## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PERENCANAAN PERSEDIAAN STOK SEPATU DI TOKO DIOMCLOTHING
Fitri Rizki Ani, Rudi Kurniawan, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia vitrivitir@gmail.com

## ABSTRAK
Toko  DIOMclothing  merupakan  sebuah  perusahaan  dagang  yang  menawarkan  berbagai  produk  sepatu dengan merek seperti converse, vans, asics, ventela hingga produk sepatu lainnya. Dalam  mengelola usahanya, toko  DIOMclothing  menghadapi  tantangan  strategis  terkait  penentuan  produk  yang  paling  diminat i  oleh pelanggan  untuk  direncanakan  persediaannya.  Kesalahan  dalam  menentukan  persediaan  produk  dapat mengakibatkan kerugian finansial karena persediaan yang berlebihan atau kehilangan peluang penjualan karena persediaan  yang  kurang.  Penelitian  ini  bertujuan  mengklaster  data  penjualan  sepatu  untuk  mengetahui  tren penjualan  produk  sepatu  sesuai  periode  waktu  tertentu  menggunakan  penerapan  metode  K-means  Clustering. Metode  ini  memungkinkan  pengelompokan  data  penjualan  berdasarkan  karakteristik  kemiripan  dari  datanya. Penerapan  metode ini  menghasilkan 3 klaster terbaik dengan karakteristik  Klaster 0 (Sangat diminati) terdapat 469 data dengan tren penjualan dari Oktober hingga Desember, Klaster 1 (Cukup diminati) terdiri dari 581 data dengan tren penjualan dari Juli hingga September, Klaster 2 (Kurang diminati) terdiri dari 263 data dengan tren penjualan dari Agustus hingga Desember. Evaluasi menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) menunjukkan nilai sebesar 0,165, menandakan kinerja klaster yang baik karena nilai DBI yang dihasilkan mendekati nol dan tidak negatif. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh DIOMclothing untuk mengoptimalkan pengadaan stok pada periode waktu tertentu, meningkatkan efisiensi manajemen persediaan, dan merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
Kata kunci : Clustering, Davies Bouldin Index, K-Means, Perencanaan Persediaan Stok, Tren Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  era  globalisasi  saat  ini  telah memberikan  dampak  signifikan  pada  sektor  bisnis, terutama  dalam  bisnis  distribusi  alas  kaki  seperti sepatu.  Di  indonesia,  terdapat  sebanyak  18.687 industri alas kaki, yang terdiri dari 18.091 usaha skala kecil, 441 usaha skala menengah, dan 155 usaha skala besar  (Sumber:  kemenperin.go.id).  Keadaan  tersebut mendorong  pelaku  usaha  untuk  mengoptimalkan potensi,  mengatasi  berbagai  ancaman  yang  timbul, serta berupaya meningkatkan pendekatan dengan para pelanggan  untuk  bisa  unggul  dalam  persaingan  [1]. Salah  satu  pelaku  usaha  yang  perlu  meningkatkan potensi dan mempertahankan pangsa pasarnya adalah Toko  DIOMclothing.  Toko  ini  adalah  sebuah perusahaan  dagang  yang  menawarkan  berbagai  jenis sepatu seperti Converse, Nike, Asics, Vans, dan sepatu lainnya. Berlokasi di Kabupaten Cirebon, tepatnya di Jalan  Pangeran  Cakrabuana,  DIOMclothing  telah berhasil menjalankan bisnisnya sejak awal berdiri dan telah  melakukan  sejumlah  transaksi  penjualan  yang signifikan.  Meski  telah  meraih  kesuksesan  dalam bisnisnya,  Toko  DIOMclothing  masih  dihadapkan pada beberapa tantangan yang perlu diatasi.
Berdasarkan  observasi, untuk memastikan persediaan yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat, toko  DIOMclothing  dihadapkan  pada  permasalahan dalam  menentukan  produk  alas  kaki  yang  saat  ini dibutuhkan  pelanggan.  Meskipun  proses  pencatatan transaksi  penjualan  produk  di  toko  tersebut  sudah menggunakan sistem komputerisasi, namun
pengadaan stok produk masih terbatas pada pencarian data  sepatu  yang  persediaannya  rendah,  tanpa mempertimbangkan  tingkat  kebutuhan  masyarakat terhadap produk tersebut. Praktik ini dapat menyebabkan masalah penumpukan stok atau bahkan kelangkaan  stok  di  toko  DIOMclothing.  Menurut  [2] Kesalahan  dalam  menentuan  persediaan  stok  dapat menimbulkan berbagai masalah, seperti kelebihan stok yang dapat menghambat efisiensi gudang, meningkatkan  risiko  penumpukan  barang  yang  dapat mengakibatkan  kerusakan  barang  sehingga  barang sulit  terjual.  Di  sisi  lain,  memiliki  persediaan  barang yang  terlalu  sedikit  dapat  menghadirkan  risiko kehabisan  stok.  Keadaan  ini  dapat  berpotensi menimbulkan  risiko  kehilangan  penjualan  atau  lost sales  akibat  ketidaktersediaan  stok  produk  yang diinginkan  oleh  pelanggan  [3].  Jika  hal  ini  terus dibiarkan maka toko akan terancam merugi.
Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  masalah  ini adalah  dengan  menggunakan  aplikasi  data  mining untuk  pengolahan  data  guna  mengekstrak  informasi berharga dari data yang tersedia. Data mining dikenal sebagai  proses  penggalian  informasi  dari  kumpulan data  atau  dataset  berskala  besar  [4].  Ada  berbagai macam  metode  dalam data  mining salah  satunya adalah  metode  pengelompokan  atau  biasa  dikenal dengan clustering .  Menurut  [5]  Clustering  adalah suatu teknik yang digunakan dalam data mining yang bertujuan untuk menggabungkan objek-objek menjadi beberapa  kelompok  (cluster).  Beberapa  algoritma yang  dapat  diterapkan  pada  teknik  ini  antara  lain K-
Nearest  Neighbors  (KNN),  Fuzzy  C-Means,  dan  K- Means [6].  Algoritma Clustering yang  seringkali diaplikasikan secara luas dalam proses penggolongan data  adalah  K-Means,  algoritma  ini  dikenal  sebagai algoritma yang sangat sederhana dalam mengelompokan  data  [4].  Menurut  [7] Algoritma  K- Means tergolong dalam algoritma pembelajaran tanpa pengawasan  ( unlabeled ).  Algoritma  ini  digunakan untuk  membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok dengan  menggunakan  pendekatan  sistem  partisi. Algoritma  ini  merupakan  pilihan  yang  tepat  untuk mengelompokkan  informasi  mengenai  inventaris, strategi  penjualan,  dan  mengidentifikasi  produk  alas kaki  yang  populer,  kurang  populer,  dan  tidak populer[8].
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penerapan K- means  Clustering dalam  memecahkan  masalah persediaan  stok  produk  pernah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  terdahulu.  Seperti  oleh  [9]  dalam jurnalnya  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  K- Means Dalam Prediksi  Penjualan  Karoseri” Menerapkan algoritma K-means Clustering pada data penjualan  karoseri  untuk  memprediksi  tipe  karoseri yang banyak dibutuhkan  masyarakat guna  membantu pihak produksi dalam  menentukan tipe karoseri  yang akan  di  produksi  di  tahun  berikutnya.  Penerapan  ini menghasilkan  2  cluster  dengan  karakteristik  kurang laris,  dan  laris.  Penelitian  lain  oleh  [10]  dalam jurnalnya  yang  berjudul  “Penerapan Data  Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisis Penjualan Pada  Toko  Fashion  Hijab  Banten”  mengelompokan data  stok  baju  menggunakan  metode K-means Clustering untuk mengembangkan strategi persediaan stoknya.  Penerapan  tersebut  sukses  menghasilkan  3 cluster  dengan  kriteria  produk  sangat  laris,  laris  dan kurang  laris.  Diperoleh  nilai  yang konvergen pada iterasi ke 2. Sementara penelitian yang dilakukan oleh [11] dengan jurnalnya yang berjudul “ Analisis Cluster K-means dengan Metode  Elbow untuk  Menentukan Pola  Penjualan  Produk  9Traffic  Room  Summarecon Mal Bekasi”. Dalam penelitiannya, Penulis menggunakan pengelompokan K-means untuk mengelompokkan  data  guna  mengidentifikasi  item yang harus ditambahkan atau dikurangi dari produksi. Penelitian  ini  menghasilkan 4 klaster optimal dengan nilai  594.366,733  atau  persentase  65,5%  dari pengujian Sum  of  Square  Error  (SSE) menggunakan perhitungan dari google collab.
Berdasarkan  permasalahan  dan  penjelasan  di atas, Penulis akan melakukan Clusterisasi menggunakan algoritma K-means clustering terhadap data  penjualan  sepatu  di  toko  DIOMclothing  dengan tujuan  untuk  mengetahui trend penjualan  produk sepatu sesuai periode waktu tertentu guna mempermudah  pemilik  toko  dalam  merencanakan jenis sepatu yang perlu diadakan persediaanya.
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah KDD (knowledge  Discovery  in database). KDD merupakan suatu  metode penggalian pola  atau  aturan  yang  terkandung  dalam  informasi
dalam jumlah besar [6]. KDD mendukung identifikasi aspek-aspek  yang  diinginkan,  serta  mengelola  data dengan  tujuan  menghasilkan  informasi  yang  saling terkait  dan  berkorelasi  [12].  Metode  ini  merupakan suatu  proses  yang  perlu  dilakukan  secara  sistematis mulai  dari  pemilihan  data,  pembersihan  data, transformasi  data,  penggalian  data  dan  evaluasi. Dalam  tahap Data  Mining inilah algoritma  K-means akan  di  terapkan  untuk  mencari  nilai  klaster  yang optimal serta melakukan evaluasi (pengujian) terhadap kinerja klaster berdasarkan nilai Davies Bouldin Index (DBI).
Implikasi  dari  hasil  penelitian  ini,  memberikan kontribusi  yang  berharga  di  bidang  Informatika dengan  fokus  pada  manajemen  persediaan  di  toko DIOMclothing. Temuan ini memberikan solusi praktis bagi  pemilik  toko  dalam  meningkatkan  efisiensi operasiona,  membantu  menghindari  risiko  overstock atau  kekurangan  stok,  serta  meningkatkan  penjualan. Selain  itu,  hasil  temuan  ini  juga  membuka  peluang untuk penelitian lebih lanjut dalam bidang Informatika, terutama terkait pengembangan teknologi informasi  untuk  analisis  data  dalam  konteks manajemen  persediaan  dengan  mengembangkan metode  lain  serta  menerapkannya  pada  sektor  lain yang  memilik  tantangan  serupa.  Dengan  demikian, temuan  ini  memberikan  manfaat  praktis  sekaligus menjadi  landasan  inspiratif  untuk  penelitian  lanjutan dalam pemahaman dan penerapan teknologi informasi dalam bisnis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Metode Literature Review
Penelitian  ini  mengadopsi  metode  tinjauan pustaka  yang  melibatkan  analisis  artikel-artikel  yang relevan  dengan  ruang  lingkup  pengelompokan  data penjualan  dalam  memecahkan  permasalahan  terkait perencanaan  persediaan  barang.  Metodenya  terdiri dari empat tahap, yaitu (1) perumusan pertanyaan, (2) pencarian  literatur,  (3)  evaluasi  data,  dan  (4)  analisis dan interpretasi. [13].
Dalam fase perumusan permasalahan, penelitian ini  menitikberatkan  topiknya  pada  perencanaan persediaan stok barang.. Pencarian literatur dilakukan menggunakan alat "Publish or Perish" berbasis Google Scholar dengan kata kunci "pengelompokan dengan K- Means "  dan  "persediaan  stok  barang,"  menghasilkan 50  artikel  jurnal.  Tahap  evaluasi  data  melibatkan penyaringan  berdasarkan  keterbaruan  (lima  tahun terakhir)  sementara  kesesuaian  dinilai  berdasarkan judul,  masalah  yang  dibahas,  indeks  SINTA,  atau aspek lain yang dianggap memiliki reputasi. Sebanyak 5  artikel  jurnal  terpilih  untuk  direview.  Selanjutnya, langkah  tinjauan  pustaka  dilaksanakan  dengan menerapkan  teknik  perbandingan,  kontrast,  kritik, sintesis, dan ringkasan [13].

## 2.2. Hasil Literature Review
Hasil  literature  review  pada  jurnal-jurnal penelitian  terkait  pengelompokan  data  transaksi menggunakan algoritma K-means dalam memecahkan masalah  persediaan  stok  barang  dapat  diuraikan sebagai berikut.
Penelitian oleh [14], yang berjudul "Pengelompokan  Penjualan  Madu  Menggunakan Algoritma K-Means," berhasil menentukan kelompok jenis  madu  yang  paling  diminati  konsumen.  Dalam konteks penelitian ini, metode pengukuran jarak yang diterapkan  adalah Numerical  Measure dengan menerapkan Euclidean distance .
Meskipun menghasilkan 6 klaster optimal,  nilai Davies Bouldin Index  (DBI) yang  sebesar  -0.365  dan  Avg  sebesar  - 0.094  menunjukkan  kinerja  klasterisasi  yang  kurang baik.
Sebaliknya,  penelitian  oleh  [15],  berjudul "Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menganalisis  Transaksi  Penjualan  Jasa  Cetak  Pada Unit  Print  on  Demand  (Pod)  Percetakan  Gramedia" juga  menggunakan  teknik Numerical  Measure dan Euclidean  Distance .  Namun,  nilai  DBI  yang dihasilkan  lebih  baik,  yaitu  0.209,  ketika  parameter maximize dan normalize diaktifkan pada Rapidminer. Penelitian  lain  oleh  [16],  berjudul  "Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Berdasarkan  Hasil Penjualan  Produk  Inez  Cosmetic  Di  Toko  Rosalia," menghasilkan  3  kelompok  terbaik  dengan  nilai  DBI sebesar 0.128,  tanpa mengaktifkan parameter maximize dan normalize .
Di  sisi  lain,  penelitian  oleh  [17],  berjudul "Analisa  Penerapan  Metode  Clustering  K-Means Untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi  Konsumen," menggunakan  teknik  pengukuran  jarak Bregman Divergences dengan  parameter Squared  Euclidean Distance , menghasilkan 2 klaster optimal dengan nilai DBI sebesar 0.261.
Terakhir, penelitian oleh [18], berjudul "Implementasi  Data  Mining  Pada  Stok  Penggunaan Barang Di Gmf Aeroasia Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering,"  menggunakan  alat  pengukuran jarak mixed  measures untuk  mengelompokkan  data dengan atribut yang berbeda. Penelitian ini menghasilkan  3  kelompok  terbaik  dengan  nilai  DBI sebesar 0.494.
Berdasarkan  hasil  literatur  di  atas,  teknik pengukuran jarak yang paling baik dalam mengelompokkan  data  penjualan  adalah Numerical Measures dengan  nilai  DBI  mendekati  nol  dan  tidak negatif.  Maka,  dalam  rangka  penelitian  ini,  penulis memilih  untuk  menggunakan Numerical  Measures dengan  mempertimbangkan  penggunaan  parameter maximize dan normalize pada Rapidminer
2.3. Landasan Teori
2.3.1. Clustering
Clustering
merupakan suatu proses pengelompokan  objek  berdasarkan  informasi  yang diperoleh  dari  data,  dengan  tujuan  maksimalkan
tingkat  kesamaan  di  antara  anggota  dalam  satu kelompok dan meminimalkan tingkat kesamaan antara kelompok atau kluster [18].

## 2.3.2. K-Means
K-Means  adalah  Algoritma  yang  dapat mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok melalui  pendekatan  partisi.  Algoritma  ini  dirancang khusus  untuk  menangani  data  yang  tidak  memiliki label  kelas  di  mana  komputer  secara  otomatis mengelompokkan  data  tanpa  memiliki  pengetahuan sebelumnya terkait target kelasnya [15].
Pengelompokan  data  menggunakan  algoritma K-Means  dilakukan  dengan  langkah-langkah  yang cukup  sederhana.  Pada  tahap  awal,  tentukan  jumlah kelompok data yang akan dibentuk. Setelah penetapan jumlah kelompok, data kemudian dipilih sebagai titik sentroid  cluster.  Langkah  selanjutnya  melibatkan iterasi hingga mencapai nilai yang konvergen [4].

## 2.3.3. Davies Bouldin Index (DBI)
Davies-Bouldin  Index  (DBI) merupakan metode  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur kinerja  hasil  pengelompokan  dan  termasuk  dalam kategori evaluasi internal. Metode ini didasarkan pada nilai kohesi dan separasi. Dalam konteks pengelompokan,  kohesi  mencakup  jumlah  kedekatan data terhadap centroid kelompok, sedangkan separasi berkaitan  dengan  jarak  antara  centroid  dari  masing- masing  klaster[7].  Performa  klasterisasi  dengan  K- Means  dianggap  semakin  optimal  jika  nilai  Davies- Bouldin Index (DBI) yang dihasilkan semakin rendah atau sama dengan 0 dan tidak negatif (non-negatif >= 0) [6], [7], [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  diterapkan  dalam kajian  ini  adalah  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Tahap-tahap  dari  pendekatan  ini  tergambar pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan KDD [19]

## a) Selection
Pada  fase  seleksi  ini,  dilakukan  pemilihan  data yang relevan dengan kebutuhan penelitian.
b) Pre-processing Pada  tahap  ini,  dilakukan  kegiatan  pemeriksaan terhadap  data  yang  mengalami  inkonsistensi,
data yang terdapat kesalahan ketik, penghapusan data duplikat ,  dan  data  yang  tidak  memiliki relevansi dengan penelitian.
c) Transformation Pada langkah ini, terjadi proses pengubahan tipe data  ke  dalam  format  yang  sesuai  dengan keperluan  penelitian.  Selain  itu,  pada  tahap  ini juga dilakukan normalisasi data untuk mengatur data ke dalam rentang yang spesifik.
d) Data Mining Proses  Data  Mining  ini  melibatkan  penerapan algoritma untuk memodelkan data sesuai dengan kebutuhan dan tujuan penelitian. Algoritma yang diterapkan dalam penelitian  ini  adalah K-Means Clustering.
e) Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  ini,  dilakukan  penilaian terhadap klaster yang dihasilkan dari tahap Data Mining (penerapan algoritma K-Means Clustering ).  Metode  evaluasi  yang  digunakan adalah Davies Bouldin Index (DBI).
f) Knowledge
Dalam  langkah  ini,  hasil  klasterisasi  akan dipresentasikan melalui diagram atau visualisasi data yang mudah dipahami.

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  bersumber dari data primer. Data primer  merujuk pada informasi yang diperoleh peneliti secara langsung dari  sumber  aslinya.  Data  tersebut  berupa  data transaksi  penjualan  dari  toko  DIOMclothing  selama periode waktu 6 bulan dari bulan Juli 2022 - Desember 2022

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam konteks penelitian ini, penulis memanfaatkan  dua  metode  pengumpulan  data  untuk memperoleh  data  yang  akan  dijadikan  sebagai  bahan analisis. Beberapa metode pengumpulan data mencakup hal-hal berikut:
1. Observasi
Dilakukan langsung di toko sepatu
DIOMclothing.  Tujuan  dilakukannya  observasi agar  dapat  mengamati  secara  langsung  keadaan yang terjadi di toko DIOMclothing
2. Wawancara. Proses wawancara dilakukan bersamaan dengan kegiatan  observasi.  Dengan  menyampaikan maksud  dan  tujuan  kedatangan  kepada  pemilik toko serta menanyakan mengenai persoalan yang masih menjadi tantangan dari proses operasional toko DIOMclothing.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  melibatkan  penerapan  algoritma  K- Means  Clustering.  Algoritma  ini  dipergunakan  untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan kesamaan  karakteristik  data.  Algoritma  ini  akan
diterapkan  pada  data  transaksi  penjualan  sepatu, dengan tujuan  mengidentifikasi  kelompo dengan  tren penjualan sepatu yang sangat diminati, cukup diminati dan  kurang  diminati  pada  periode  waktu  tertentu menggunakan  perangkat  lunak  Rapidminer.  Ilustrasi diagram  alur  yang  menggambarkan  proses  algoritma K-Means  Clustering  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 berikutt ini.
Gambar 2. Flowchart K-means Clustering
Diagram  flowchart  yang  tertera  di  atas mengilustrasikan rangkaian langkah dari algoritma K- Means sebagai berikut:
1. Tentukan Jumlah Klaster Jumlah kelompok yang akan dibentuk dari 1313 data ialah 3 klaster, yaitu kelompok dengan tren penjualan  produk  sangat  diminati,  cukup diminati,  dan  kurang  diminati  sesuai  periode waktu tertentu.
2. Tentukan Titik Pusat Klaster Menentukan  titik  pusat  klaster  sesuai  dengan jumlah klaster yaitu sebanyak 3 centroid.
3. Menghitung Jarak Antar Data dengan Centroid Setiap  data  dari  jumlah  transaksi  penjualan sepatu  dilakukan  perhitungan  jarak  terhadap masing-masing pusat klaster yang telah ditentukan  menggunakan  persamaan  Euclidean Distance sebagai berikut.
𝑀 𝑒 = √(𝑥𝑗 − 𝑠𝑗) 2 + (𝑦𝑗 − 𝑡𝑗) 2 (1) Keterangan: Me : Euclidean Distance j : Banyaknya Data (x,y) : Koordinat Data
(s,t) : Koordinat Centroid
4. Ulangi  langkah  2  dan  3  apabila  masih  terdapat perubahan letak dari titik data.
Sementara itu, untuk menilai performa klasterisasi  yang  dihasilkan,  digunakan  metode evaluasi  dalam  bentuk  Davies-Bouldin  Index  (DBI). DBI digunakan untuk mengukur validitas atau kualitas klaster yang dihasilkan. Semakin kecil  nilai DBI  dan non-negatif  menunjukkan  kualitas  klaster  yang  lebih baik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Dalam  langkah  ini,  dilakukan  pemilihan  data yang  akan  digunakan  dalam  proses  klasterisasi menggunakan perangkat RapidMiner. Langkah pertama  yang  perlu  dilakukan  yaitu  Import  data  ke Repository RapidMiner dengan menggunakan operator Read Excel tujuannya adalah untuk membaca dataset bertipe Excel.
Langkah selanjutnya yaitu memasukan operator set role untuk mengubah peran atribut nomor menjadi id. Setelah itu menyeleksi atribut yang akan digunakan dalam  pengklasteran  menggunakan  operator  select atribut.  Proses  pemilihan  atribut  dapat  dilihat  pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Proses Select Atribut
Berdasarkan  gambar  di  atas,  terdapat  3  atribut yang  tidak  digunakan  dan  7  atribut  yang  digunakan dalam  pengolahan.  Model  proses  pada  tahap  seleksi data ini dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Model Proses Data Selection

## 4.2. Data Preprocessing
Pada  Tahap  Preprocessing  data  ini  dilakukan proses pengecekan melalui statistik data untuk melihat apakah ada data yang missing. Berikut ini adalah hasil pengecekan dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Statistik Data
Dikarenakan  pada  statistik  data  tidak  ditemukan nilai  missing  maka  data  siap  untuk  diolah  ke  tahap berikutnya.

## 4.3. Data Transformation
Dalam  tahap  ini  dilakukan  proses  pengubahan tipe  data  ke  dalam  bentuk  data  yang  sesuai  dengan kebutuhan klasterisasi. Algoritma
K-Means membutuhkan tipe data numeric (angka) untuk dapat dilakukan pengolahan.  Berikut ini adalah data atribut yang  akan  dilakukan  perubahan  dapat  dilihat  pada Tabel 1 yang ada di bawah ini.
Tabel 1. Data Atribut dan Tipe Data
No. A tribut Tipe Data Target Tipe data 2. Item Nominal Numeric 3. Brand Nominal Numeric 4. Tanggal Date time Numeric
Berdasarkan  tabel  di  atas,  terdapat  2  atribut dengan tipe data nominal dan 1 atribut dengan tipe data date  time.  Nominal  adalah  tipe  data  yang  digunakan untuk  mengelompokkan  atau  mengkategorikan  objek berdasarkan label atau nama tertentu. Sedangkan tipe data date time merupakan tipe data yang menunjukan kategori  tanggal.  Dikarenakan  ketiga  atribut  tersebut bukan  numeric  maka  perlu  dilakukan  perubahan  ke tipe data numeric (angka).
Untuk atribut item dan brand digunakan operator nominal to numerical yang dapat mengubah tipe data nominal ke tipe data numeric. Proses transfomasi data nominal  ke  numerical  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 berikut ini.
Gambar 6. Nominal to Numerical
Sedangkan  untuk  atribut  tanggal  digunakan operator date to numerical dengan parameter time unit =  month,  month  relative  to  =  year  (satuan  yang digunakan pada atribut tanggal  berupa bulan)  berikut ini  prosesnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  7  di  bawah ini.
Gambar 7. Date to Numerical
Selanjutnya melakukan normalisasi data menggunakan  operator normalize untuk  mengubah nilai  dari  semua  atribut  ke  rentang  nilai  0  hingga  1 guna membuat skala yang konsisten. Berikut ini adalah
proses  normalisasi  data  menggunakan  operator normalize dapat dilihat pada Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Proses Normalisasi Data
Model  proses  sampai  tahap  transformasi  data dapat dilihat pada Gambar 9 yang tertera di bawah.
Gambar 9. Model Proses Sampai Tahap

## Transformation

## 4.4. Data Mining
Setelah melalui tahap transformasi data, langkah berikutnya  melibatkan penerapan algoritma K-Means Clustering.  Ilustrasi  proses  klasterisasi  menggunakan Operator Clustering K-Means dapat ditemukan dalam Gambar 10 di bawah ini..
Gambar 10. Proses Klasterisasi K-Means
Dalam  pengaturan  parameter  K,  nilai  K mencerminkan  jumlah  klaster  yang  akan  dibentuk. Dalam  penelitian  ini,  peneliti  memilih  untuk membentuk 3 kelompok (k=3) guna mengidentifikasi tren  penjualan  produk  sepatu  yang  sangat  diminati, cukup  diminati,  dan  kurang  diminati  pada  periode waktu  tertentu.  Proses  pembentukan  kelompok  ini dijalankan sebanyak 10 kali running (Max Run= 10), dengan  menerapkan  teknik  pengukuran  jarak  berupa metode pengukuran numerik ( Numerical Measures). Langkah  selanjutnya  adalah menambahkan operator Cluster  Distance  Performance untuk melakukan  evaluasi  performa  dari  klaster  yang  telah ditentukan  menggunakan Davies  Bouldin dengan mengaktifkan  parameter normalize dan maximize , dapat dilihat pada Gambar 11 berikut ini.
Gambar 11. Evaluasi menggunakan Operator Cluster Distance Performance
Model  proses  pada  tahap  data  mining  dapat dilihat pada Gambar 3 yang tertera di bawah ini.
Gambar 12. Model Proses Sampai Tahap Data Mining
Dalam  menentukan  klaster  optimal,  telah dilakukan pengujian nilai K sebanyak K 2 3 4 5. Hasil dari pengujian sejumlah K dari K 2 sampai K 5 , dapat dilihat pada Tabel berikut ini.
Tabel 2. Hasil Pengujian K No. Nilai Klaster DBI 1. 2 0.177 2. 3 0.165 3. 4 0.170 4. 5 0.180
Berdasarkan  Tabel  2  tersebut,  dapat  diketahui bahwa  klaster  yang  menghasilkan  nilai  DBI  terkecil dan mendekati nol berada pada klaster 3 dengan nilai DBI sebesar 0,165.
Setelah  diketahui  klaster  yang  paling optimal , selanjutnya dilakukan proses running untuk mengetahui output dari  klaster  tersebut.  Berikut  ini adalah  hasil running dari  k  3  menghasilkan output sebagai berikut :
Gambar 13. Hasil Clusterisasi Model
Berdasarkan  Gambar  13,  cluster  model  yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah Cluster 0 berisi 469 data, Cluster 1 berisi 581 data dan Cluster 2 berisi 263 data dengan total data sebanyak 1313 data.

## 4.5. Evaluasi
Hasil  evaluasi  kinerja  klaster  berdasarkan  nilai Davies  Bouldin  pada  data transaksi  penjualan  sepatu di  toko  DIOMclothing  diperoleh  senilai  0,165.  Nilai tersebut menunjukan bahwa klasterisasi yang dihasilkan  memiliki  performa  yang  baik  karena  nilai DBI  yang  dihasilkan  kecil  dan  mendekati  nol  serta bukan  negatif.  Ini  berarti  penerapan  algoritma K- Means Clustering dapat dengan baik mengelompokan
data penjualan sepatu dari toko DIOMclothing sesuai tren  penjualan  pada  periode  waktu  tertentu.  nilai Davies Bouldin tersebut dapat dilihat pada Gambar  14 berikut ini3699
Gambar 14. Hasil Evaluasi Kinerja Klaster

## 4.6. Knowledge
Untuk  dapat  memahami  informasi  dari  hasil klasterisasi  yang  telah  dilakukan  di  atas.  Berikut  ini visualisasi  hasil  klasterisasi  menggunakan  scatter bubble nampak pada Gambar 15 di bawah ini.
Gambar 15. Scatter Cluster Berdasarkan Tanggal
Gambar  10  di  atas  adalah  scatter  buble  dengan ketentuan  sumbu  x  merupakan  tanggal  penjualan dalam  bulan  yang  dimuat  dalam  nilai  dengan  range dari  0  hingga  1.  Berikut  ini  adalah  keterangan  dari masing  masing  nilai  yang  ada  pada  sumbu  x  dapat disimak melalui Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Keterangan Nilai Sumbu X Pada Bulan
Angka 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Bulan 7 8 9 10 11 12
Berdasarkan Gambar 10 dan tabel 4 di atas dapat di  jelaskan  bahwa  cluster  1  berisi  item  dengan  tren penjualan yang terjadi dari bulan 0 hingga bulan 0,4 ( Juli  hingga  September),  cluster  2  berisi  item  dengan tren penjualan dari bulan 02 hingga bulan 1 (Agustus hingga Desember) selama 5 bulan, sedangkan cluster 0  berisi  item  dengan  tren  penjualan  yang  terjadi  dari bulan  0,6  hingga  bulan  1  atau  dari  Oktober  hingga Desember.
Selain itu berikut ini adalah visualisasi data dalam bentuk grafik  yang  menampilkan cluster berdasarkan atribut  Qty  (jumlah  penjualan)  dan  Item  (tipe  model sepatu). Penggunaan visualisasi ini dapat mengidentifikasi  tingkat  penjualan  dari  tiap cluste r. Visualisasi  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  16  di bawah ini.
Gambar 16. Hasil Cluster berdasarkan Item dan Qty
Menurut  Gambar  16  dari  grafik  di  atas,  dapat diidentifikasi  bahwa  cluster  0  dengan  garis  berwarna orange  merupakan  klaster  dengan  tingkat  penjualan tertinggi. Jumlah penjualan terbanyak dari cluster 0 ini mencapai 101 pasang, item tersebut adalah Nike Afi.
Sementara itu cluster 1 dengan garis warna biru menempati  tingkat  penjualan  tinggi  kedua  (sedang), dimana  jumlah penjualan terbanyak  dari cluster 1 ini mencapai 87 pasang yaitu item Ventela Public dan 86 pasang yaitu Nike Af1.
Sedangkan cluster 2  dengan  garis  warna  hijau menempati  tingkat  penjualan  paling  rendah  dengan jumlah  penjualan  terbanyaknya  hanya  sejumlah  44 pasang yaitu item NB 997.
Selanjutnya  berikut  ini  adalah  grafik visualisasi hasil  klasterisasi  berdasarkan  atribut  item  dan  atribut harga dapat dijelaskan pada Gambar 12 di bawah.
Gambar 17. Grafik Cluster Berdasarkan Item dan Harga
Gambar  17  menunjukan  tingkat  harga  setiap Cluster dapat diidentifikasi sebagai berikut. Cluster 0 dan Cluster  1 merupakan  kelompok  dengan  tingkat harga yang relatif sedang (tidak terlalu rendah maupun terlalu  tinggi),  sementara Cluster  1 merupakan kelompok dengan tingkat harga yang relativ bervariatif yaitu dari harga yang sangat rendah hingga harga yang sangat tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  algoritma  K-Means  pada  data transaksi  penjualan  sepatu  di  toko  DIOMclothing melibatkan tahapan KDD yang mencaku p seleksi data, preprocessing,  transformasi, dan evaluasi untuk mengidentifikasi  tren  penjualan.  Hasil  klasterisasi menunjukkan bahwa jumlah Klaster optimal adalah 3, dengan  karakteristik  Klaster  0  berisi  kumpulan  item sangat  diminati  dengan  jumlah  469  data,  tren penjualannya  terjadi  dari  Oktober  hingga  Desember. Klaster  1  cukup  diminati  memiliki  581  data  dengan tren  penjualan  terjadi  dari  Juli  hingga  September, Klaster  2  kurang  diminati  memiliki  263  item  dengan tren  penjualan  yang  terjadi  dari  Agustus  hingga Desember.
Evaluasi  kinerja  klaster  berdasarkan Davies Bouldin Index menghasilkan nilai 0,165, menandakan klasterisasi yang baik. Berdasarkan pembahasan, dapat disimpulkan  juga  item  yang  sangat  diminati  dan memiliki penjualan tertinggi adalah Nike AF1, dengan penjualan  mencapai  101  pasang  dari  Juli  hingga September,  dan  86  pasang  dari  Oktober  hingga Desember.  Ventela  Public  cukup  diminati,  terjual  87 pasang dari Oktober hingga Desember. Jadi Rencana persediaan  sebaiknya  difokuskan  pada  Nike  AF1 untuk  Juli-Desember  dan  Ventela  Public  untuk Oktober-Desember.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Avriyanti,  “Peran  E-Commerce  untuk Meningkatkan  Keunggulan  Kompetitif  di  Era Industri  4.0  (Studi  pada  UKM  yang  terdaftar pada  Dinas  Koperasi,  Usaha  Kecil  dan Menengah  Kabupaten  Tabalong),” J.  PubBis , vol. 4, no. 1, pp. 82–99, 2020.
[2] N.  Sari,  “Perencanaan  Dan  Pengendalian
Persediaan Barang Dalam Upaya Meningkatkan  Efektivitas  Gudang,” J.  Bisnis, Logistik  dan  Supply  Chain ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 85–91, 2022, doi:
10.55122/blogchain.v2i2.542.
[3] I.  F. P.  Ginting,  D.  Saripurna,  and  E.  Fitriani, “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan Pola  Ketersediaan  Stok  Barang  Berdasarkan
Permintaan Konsumen Di Chykes Minimarket Menggunakan Algoritma Apriori,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) ,  vol.  20,  no.  1,  p.  28,  2021,  doi: 10.53513/jis.v20i1.2504.
[4] Y.  Hartati,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Klasterisasi  Bibit  Terbaik  Menggunakan Algoritma  K-Means  dalam  Meningkatkan Penjualan,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 4–10, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i1.56.
[5] N. Y. Aswad, “Clustering Algoritma K-Means Pengadaan Barang Non Medis Di Rumah Sakit Jantung Hasna Medika Cirebon,” J.  Data  Sci. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 6–14, 2022.
[6] T.  A.  Aria,  Yuliadi,  M.  Julkarnain,  and  F. Hamdani,  “Penerapan  Algoritma  K-Means
Untuk Mengklasifikasi Data Obat,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 12, no. 1, pp. 53–62, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1461.
[7] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[8] N.  Afiasari,  N.  Suarna,  and  N.  Rahaningsih,
“Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering dengan  Metode  K-Means  E-commerce  K- Means  melakukan  analisis  penerapan  Data Mining  dalam  mengelompokkan  jumlah,” SAINTEKOM ,  vol.  9,  pp.  100–110,  2023, [Online]. Available: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/ article/view/402
[9] D. Anggarwati, O. Nurdiawan, I. Ali, and D. A. Kurnia,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Dalam  Prediksi  Penjualan  Karoseri,” J.  Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[10] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R. Maulana, “Penerapan Data Mining Metode K- Means  Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan Pada  Toko  Fashion  Hijab  Banten,” J.  Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[11] A.  Prasetya,  R.  Salkiawati,  and  A.  D. Alexander, “Analisis Cluster K-Means dengan Metode  Elbow  untuk  Menentukan  Pola Penjualan  Produk  Traffic  Room  Summarecon Mal  Bekasi,” J.  Students‘  Res.  Comput.  Sci. , vol.  4,  no.  1,  pp.  105–118,  2023,  doi: 10.31599/jsrcs.v4i1.2480.
[12] D. Winarti, M. Kom, E. Revita, and M. Kom, “Penerapan Data Mining untuk Analisa Tingkat Kriminalitas  Dengan  Algoritma  Association Rule Metode FP-Growth,” J. SIMTIKA , vol. 4, no. 3, pp. 8–22, 2021.
[13] T.  Yuniati  and  M.  F.  Sidiq,  “Literature Review :  Legalisasi  Dokumen  Elektronik Menggunakan  Tanda,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 6, pp. 1058–1069, 2020, [Online]. Available:
https://doaj.org/article/159b35f326d7453eb75 4b389eb4214c7%0Ahttps://repository.ittelko
m-
pwt.ac.id/5976/%0Ahttps://garuda.kemdikbud. go.id/documents/detail/1980051
[14] Danya Rizki Chaerunisa, Nining Rahaningsih,
Fadhil  Muhammad  Basysyar,  Ade  Irma Purnamasari, and Nana Suarna, “Pengelompokan Penjualan Madu Menggunakan Algoritma K-Means,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj.  Inform.  dan
Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–28,  2021,  doi: 10.32485/kopertip.v5i1.144.
[15] G.  Gunadi,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Menganalisa  Transaksi Penjualan  Jasa  Cetak  Pada  Unit  Print  on Demand (Pod) Percetakan Gramedia,” Infotech J.  Technol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  117–126, 2022, doi: 10.37365/jti.v8i2.148.
[16] N.  KUMALA  and  R.  D.  Dana,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Berdasarkan Hasil Penjualan Produk Inez Cosmetic Di Toko Rosalia,” E-Link  J.  Tek.  Elektro  dan  Inform. , vol.  18,  no.  1,  p.  50,  2023,  doi:  10.30587/e- link.v18i1.5343.
[17] Masjunedi,  N.  Suarna,  and  Y.  A.  Wijaya,
“ANALISA PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN  DATA  TRANSAKSI KONSUMEN  (  Studi  Kasus :  Cv  .  Mitra Indexindo Pratama ),” vol. 7, no. 2, pp. 1322–
1328, 2023.
[18] T.  B.  Pamungkas,  S.  Maesaroh,  and  P.
Ardiansyah, “Implementasi Data Mining Pada Stok  Penggunaan  Barang  Di  Gmf  Aeroasia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J.  Ilm.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  7, no. 2, pp. 112–123, 2023, doi:
10.47080/saintek.v7i2.2697.
[19] P. R. Wulandhari, N. Rahaningsih, I.  Ali, and C.  L.  Rohmat,  “IMPLEMENTASI  DATA MINING DALAM
PERENCANAAN PERSEDIAAN  OBAT,” JATI  (jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  2023,  [Online]. Available:
https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/ view/6404