
doi:https://doi.org/10.1504/IJLEG.2014.068274
Khandre,  A.,  &  Alvi,  A.  S.  (2016).  Efficient  Clustering Algorithm  with  Improved  Clusters  Quality. IOSR- JCE, 18 (6), 15-19. doi:10.9790/0661-1806051519
Kurniawan,  Y.  I.,  &  Windisani,  P.  A.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Penentuan  Kelolosan Beasiswa  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) Menggunakan  Metode  Fuzzy  . Jurnal  Teknik Elektro, 9 (1).
Lanjewar,  R.,  &  Yadav,  O.  P.  (2013).  Understanding  of Customer  Profiling  and  Segmentation  Using  K- Means  Clustering  Method  for  Raipur  Sahkari Dugdh  Sangh  Milk  Products. IJRCCT,  2 (3),  103- 107.
Nugroho, Y. S., & Haryati, S. N. (2015). Klasifikasi dan Klastering  Penjurusan  SMA  Negeri  3  Boyolali.
Khazanah Informatika, 1 (1), 1-6.
doi:https://doi.org/10.23917/khif.v1i1.1175
Prabiantissa, C. N., Ririd, A. R., & Asmara, R. A. (2017). Sistem  Identifikasi  Batik  Alami  dan  Batik  Sintetis Berdasarkan  Karakteristik  Warna  Citra  dengan Metode  K-Means  Clustering. Jurnal  Informatika Polinema, 5 (2), 26-31.
Sumadikarta,  I.,  &  Abeiza,  E.  (2016).  Penerapan Algoritma  K=Means  pada  Data  Mining  Untuk Memilih  Produk  dan  Pelanggan  Potensial  (Studi Kasus  :  PT  Mega  Arvia  Utama). Jurnal  Satya Informatika, 1 (1), 12-22.
Tikmani,  J.,  Tiwari,  S.,  &  Khedkar,  S.  (2015).  An Approach  To  Consumer  Classification  Using  K-
Means. IJIRCCE, 3 (11), 10542-10549. doi:10.15680/IJIRCCE.2015.0311029