## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 306 - 312 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 736 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Klasterisasi Stok Produk Retail Untuk Menetukan Pergerakan Kebutuhan Konsumen Dengan Algoritma K-Means
Niko Suwaryo, Arif Rahman, Dewi Marini Umi Atmaja, Amat Basri, Fakultas Ilmu Sosial Dan Teknologi, Program Studi Bisnis Digital, Universitas Medika Suherman, Bekasi, Indonesia Email: 1 niko@medikasuherman.ac.id. arif@medikasuherman.ac.id . dewi@medikasuherman.ac.id. Email Penulis Korespondensi: suwaryoniko@gmail.com
Abstrak −Klasterisasi produk retail merupakan pengaturan produk yang disesuaikan dengan arus penempatan atau tata letak ini lebih sesuai untuk penempatan produk sesuai standar. Pemanfaatan data yang ada melalui pendekatan metode klasterisasi dapat diterapkan dalam  menganalisis  pengelompokkan  produk  terhadap  data  ketersediaan  dan  persediaan  barang  digudang  sehingga  dapat memberikan  suatu  pengetahuan  dan  informasi.  Metode  klasterisasi  tersebut  di  proses  dengan  algoritma  K-Means  yang  dimana hasilnya  juga  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  yaitu  pengelompokkan  produk  berdasarkan  3 cluster . Cluster 1  merupakan kategori  produk  dengan  ketersediaan  rendah  atau Low yaitu  939  dari  1000  kategori  ketersediaan  berdasarkan  jumlah  produk  yang diuji, kemudian cluster 2 adalah kategori produk dengan ketersediaan sedang atau Medium yaitu 51 dari 1000 kategori ketersediaan berdasarkan  jumlah  produk  yang  diuji, dan terakhir  adalah cluster 3  merupakan  kategori  produk dengan  ketersediaan  cukup  tinggi atau High yaitu 10 dari 100 kategori ketersediaan berdasarkan jumlah produk yang diuji. Pengujian menggunakan tools Rapid Miner juga  dapat  menghasilkan  wawasan  yang  serupa  yaitu  masing-masing  klaster  memiliki  anggota  kelompok  klaster  sesuai  dengan perhitungan  manual  seperti  Cluster_0  pada  Rapid  Miner  memiliki  51  anggota  klaster  yang  merepresentasikan  klaster Medium , Cluster_1 memiliki 939 anggota kelompok klaster sebagai representasi klaster Low , dan Cluster_2 memiliki 10 anggota klaster yang sesuai dengan representasi klaster High .
Kata Kunci : Data Mining, Pengelompokan Produk, K-Means, Retail, Klastering
Abstract − Retail product clustering is a product arrangement that is adjusted to the flow of placement or this layout is more suitable for product placement according to standards. Utilization of existing data through the clustering method approach can be applied in analyzing  product  grouping  of  data  on  availability  and  inventory  of  goods  in  warehouses  so  that  it  can  provide  knowledge  and information.  The  clustering  method  is processed  using  the  K-Means  algorithm,  where  the  results  also  show  a  new  insight,  namely grouping  products  based  on  3  clusters.  Cluster  1  is  a  product  category  with  low  availability  or  Low,  namely  939  out  of  1000 availability  categories  based  on  the  number  of  products  tested,  then  cluster  2  is  a  product  category  with  medium  or  Medium availability, namely 51 out of 1000 availability categories based on the number of products tested, and finally cluster 3 is a product category with fairly high availability or High, namely 10 out of 100 availability categories based on the number of products  tested. Tests  using  Rapid Miner  tools  can  also  produce  similar  insights, namely  that  each  cluster  has  cluster  group  members  according  to manual calculations such as Cluster_0 in Rapid Miner has 51 cluster members representing the Medium cluster, Cluster_1 has 939 cluster  group  members  representing  the  Low  cluster,  and  Cluster_2  has  10  cluster  members  corresponding  to  the  cluster representation High.
Keywords: Data Mining, Product Grouping, K-Means, Retail, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Klasterisasi produk retail merupakan pengaturan produk yang disesuaikan dengan arus penempatan atau tata letak ini  lebih  sesuai  untuk  penempatan  produk  sesuai  standar.  Stok  produk  pada  gudang  merupakan  elemen  yang  sangat penting  sehingga  proses  manajemen  untuk  mengatur  ketersediaan  persediaan  produk  retail  sangat  diperlukan  untuk menghindari kesalahan penempatan produk retail dan penglompokan yang  tidak teratur. Ketersedian produk retail pada suatu  toko  merupakan  suatu  elemen  yang  sangat  penting.  Sehingga  proses  manajemen  untuk  mengatur  ketersediaan persediaan produk retail sangat diperlukan untuk menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang diminati oleh konsumen.    Selain  itu  manajemen  proses  untuk  mengatur  ketersedian  persediaan  produk  retail  yang  dibutuhkan  dan diminati oleh konsumen. Untuk melakukan analisis data produk retail yaitu mengetahui produk yang laku di beli, tidak laku di beli. Penelitian yang memanfaatkan klasterisasi di bidang retail. Dalam penentuan kelompok produk ke dalam kategori di minati dan tidak diminati oleh konsumen, di industri retail dilakukan dengan menggunakan pengelompokan proses[4].
Data  transaksi  di  sebuah  perusahaan  retail  selalu  bertambah  seiring  dengan  perubahan  waktu.  Data-data  tersebut menjadi tumpukan data dalam jumlah yang sangat besar. Dengan memanfaatkan data-data tersebut, proses penggalian data  sebagai  informasi  penting  bagi  perusahaan  dapat  dilakukan  dengan  analisis  yang  lebih  dalam.  Salah  satu informasinya  adalah  produk  yang  laris  dan  tidak  laris  di  pasaran.  Untuk  mengetahui  hal  tersebut,  maka  dirancang sebuah aplikasi yang berbasis Visual Basic yang mengelola informasi dari data penjualan dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means[1] Dari data produk retail selama ini tidak tersusun dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai  arsip  dan  tidak  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengembangan  strategi  pemasaran.  Dalam  rangka  menghadapi persaingan dalam pemasaran guna menghasilkan peningkatan pendapatan dan mengambil keputusan untuk menentukan strategi pemasaran produk yang akan beli oleh konsumen. Klasterisasi merupakan proses pengelompokan satu set objek fisik atau abstrak ke dalam kelas-kelas  yang serupa  [2]. Terjadi pola perubahan tersebut akan disertai degan beberapa faktor-faktor  pendukung  yang  mengubahnya,  baik  itu  secara  social,  ekonomi,  psikologi,  ataupun  perilaku  masyarakat itu  sendiri.  Faktor-faktor  tersebut  perlu  dilakukan  sebuah  pengelompokan  agar  dapat  diketahui  faktor  apa  yang merupakan pendorong terjadinya perubahan tersebut, sehingga didapatkan sebuah informasi guna menentukan strategi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 306 - 312 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 736 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
penjualan  yang  lebih  baik.  Proses  pengelompokan  tersebut  dapat  menggunakan  teknik  dari  data  mining  yakni  dengan algoritma K-means dan Clustering Representative (CURE) [3].
Pengelompokan  Loyalitas  Pelanggan  Dengan  Menggunakan  Kombinasi  RFM  Dan  Algoritma  K-Means[5].  Dengan banyaknya perusahaan  yang bergerak dalam bidang  yang sama,  maka tingkat persaingan sangat tinggi, sehingga akan memberikan  ancaman  bagi  perusahaan  untuk  kehilangan  pelanggan.  Untuk  mengatasi  masalah  ini  perusahaan  dapat menggunakan  teknologi informasi  untuk  mengolah pengelompokkan data pelanggan  yang  mempunyai loyalitas tinggi terhadap perusahaan. Hal tersebut dapat dilakukan  secara cepat dengan akurasi tinggi  meskipun jumlah data transaksi pelanggan sangat besar serta tingkat kompleksitas yang tinggi. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi loyalitas  pelanggan,  di  antaranya  adalah  dengan  menggunakan  analisis  Recency  Frequency  Monetary  (RFM),  dan teknik untuk melakukan pengelompokkan dapat menggunakan clustering dengan algoritma. K-Means.
Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk  Retail  Menggunakan  Metode  Clustering.  PT.  Informa  Medan merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  produk  retail[2].  Tujuan  penelitian  ini  umtuk  melihat penjualan  yang  paling  banyak  diminati  konsumen  khususnya  penjualan  perlengkapan  rumah  tangga.  Manfaatnya mempermudah  analisis  data  yang  besar  dan  membantu  memberikan  informasi  data  penjualan  yang  diolah.  Salah  satu metode  yang  terdapat  dalam  data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode clustering (pengelompokan). Ada awalnya ditentukan berapa cluster yang akan dibentuk. Sembarang objek atau elemen pertama dalam cluster dapat dipilih untuk dijadikan sebagai titik tengah (control point) cluster . Algoritma K-Means selanjutnya akan  melakukan  pengulangan  langkah-langkah  sampai  terjadi  kestabilan  (tidak  ada  objek  yang  dapat  di  pindahkan). Dengan  hasil  clustering  data  mining  akan  dihasilkan  jenis  barang  dengan  pemakaian  setiap  bulannya  yang  dapat digunakan acuan perencanaan persediaan pada tahun berikutnya. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi yang dibangun dapat  membantu  perusahaan  sebagai  gambaran  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  rangka  mendapatkan  pola penjualan produk.
Klasterisasi  Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan  Metode  K-Means  (  Studi  Kasus  Di  Toko  Adi Bangunan)[6].Dalam persaingan dunia bisnis saat ini, kita dituntut untuk senantiasa mengembangkan bisnis agar selalu bertahan  dalam  persaingan.  Untuk  mecapai  hal  tersebut,  ada  beberapa  hal  yang  bisa  dilakukan  yaitu  dengan meningkatkan kualiatas produk, penambahan jenis produk, dan pengurangan biaya operasional perusahaan dengan cara menggunakan analisis data perusahaan. Data-data penjualan, pembelian barang maupun pengeluran tidak terduga tidak tersusun  dengan  baik,  sehingga  data  tersebut  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi  toko  dan  tidak  dapat  dimanfaatkan untuk  pengembangan  strategi  pemasaran.  Pada  penelitian  ini,  data  mining  diterapkan  menggunakan  model  proses  K- Means  yang  menyediakan  proses  standar  penggunaan  data  mining  pada  berbagai  bidang  digunakan  dalam  klasifikasi karena hasil metode ini mudah dipahami dan diinterpretasikan.
Analisis  Prediksi  Churn  Dan  Segmentasi  Pelanggan  Speedy  Retail  Daerah  Operasional  Bandung  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  Dan  K-Means[7]. Kecenderungan  penurunan  jumlah  pelanggan  Speedy  pada  PT. Telekomunikasi  Indonesia  Tbk.  (Telkom),  khususnya  pelanggan  Speedy  retail  daerah  operasional  Bandung  perlu diantisipasi.  Untuk  dapat  bersaing  dengan  berbagai  ISP  (Internet  Service  Provider)  yang  menawarkan  produk  dengan keunggulan tertentu, maka Telkom membutuhkan program retensi pelanggan agar pelanggan tidak memutuskan layanan (churn) dan beralih ke provider lain. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan data mining. Terdapat dua pemodelan dalam  penelitian  ini,  yaitu  prediksi  churn  menggunakan  algoritma  Decision  Tree,  serta  segmentasi  pelanggan menggunakan  algoritma  Clustering  K-Means.  Pemodelan  prediksi  churn  menggunakan  algoritma  Decision  Tree menghasilkan  pelanggan  yang  berpotensi  churn  dengan  variabel-variabel  terpilih  yaitu  Paket  Layanan,  Customer Billing,  Usage,  Durasi  Berlangganan,  Jumlah  Gangguan,  dan  Status  Churn.  Berdasarkan  pola  pemodelan  prediksi churn, akurasi yang dihasilkan adalah 99,47%. Kemudian dilakukan segmentasi pada pelanggan yang berpotensi churn menggunakan  algoritma  Clustering  K-Means,  untuk  menemukan  sasaran  pelanggan  yang  akan  diberikan  program retensi. Program Data  Mining  dengan  Algoritma Fuzzy  C-Means  Clustering Dalam  Kasus  Penjualan  di  PT  Sepatu  Bata[1].  Data transaksi  di  sebuah  perusahaan  retail  selalu  bertambah  seiring  dengan  perubahan  waktu.  Data-data  tersebut  menjadi tumpukan  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar.  Dengan  memanfaatkan  data-data  tersebut,  proses  penggalian  data sebagai  informasi  penting  bagi  perusahaan  dapat  dilakukan  dengan  analisis  yang  lebih  dalam.  Data-data  perusahaan berupa  jumlah  invoice,  jumlah  barang,  dan  jenis  barang  (artikel)  sejumlah  1068  record diolah  serta  dilakukan  analisa untuk periode data selama dua bulan, yakni Januari 2013 hingga Februari 2013. Metode Fuzzy C-Means pada aplikasi ini menghasilkan output berupa tiga cluster yaitu laris sebanyak 84,12% produk, kurang laris sebanyak 12,69% produk, dan  sangat  laris  sebanyak  3,17%  produk.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  algoritma  Fuzzy  C-Means  sesuai  pada  kasus penjualan  di  PT  Sepatu  Bata  yang  diperoleh  dengan  adanya  91,2%  karyawan  toko  PT  Sepatu  Bata  yang  menyatakan bahwa aplikasi ini bekerja dengan sangat baik.
Algoritma K-Means merupakan algoritma yang paling popular dan banyak digunakan. Algoritma ini disusun atas dasar ide  sederhana.  Ada  awalnya  ditentukan  berapa  cluster  yang  akan  dibentuk.  Sembarang  objek  atau  elemen  pertama dalam cluster dapat dipilih untuk dijadikan sebagai titik tengah (control point) cluster . Algoritma K-Means selanjutnya akan  melakukan  pengulangan  langkah-langkah  sampai  terjadi  kestabilan  (tidak  ada  objek  yang  dapat  di  pindahkan). Dengan  hasil  clustering  data  mining  akan  dihasilkan  jenis  barang  dengan  pemakaian  setiap  bulannya  yang  dapat digunakan acuan perencanaan persediaan pada tahun berikutnya[6].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 306 - 312 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 736 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
.  Dengan  hasil  clustering  data  mining  akan  dihasilkan  jenis  barang  dengan  pemakaian  setiap  bulannya  yang dapat  digunakan  acuan  perencanaan  persediaan  pada  tahun  berikutnya.  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi diatas dalam penelitian ini menggunakan algoritma k-means dan dapat membantu pengetahuan dan informasi mengenai klasterisasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini terbagi menjadi beberapa tahapan, diantaranya yaitu tahap identifikasi masalah, tahap studi literatur, tahap  data  preprocessing  (  pengolahan  data,  cleaning,  selection  dan  transformation  ),  tahap  prediksi  menggunakan metode  K-Means,  tahap  interpretasi  dan  evaluasi  serta  tahap  akhir  pembuatan  aplikasi  untuk  klasterisasi  stok  produk. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini
Gambar 1. Tahap penelitian
Pada penelitian ini menggunakan teknik clusterisasi dan tahapan - tahapan pada data mining untuk clusterisasi produk retail, pengolahan data dan yang akan dijadikan dataset dalam penelitian ini.

## 2.2 Pengujian Metode
Pengujian metode dilakukan dengan maksud mengetahui hasil perhitungan yang dianalisa dan mengukur metode serta  algoritma  yang  digunakan  apakah  berfungsi  dengan  baik  atau  tidak.  Proses  pengujian  menggunakan  tool rapidmener dan  melihat  data  apakah  sesuai  dengan  hasil  yang  diperoleh  melalui  tool  tersebut.  Sedangkan  validasi metode dan algoritma k-means dilakukan dengan mengukur klasterisasi dan iterasi dapat dihitung dengan menggunakan algoritma k-means sebagai berikut :
1. Pilih jumlah cluster K.
2. nisialisasi  K  pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan  dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling  sering  dilakukan  adalah dengan cara random. Pusat-pusat cluster diberi nilai awal dengan angka-angka random.
3. Alokasi semua data/objek ke c luster terdekat.
Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut. Demikian juga  kedekatan suatu data ke cluster  tertentu  di  tentukan  jarak  antara  data  dengan  pusat  cluster.  Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung  jarak  tiap  data  ke pusat  tiap  pusat  cluster.  Jarak  antara  satu  data  dengan  satu  cluster  tertentu  akan  menentukan  suatu  data  masuk  dalam cluster. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap pusat titik cluster dapat menggunakan teori jarak euclidean yang dirumuskan sebagai berikut :
[1]
[2]
menyatakan  jika  d(Xi,Cj)semakin  kecil,  kesamaan  antara  dua  unit  pengamatan  semakin  dekat.  Syarat  menggunakan jarak  Euclid  adalah  jika  semua  fitur  dalam  dataset  tidak  saling  berkorelasi.  Jika  terdapat  fitur  yang  berkorelasi  maka menggunakan konsep jarak Mahalanobis

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 306 - 312 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 736 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  k-means  untuk  menganalisa  pengelompokan  ketersediaan  pada  produk retail. Sumber data sebagai objek pada penelitian ini adalah data retail. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari atribut atau variabel seperti Data, Data Kebutuhan Awal, dan Data Kebutuhan Akhir.
Tabel 1. Dataset Produk retail Data Data Kebutuhan Awal Data Kebutuhan AKhir Data Sample 1 17 38 Data Sample 2 227 165 Data Sample 3 7 7 Data Sample 4 8 8 Data Sample 5 8 14 Data Sample 6 13 11 Data Sample 7 2 2 Data Sample 8 2 3 Data Sample 9 2 5 Data Sample 10 4 5

## 3.2  Evaluasi Data Uji pada RapidMiner
Pada proses  ini  metode  klasterisasi  dengan  algoritma  K-Means  diterapkan  untuk  pembentukan  kelompok  klaster dengan  keakurasian  yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  perhitungan  dengan tools Rapid  Miner, hasil pengujian yang didapat dengan menggunakan tools Rapid Miner adalah dengan tahapan langkah - langkah sebagai berikut:
1. Melakukan import data yang diperlukan untuk proses pada tools Rapid Miner. Pada aplikasi Rapid Miner pilih dan klik  Import  Data  kemudian  pilih  data  yang  akan  dipakai  serta  kemudian  menentukan  attribut  dan  label  yang  akan digunakan.
2. Klik  menu  Design,  pada  tampilan  proses,  tambahkan  dataset  pada  folder  ke  layar  tampilan  proses.  Pada  menu Names  &  Roles  cari  fungsi Set  Role yang  nantinya  akan  dipakai  untuk  mengatur  role  atrribut,  kemudian  drag  ke layar tampilan proses.
3. Selanjutnya pada  menu  Normalization pilih Normalize dan  drag ke layar tampilan proses, melalui  fungsi ini dapat mengatur normalisasi data yang akan dilakukan dari dataset yang dipakai pada proses ini.
4. Kemudian pada menu Modelling, dalam submenu Segmentation, pilih fungsi k-Means , untuk menerapkan algoritma K-Means terhadap proses klasterisasi yang akan dilakukan.
5. Koneksikan semua perintah tersebut sehingga pada layar tampilan proses terlihat alur  sebagai berikut:
Gambar 2 Proses Rapid Miner Klasterisasi K-Means
6. Setelah  dilakukan Running  Process pada tools Rapid  Miner,  didapatkan  hasil  pengelompokkan  klaster terhadap 1000 record data yang diproses dan dapat dilihat pada gambar berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 306 - 312 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 736 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 3. Cluster Model dari 1000 record data
7. Dapat dilihat melalui hasil cluster model yang terbentuk terhadap 3 cluster yang sudah ditentukan sebelumnya, tiap masing-masing cluster memiliki anggota cluster (wilayah) yang sesuai dengan kelompoknya.
8. Adapun  bentuk  visualisasi  menggunakan  scatter  plot  untuk  masing  –  masing  cluster  juga  dapat  dilihat  pada gamber berikut:

## Gambar 4. Grafik Scatter Plot dari Klaster yang terbentuk

## 3.3 Pemanfaatan Algoritma K-Means
Setelah melakukan tahapan dalam mencari klaster produk retail melalui metode klasterisasi, pemanfaatan algoritma K-Means  yang  digunakan  menghasilkan  suatu  pengelompokkan  klaster  terhadap  masing-masing  produk.  Melalui beberapa  tahapan  didapatkan  hasil  bahwa  proses clustering dengan  algoritma  K-Means  berhenti  pada  iterasi  ke-10, karena  posisi  objek  dari  masing  –  masing cluster sudah  tidak  berubah  dan  mendapatkan  nilai  yang  optimal.  Berikut adalah bentuk cluster yang didapat yaitu:
1. Cluster pertama  memiliki  pusat  klaster  (6,  6),  dan  terdiri  dari  939  jumlah  produk  dari  kategori  ketersediaan  yang masuk dalam klaster pertama.
2. Cluster kedua  memiliki  pusat  klaster  (54,  53),  dari  hasil  perhitungan  data  yang  digunakan,  ada  51  jumlah  produk dari kategori ketersediaan yang masuk pada klaster ini.
3. Cluster ketiga memiliki pusat (314, 233), pada klaster ini memiliki jumlah produk dari kategori yang paling sedikit diantara 2 klaster lainnya yaitu ada 10 jumlah produk dari kategori ketersediaan produk.
Pada pengujian dengan tools Rapid Miner juga didapatkan hasil yang serupa. Dalam Rapid Miner ditentukan sebanyak 3 klaster untuk pembentukan kelompok klaster produk yang ada dari dataset sebanyak 1000 data yang digunakan. Untuk Rapid Miner sendiri penamaan klaster dimulai dari Cluster_0, Cluster_1, dan Cluster_2. Anggota dari masing- masing cluster juga memiliki kemiripan dengan perhitungan manual yang dilakukan. Hanya saja dalam proses menggunakan tools Rapid Miner tidak ditentukan nilai cluster awal sebagaimana yang dilakukan dalam proses perhitungan manual. Namun untuk hasil yang didapatkan tidak jauh berbeda yaitu sebagai berikut :
1. Cluster_0  terdiri  dari  51  anggota  kelompok  klaster  produk  yang  dimana  ini  sesuai  dengan  kelompok  klaster Medium pada tahap perhitungan manual.
2. Cluster_1 terdiri dari 939 anggota kelompok klaster produk yang dimana ini sesuai dengan kelompok klaster Low pada tahap perhitungan manual.
3. Cluster_2 terdiri dari 10 anggota kelompok klaster produk yang dimana ini sesuai dengan kelompok klaster High pada tahap perhitungan manual.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 306 - 312 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 736 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 2. Cluster Model

## Cluster Model
Cluster_0 terdiri dari 51 anggota kelompok klaster produk
Cluster_1 terdiri dari 939 anggota kelompok klaster produk
Cluster_2 terdiri dari 10 anggota kelompok klaster produk

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat diambil suatu kesimpulan yaitu. Pada  penelitian  ini  dengan  memanfaatkan  beberapa  data  produk  retail  dengan  menggunakan  beberapa  atribut diantaranya: Data,  Data Kebutuhan Awal dan Data Kebutuhan Akhir. Pemanfaatan data yang ada melalui pendekatan metode  klasterisasi  dapat  diterapkan  dalam  menganalisis  pengelompokkan  produk  terhadap  data  ketersediaan  dan persediaan  barang  digudang  sehingga  dapat  memberikan  suatu  pengetahuan  dan  informasi.    Mengolah  data  produk retail  menggunakan  algoritma  k-means  dimulai  dari  tahap  seleksi  data  (atribut  yang  digunakan),  tahap  pengujian algoritma (k-means), dan tahap validasi (menggunakan k-fold cross validation ).  Metode klasterisasi tersebut di proses dengan  algoritma  K-Means  yang  dimana  hasilnya  juga  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  yaitu  pengelompokkan produk berdasarkan 3 cluster . Cluster 1 merupakan kategori produk dengan ketersediaan rendah atau Low yaitu 939 dari 1000 kategori  ketersediaan berdasarkan jumlah produk  yang diuji, kemudian cluster 2 adalah kategori produk dengan ketersediaan sedang atau Medium yaitu 51 dari 1000 kategori ketersediaan berdasarkan jumlah produk yang diuji, dan terakhir  adalah cluster 3  merupakan  kategori  produk  dengan  ketersediaan  cukup  tinggi  atau High yaitu  10  dari  100 kategori  ketersediaan  berdasarkan  jumlah  produk  yang  diuji.  Pengujian  menggunakan tools Rapid  Miner  juga  dapat menghasilkan  wawasan  yang  serupa  yaitu  masing-masing  klaster  memiliki  anggota  kelompok  klaster  sesuai  dengan perhitungan  manual  seperti  Cluster_0  pada  Rapid  Miner  memiliki  51  anggota  klaster  yang  merepresentasikan  klaster Medium ,  Cluster_1  memiliki  939  anggota  kelompok  klaster  sebagai  representasi  klaster Low ,  dan  Cluster_2  memiliki 10 anggota klaster yang sesuai dengan representasi klaster High .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT, Tuhan Yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang yang telah  melimpahkan  segala  rahmat,  hidayah,  dan  inayah-Nya  kepada  penulis,  dalam  menyelesaikan  sesuai  dengan rencana  karena  dukungan  dari  berbagai  pihak  yang  tidak  ternilai  besarnya.  Oleh  karena  itu  penulis  menyampaikan terima kasih kepada :
1. Bapak Angga, S.Km.,M.Km. selaku Ketua LPMM Universitas Medika Suherman
2. Ba[ak  Tugiman,  S.Kom.,M.Kom  Selaku  Dekan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Teknologi  ,  Universitas  Medika Suherman;
3. Bapak  Niko  Suwaryo,  S.Kom.,  M.Kom.  selaku  Ketua  Program  Studi  Bisnis  Digital,  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan Teknologi , Universitas Medika Suherman;
4. Serta  seluruh  rekan  sejawat  Program  Studi  Bisnis  Digital,  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Teknologi  ,  Universitas Medika Suherman;
5. Semua pihak yang namanya tidak dapat disebutkan satu per satu.
Semoga  Tuhan  Yang  Maha  Esa  memberikan  balasan  yang  lebih  besar  kepada  beliau-beliau  dan  pada  akhirnya penulis berharap bahwa penulisan skripsi ini dapat bermanfaat dan berguna sebagaimana mestinya.

## REFERENCES
[1] C.  Ramadhana,  Y.  D.  L.  W,  And  K.  D.  K.  W,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Clustering Dalam Kasus Penjualan Di Pt Sepatu Bata,” Semant. 2013 , Vol. 2013, No. November, Pp. 54–60, 2013.
[2] J.  P.  Informatika,  J.  T.  Jabat,  P.  Retail,  M.  Clustering,  And  I.  Pendahuluan,  “Penerapan  Data  Mining  Pada Penjualan Produk Retail,” Vol. 8, Pp. 26–32, 2019.
[3] M.  Miftakhul  And  S.  Prihandoko,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dan  Cure  Dalam  Menganalisa  Pola Perubahan Belanja Dari Retail Ke E-Commerce,” Vol. 7, No. 2, Pp. 44–49, 2017.
[4] H.  Hasanah,  W.  Larasati,  F.  I.  Komputer,  U.  Duta,  B.  Surakarta,  And  K.  Clusterring,  “Pemanfaatan  Data Mining Untuk Mengelompokkan,” Pp. 292–300, 2019.
[5] T. Informatika, “Pengelompokkan Loyalitas Pelanggan Dengan Menggunakan Kombinasi Rfm Dan Algoritma K-Means,” Vol. 5, No. 1, Pp. 7–13, 2020.
[6] M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus  Di  Toko  Adi  Bangunan),” J.  Teknol.  Dan  Open  Source ,  Vol.  1,  No.  2,  Pp.  83–91,  2018,  Doi:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 306 - 312 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 736 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
10.36378/Jtos.V1i2.24.
[7] A.  Wibowo  And  A.  R.  Handoko,  “Metode  Data  Mining  Klasterisasi  Dengan  Analisis  Recency  Frequency Monetary  (  Rfm  )  Termodifikasi  Segmentation  Of  Customers  Of  Drug  Pharmaceutical  Product  Retail  Using Clasterization Mining Data Method Using Modified Monetary Recency Frequency ( Rfm ) Anal,” Vol. 7, No. 3, Pp. 573–580, 2020, Doi: 10.25126/Jtiik.202072925.
[8] Y.  Darmi  And  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Penjualan Produk,” J. Media Infotama Univ. Muhammadiyah Bengkulu , Vol. 12, No. 2, Pp. 148–157, 2016.
[9] D. P. Utomo And M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Dan Reduksi Atribut Pada Data  Set  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  Vol.  4,  No.  2,  P.  437,  2020,  Doi: 10.30865/Mib.V4i2.2080.
[10] R.  Ginting,  T.  Tulus,  And  E.  B.  Nababan,  “Analisis  Penggunaan  Algoritma  Kohonen  Pada  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Pengenalan Pola Penyakit Paru,” J. Teknovasi , Vol. 01, No. 2, Pp. 27–47, 2014.
[11] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  And  Y.  Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data Obat-Obatan,” J.  Nas.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. ,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  17–24,  2019,  Doi: 10.25077/Teknosi.V5i1.2019.17-24.
[12] C.  N.  Harahap,  F.  Reviantika,  And  Y.  Azhar,  “Analisis  Gempa  Bumi  Pada  Pulau  Jawa  Menggunakan Clustering Algoritma K-Means,” J. Din. Inform. , Vol. 9, No. 1, Pp. 51–60, 2020.
[13] Suyanto, Data Mining . Yogyakarta: Informatika, 2017.
[14] M. I. Fajri And L. Anifah, “Deteksi Status Kanker Paru-Paru Pada Citra Ct Scan Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” Tek. Elektro , Vol. 7 No. 3, Pp. 121–126, 2018.
[15] N.  N.  Halim  And  E.  Widodo,  “Clustering  Dampak  Gempa  Bumi  Di  Indonesia  Menggunakan  Kohonen  Self Organizing Maps,” Pros.  Si  Manis  (Seminar  Nas.  Integr.  Mat.  Dan  Nilai  Islam. ,  Vol.  1,  No.  1, Pp.  188–194, 2017.
[16] G. Widi N. Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining Dan Pengujian . Yogyakarta: Cv Budi Utama, 2015.
[17] O.  Villacampa,  “(Weka  -  Thesis)  Feature  Selection  And  Classification  Methods  For  Decision  Making:  A Comparative Analysis,” Proquest Diss. Theses , No. 63, P. 188, 2015.
[18] R. E. Sihombing, D. Rachmatin, And J. A. Dahlan, “Program Aplikasi Bahasa R Untuk Pengelompokan Objek Menggunakan Metode K-Medoids,” Pp. 58–79.