## PENGKLUSTERAN PENJUALAN BAHAN BANGUNAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Febri Hadi 1) , Yusvi Diana 2)
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jln. Raya Lubuk Begalung Padang
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jln. Raya Lubuk Begalung Padang email: 1 febri_hadi@upiyptk.ac.id , 2 yusvi_diana@upiyptk.ac.id

## Abstract
The large number of building material items at the Persada Building Store makes the store experience difficulty in processing sales data, for that, clustering is done using the K-Means algorithm, to find out which building materials are in demand and which building materials are not in demand.As for the  purpose  of  this  study  is  to  gain  knowledge  in  classifying  building  material  sales.  K-Means algorithm  will  cluster  sales  of  building  materials  so  that  knowledge  is  used  to  make  decisions  in building  materials  sales. Data  mining  can  produce  a  variety  of  knowledge,  one  of  which  is  to determine  the  building  materials  that  are  most  common  in  the  sales  transaction  process.  So  that building materials that have the most sales transaction processes can be analyzed in the procurement of building material stock

## Keywords: K-Means Algorithm, Cluster, Building Materials

## Abstrak
Banyaknya  item-item  bahan  bangunan  pada  Toko  Bangunan  Persada  membuat  toko  tersebut mengalami kesulitan dalam pengolahan data penjualan, untuk itu dilakukan pengklusteran dengan menggunakan algoritma K-Means, untuk mengetahui bahan bangunan mana yang laris terjual dan bahan  bangunan  mana  yang  tidak  laris  terjual.Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  mendapatkan suatu pengetahuan dalam mengelompokkan penjualan bahan bangunan. Untuk pengelompokkan ini menggunakan  algoritma  K-Means  sebagai  metode  yang  digunakan.  Algoritma  K-Means  akan melakukan  pengclusteran  penjualan  bahan  bangunan  sehingga  didapatkan  pengetahuan  yang digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  penjualan  bahan  bangunan.  Data  mining  dapat menghasilkan berbagai pengetahuan yang salah satunya untuk menentukan bahan bangunan yang paling  banyak  terjadi  proses  transaksi  penjualan.  Sehingga  bahan  bangunan  yang  paling  banyak terjadi proses transaksi penjualan dapat dilakukan analisa dalam pengadaan stock bahan bangunan.

## Keywords: Algoritma K-Means, Cluster, Bahan Bangunan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  sekarang  ini  proses  penjualan mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat seiring  perkembangan  teknologi.  Berbagai cara  dan  metode  yang  dilakukan  para  pihak enterprenuer untuk  meningkatkan  penjualan barang  termasuk  pada  penjualan  bahan bangunan. Untuk itu diperlukan suatu analisa dalam bisnis penjualan. Analisa yang digunakan  menggunakan  salah  satu  metode yang ada pada data mining yaitu clustering . Nama lain dari data mining yaitu knowledge discovery  in  database (KDD),  yang  semua prosesnya  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk
menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dengan set data yang berukuran besar. Output dari  data  mining  dapat  digunakan  untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan (Tacbir Hendro Pudjiantoro et al., 2011). Dalam  literatur  data  mining  beberapa  teknik yang  sering  disebut  yaitu  : clustering, classification, association rule mining, neural network,  dan  genetic  algorithm (Lindawati, 2008) .
Salah  satu  teknik  data  mining  yang dikenal  yaitu  clustering.  Menurut  keilmuan data mining clustering adalah pengelompokan sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam  cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan  berisi  data  yang  semirip  mungkin  dan
berbeda  dengan  objek  dalam  cluster  yang lainnya (Alfina et al., 2012). Metode clustering merupakan  salah  satu  metode  pada  data mining. Pada clustering yang menggunakan K- Means sering terjadi permasalahan yaitu belum adanya  ketentuan  jumlah  cluster  yang  tepat dari  sejumlah  k  yang  diujikan  pada  data (Jollyta et al., 2019). Data Mining merupakan proses  yang  dapat  memperkerjakan  satu  atau lebih  dari  teknik  pembelajran  komputer (machine  learnin)  yang  dapat  secara  otomatis menganalis dan mengekstraksi suatu pengetahuan (knowledge) (Hadi, 2018). Clustering mempunyai peranan penting dalam aplikasi data mining, misalnya dalam mengeksplorasi data ilmu pengetahuan, pengaksesan  informasi  dan  text  mining, aplikasi  basis  data  spasial,  dan  analisis  web (Andayani, 2007).
Salah  satu  metode  clustering  adalah algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means merupakan  metode  non  hierarki  dimana  pada langkah  awalnya  mengambil  sebagian  dari banyaknya komponen populasi untuk dijadikan pusat cluster awal. (Metisen & Sari, 2015).    Algoritma  K-Means  sudah  banyak dikenal  karena  kemudahan  dan  kemampuan untuk  mengklasifikasi  data  besar  dan  outlier dengan sangat cepat (Wijaya, 2011).

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Algoritma K-Means Adapun  karakteristik  dari  algoritma  K-
Means  salah  satunya  adalah  sangat  sensitif dalam  penentuan  titik  pusat  awal  klaster karena  K-Means  membangkitkan  titik  pusat klaster  awal  secara  random.  Pada  saat pembangkitan  awal  titik  pusat  yang  random tersebut  mendekati  menemukan  titik  pusat klaster yang tepat. Sebaliknya, jika awal titik pusat  tersebut  jauh  dari  solusi  akhir  pusat klaster, maka besar kemungkinan ini menyebabkan  hasil  pengklasteran  yang  tidak tepat.  Akibatnya  K-Means  tidak  menjamin hasil  pengklasteran  yang  unik.  Inilah  yang menyebabkan  metode  K-Means  sulit  untuk mencapai  optimum  global,  akan  tetapi  hanya minimum lokal. Selain itu, algoritma K-Means hanya  bisa  digunakan  untuk  data  yang atributnya bernilai numeric (Albar, 2010). Algoritma  dasar  dalam  k-means  adalah (Narwati, 2010):
Start Banyaknya cluster K Tentukan pusat Hitung jarak obyek ke pusat Kelompokkan obyek berdasar jarak minimum Ada obyek yang harus dipindah? End Tidak Ya Gambar 1. Algoritma K-Means
1.  Tentukan  jumlah  kluster  (k),  tetapkan pusat kluster sembarang
2. Hitung jarak setiap data ke pusat kluster menggunakan persamaan
3.  Kelompokkan  data  ke  dalam  kluster yang  dengan  jarak  yang  paling  pendek menggunakan persamaan
4.  Hitung  pusat  kluster  yang  baru menggunakan persamaan
5.  Ulangi  langkah  2  sampai  dengan  4 hingga  sudah  tidak  ada  lagi  data  yang berpindah ke kluster yang lain.
Adapun kerangka kerja pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Mempelajari Studi Literatur
Mengumpulkan Data Merumuskan Masalah Menganalisa Dan Merancang Secara Umum Melakukan Transformasi Data Menguji Data Dengan Menggunakan
Algoritma K-Means
Menarik Kesimpulan
1. Mempelajari Studi Literatur
Dalam tahap ini, peneliti akan mempelajari
literatur  yang  terkait  dengan  data  mining, clustering, dan algoritma K-Means.
2. Mengumpulkan Data Dalam  tahap  ini  pengumpulan  data dilakukan  dengan  cara  langsung  observasi pada  pada toko  bangunan tersebut,  data  yang dikumpulkan  adalah  data-data  penjualan bahan  bangunan  dari  toko  tersebut.  Setelah data-data tersebut dikumpulkan dan dipelajari maka  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan adalah  melakukan  pengelompokkan  data penjualan dan dari hasil pengelompokkan data penjualan  tersebut  maka  dapat  memutuskan masalah-masalah  yang  akan  dipecahkan,  dan mencari solusinya.
3. Merumuskan Masalah Setelah tahap pengumpulan data dilakukan,
maka  langkah  selanjutnya  adalah  membuat perumusan  masalah  yang  berkaitan  dengan permasalahan yang ada. Bagaimana
mengambil  keputusan  untuk  menentukan output  apa  saja  yang  akan  dihasilkan  oleh informasi  yang  akan  dibangun  ini  dengan menggunakan algoritma K-Means
berdasarkan data-data penjualan.
4. Menganalisa dan Merancang Secara Umum Pada tahap ini menjelaskan metode analisa yang  dipakai  dalam  merancang  secara  umum dalam menentukan bahan bangunan apa yang paling banyak dibeli oleh konsumen.
5. Mentransformasikan Data Pada  tahap  ini  merupakan  proses  untuk melakukan transformasi data yang didapatkan. Sehinnga data ini dilakukan penginisialisasian agar  lebih  mudah  melakukan  pengujian  yang merupakan tahap selanjutnya.
6. Menguji Data Dengan Algoritma K-Means Tahap  berikutnya  setelah  melakukan transformasi  data.  Sehingga  data  yang  sudah melakukan pengtransformasian dilakukan pengujian dengan menggunakan algoritma K- Means.  Dari  data  yang  diuji  didapatkan  hasil yang  menjadi  pengetahuan  agar  dapat  dibuat kebijakan untuk penjulan bahan bangunan.
7. Menarik Kesimpulan
Pada  akhir  pembahasan  dilakukan  proses penarikan  kesimpulan  yang  bertujuan  untuk membandingkan  hasil  yang  diperoleh  dari tahap implementasi sistem yang dibuat secara manual.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  awal  yang  dilakukan  adalah mengelompokkan  data-data  penjualan  bahan bangunan, kemudian dilakukan asumsi bahwa jumlah inisialisasi centroid K=2 sesuai dengan penelitian yang dilakukan. Pada tabel di bawah ini  merupakan  sampel  data  yang  digunakan untuk  melakukan  percobaan  perhitungan manual.
Tabel 1. Sample Data Uji Coba
No Barang Stock Jumlah Terjual 1 Batu Ultra Tebal 18 6 2 Batu Ultra Tipis 16 8 3 Besi 10 CK 120 60 4 Besi 4 Pas 100 48 5 Besi 6 Pas 80 72 6 Besi 8 CK 120 54 7 Cat Bravo 5kg 48 24 8 Cat Diton 884 60 55 9 Cat Dulux Pentalite 36 6 10 Cat Nippon Spot-Less 48 16 11 Ensel HPP 4 20 8 12 Ensel Kupu- Kupu 24 18 13 Gembok 25 Risk 36 13 14 Gembok 40 Risk 18 12 15 GRC 72 54 16 Kanal 48 24 17 Kawat Beton 21kg 48 12 18 Kawat Duri 36 30 19 Kawat Patri 1/2 - ¾ 32 15 20 Keni 2 25 10 21 Keni 3 inci 30 20 22 Keramik Alberta Brown 40/40 100 88 23 Keramik Harmoni 40/40 Cyprus Green 80 55 24 Keramik Picasso 20/25 Dores Blue 65 30 25 Kuas ½ 18 4 26 Kuas 3 20 14 27 Mika Biru 24 10 28 Mika Putih 18 5 29 Paku 2/1 : 3/1 : 4/1 20 6
30 Paku GRC 12 4
1. Penentuan Pusat Awal Cluster Pusat  awal cluster atau centroid di dapatkan  secara  random,  untuk  penentuan awal cluster diasumsikan: Pusat cluster 1: (18 , 4) Pusat cluster 2: (10 , 5)
2. Perhitungan Jarak Pusat Cluster Untuk  mengukur jarak antara data dengan pusat cluster digunakan
Euclidian Distance ,  kemudian  akan  didapatkan matrik jarak sebagai berikut : Rumus Euclidian Distance : 𝐷 𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 (1) di mana : De adalah Euclidean Distance i adalah banyaknya objek, ( x,y ) merupakan koordinat object ( s,t ).
Dari  30  data  yang  dijadikan  sampel telah dipilih pusat awal cluster yaitu C1 = (18 , 4), C2 = (10 , 5). Setelah itu kita hitung jarak  dari  sisa  sampel  data  dengan  pusat cluster .

## 3. Hitung Euclidian Distance
Hitung Euclidian Distance dari semua data ke tiap titik pusat pertama :
Tabel 2. Euclidian Distance 1 (D1) iterasi
pertama
D1
D11 = √(18 − 18) 2 + (6 − 4) 2 = 2,0000
D12 = √(16 − 18) 2 + (8 − 4) 2 = 4,4721
D13 = √(120 − 18) 2 + (60 − 4) 2 = 116,3615
D14 = √(100 − 18) 2 + (48 − 4) 2 = 93,0591
D15 = √(80 − 18) 2 + (72 − 4) 2 = 92,0217
D16 = √(120 − 18) 2 + (54 − 4) 2 = 113,5958
D17 = √(48 − 18) 2 + (24 − 4) 2 = 36,0555
D18 = √(60 − 18) 2 + (55 − 4) 2 = 66,0681
D19 = √(36 − 18) 2 + (6 − 4) 2 = 18,1108
D110 = √(48 − 18) 2 + (16 − 4) 2 = 32,3110
D111 = √(20 − 18) 2 + (8 − 4) 2 = 4,4721
D112 = √(24 − 18) 2 + (18 − 4) 2 = 15,2315
D113 = √(36 − 18) 2 + (13 − 4) 2 = 20,1246
D114 = √(18 − 18) 2 + (12 − 4) 2 = 8,0000 D115 = √(72 − 18) 2 + (54 − 4) 2 = 73,5935
D116 = √(48 − 18) 2 + (24 − 4) 2 = 36,0555
D117 = √(48 − 18) 2 + (12 − 4) 2 = 31,0483 D118 = √(36 − 18) 2 + (30 − 4) 2 = 31,6228 D119 = √(32 − 18) 2 + (24 − 4) 2 = 17,8045 D120 = √(25 − 18) 2 + (10 − 4) 2 = 9,2195 D121 = √(30 − 18) 2 + (20 − 4) 2 = 20,0000 D122 = √(100 − 18) 2 + (88 − 4) 2 = 117,3882
D123 = √(80 − 18) 2 + (55 − 4) 2 = 80,2808 D124 = √(65 − 18) 2 + (30 − 4) 2 = 53,7122 D125 = √(18 − 18) 2 + (4 − 4) 2 = 0,0000 D126 = √(20 − 18) 2 + (14 − 4) 2 = 10,1980 D127 = √(24 − 18) 2 + (10 − 4) 2 = 8,4853 D128 = √(18 − 18) 2 + (5 − 4) 2 = 1,0000 D129 = √(20 − 18) 2 + (6 − 4) 2 = 2,8284 D130 = √(12 − 18) 2 + (4 − 4) 2 = 6,0000
Dengan  cara  yang  sama  hitung  jarak tiap  titik  ke  titik  pusat  ke-2  dan  kita  akan mendapatkan :
Tabel 3. Euclidian Distance 2 (D2) iterasi pertama D2
D21 = √(18 − 10) 2 + (6 − 5) 2 = 8,0622 D22 = √(16 − 10) 2 + (8 − 5) 2 = 6,7082
D23 = √(120 − 10) 2 + (60 − 5) 2 = 122,9837
D24 = √(100 − 10) 2 + (48 − 5) 2 = 99,7446
D25 = √(80 − 10) 2 + (72 − 5) 2 = 96,8968 D26 = √(120 − 10) 2 + (54 − 5) 2 = 120,4201
D27 = √(48 − 10) 2 + (24 − 5) 2 = 42,4852
D28 = √(60 − 10) 2 + (55 − 5) 2 = 70,7106 D29 = √(36 − 10) 2 + (6 − 5) 2 = 26,0192
D210 = √(48 − 10) 2 + (16 − 5) 2 = 39,5601
D211 = √(20 − 10) 2 + (8 − 5) 2 = 10,4403
D212 = √(24 − 10) 2 + (18 − 5) 2 = 19,1049
D213 = √(36 − 10) 2 + (13 − 5) 2 = 27,2029
D214 = √(18 − 10) 2 + (12 − 5) 2 = 10,6301
D215 = √(72 − 10) 2 + (54 − 5) 2 = 79,0253
D216 = √(48 − 10) 2 + (24 − 5) 2 = 42,4852
D217 = √(48 − 10) 2 + (12 − 5) 2 = 38,6393
D218 = √(36 − 10) 2 + (30 − 5) 2 = 36,0693
D219 = √(32 − 10) 2 + (15 − 5) 2 = 24,1660
D220 = √(25 − 10) 2 + (10 − 5) 2 = 15,8113
D221 = √(30 − 10) 2 + (20 − 5) 2 = 25
D222 = √(100 − 10) 2 + (88 − 5) 2 = 122,4295
D223 = √(80 − 10) 2 + (55 − 5) 2 = 86,0232
D224 = √(65 − 10) 2 + (30 − 5) 2 = 60,4152
D225 = √(18 − 10) 2 + (4 − 5) 2 = 8,0622
D226 = √(20 − 10) 2 + (14 − 5) 2 = 13,4536
D227 = √(24 − 10) 2 + (10 − 5) 2 = 14,8660
D228 = √(18 − 10) 2 + (5 − 5) 2 = 8
D229 = √(20 − 10) 2 + (6 − 5) 2 = 10,0498
D230 = √(12 − 10) 2 + (4 − 5) 2 = 2,2360
Dari  hasil  perhitungan  Euclidian  Distance maka didapatkan hasil iterasi seperti yang ada pada tabel di bawah ini :
Tabel 4. Hasil Iterasi 1
M CENTROID 1 CENTROID 2 C1 C2 18 4 10 5 M1 2,0000 8,06225 OK M2 4,4721 6,70820 OK M3 116,3615 122,983 OK M4 93,0591 99,7446 OK M5 92,0217 96,8968 OK M6 113,5958 120,420 OK M7 36,0555 42,4852 OK M8 66,0681 70,7106 OK M9 18,1108 26,0192 OK M10 32,3110 39,5600 OK M11 4,4721 10,4403 OK M12 15,2315 19,1049 OK M13 20,1246 27,2029 OK M14 8,0000 10,6301 OK M15 73,5935 79,0253 OK M16 36,0555 42,4852 OK M17 31,0483 38,6393 OK M18 31,6228 36,0693 OK M19 17,8045 24,1660 OK M20 9,2195 15,8113 OK M21 20,0000 25 OK M22 117,3882 122,4295 OK M23 80,2808 86,02325 OK M24 53,7122 60,41522 OK M25 0,0000 8,062257 OK M26 10,1980 13,45362 OK M27 8,4853 14,86606 OK M28 1,0000 8 OK M29 2,8284 10,04987 OK M30 6,0000 2,236067 OK
Dari  hasil  diperoleh  hasil  bahwa  untuk anggota C1 adalah m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7, m8, m9, m10, m11, m12, m13, m14, m15, m16, m17, m18, m19, m20, m21, m22,  m23, m24, m25, m26, m27, m28, m29. Sedangkann untuk anggota C2 adalah m30.
3. Penentuan Pusat Cluster Baru
Tentukan posisi centroid baru (Ck) dengan cara  menghitung  nilai  rata-rata  dari  data  data yang ada pada centroid yang sama.
Ck =  ( 1 𝑛𝑘 ) ∑ 𝑑𝑖 (2)
Dimana nk adalah  jumlah  dokumen  dalam cluster k dan di adalah dokumen dalam  cluster k .  Sehingga  didapat  centroid  baru  yaitu:
C1(43,3047, 49,3081)  dan  C2(7,0911, 1,9472).
4. Ulangi  Langkah  2  Hingga  Posisi Data Tidak Berubah
Berikut hasil-hasil iterasi yang dilakukan setelah melakukan perhitungan Euclian Distance. Tabel 5. Hasil Iterasi 2 M CENTROID 1 CENTROID 2 C1 C2 43,3047 49,3081 7,0911 1,9472 M1 25,7400 11,6373 OK
M2 37,6025 10,7705 OK M3 20,6438 126,958 OK M4 36,1227 103,696 OK M5 43,3612 101,109 OK M6 32,1867 124,329 OK M7 68,6397 46,4743 OK M8 37,1341 74,9262 OK M9 29,0429 29,1915 OK M10 51,8957 43,2552 OK M11 42,3058 14,2574 OK M12 43,7928 23,3152 OK M13 51,0250 30,9497 OK M14 49,1804 14,8344 OK M15 55,0710 83,2025 OK M16 25,7400 46,4743 OK M17 37,6025 42,1259 OK M18 20,6438 40,2825 OK M19 36,1227 28,1216 OK M20 43,3612 19,6360 OK M21 32,1867 29,1671 OK M22 68,6397 126,637 OK M23 37,1341 90,1681 OK M24 29,0429 64,3459 OK M25 51,8957 11,1003 OK M26 42,3058 17,6609 OK M27 43,7928 18,7285 OK M28 51,0250 11,3279 OK M29 49,1804 13,5301 OK M30 55,0710 5,32081 OK

## Tabel 6. Hasil Iterasi 3
M CENTROID 1 CENTROID 2 C1 C2 37,0696 78,9186 44,1996 19,4467 M1 75,3709 85,9666 OK M2 73,9822 62,6815 OK M3 85,0609 63,5886 OK M4 70,1155 83,3044 OK M5 43,4843 5,93085 OK M6 86,5932 38,9061 OK M7 55,9958 15,7495 OK M8 33,1346 5,13059 OK M9 72,9264 26,7703 OK M10 63,8610 20,2513 OK M11 72,9439 10,4304 OK M12 62,3048 27,2373 OK M13 65,9273 44,3484 OK M14 69,5827 5,93085 OK M15 42,9076 8,36044 OK M16 55,9958 13,3643 OK M17 67,8054 12,9847 OK M18 48,9303 21,3978 OK M19 64,1193 14,2103 OK M20 69,9675 88,3924 OK M21 59,3412 50,4549 OK M22 63,5822 23,3243 OK M23 49,1438 30,4141 OK M24 56,3306 24,8050 OK M25 77,3075 22,2994 OK M26 67,1252 29,9186 OK M27 70,1469 27,6845 OK M28 76,3388 35,7129 OK M29 74,8899 85,9666 OK M30 79,0018 62,6815 OK

## Tabel 7. Hasil Iterasi 4
M CENTROID 1 CENTROID 2 C1 C2 54,9162 54,9162 64,1103 25,4199 M1 61,2831 50,0330 OK M2 60,9559 51,1670 OK M3 65,2819 65,7224 OK M4 45,6111 42,4019 OK M5 30,3487 49,2157 OK M6 65,0902 62,7731 OK M7 31,6805 16,1729 OK M8 5,0844 29,8643 OK M9 52,4464 34,1662 OK M10 39,5261 18,6623 OK M11 58,4832 47,4255 OK M12 48,1522 40,7909 OK M13 45,9870 30,7319 OK M14 56,6094 48,0236 OK M15 17,1083 29,6490 OK M16 31,6805 16,1729 OK M17 43,4700 20,9676 OK M18 31,2833 28,4811 OK M19 46,0268 33,7587 OK M20 53,9672 42,0404 OK M21 42,8949 34,5383 OK M22 55,9202 72,1410 OK M23 25,0838 33,5777 OK M24 26,8794 4,6656 OK M25 62,8910 50,8427 OK M26 53,7893 45,5647 OK M27 54,5279 42,9723 OK M28 62,0842 50,4296 OK M29 60,0995 48,1961 OK M30 66,5904 56,3410 OK
Pada iterasi yang dilakukan mulai iterasi 1  sampai  iterasi  5  didapatkan  bahwa  pada iterasi 1 mempunyai pola cluster centroid yang berbeda  dengan  pola  cluster  iterasi  2.
Sedangkan  pada  iterasi  selanjutnya  seperti iterasi 3 juga mempunyai pola cluster centroid yang berbeda dengan iterasi 1 dan 2. Makanya dilanjutkan iterasi 4 untuk mencari pola cluster centroid  yang  sama  dengan  iterasi  1,  2,  3. Tetapi  semuanya  mempunyai  pola  yang berbeda dan dilanjutkan iterasi 5. Pada iterasi 5 mempunyai pola cluster centroid yang sama dengan  pola  cluster  centroid  iterasi  4  yaitu mempunyai anggota dari :
C1:   m3,m5,m8,m15,m22 dan m23 C2:  m1,m2,m4,m6,m7,m9,m10,m11,m12, m13,14,m16,m17,m18,m19,m20,m21, m24,m25,m26,m27,m28,m29 dan m30. Karena  hasil  iterasi  sudah  ada  yang  sama iterasi dihentikan

## 4. SIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Dengan menggunakan  algoritma  K-Means  yang mempunyai  data  training  sebanyak  30  data. Iterasi yang digunakan dalam pengolahan pada
algoritma  K-Means  sebanyak  5  iterasi.  Pada iterasi  4  dan  5  mempunyai  pola  cluster centroid yang sama.Clustering yang dihasilkan digunakan  untuk  menarik  kesimpulan  dalam data  penjualan  bahan  bangunan  dengan menggunakan  algoritma  K-Means  untuk menentukan  penjualan  bahan  bangunan  yang paling banyak dibeli oleh konsumen Pemilihan variabel  dan  atribut  yang  akan  digunakan sangat mempengaruhi knowledge yang digunakan.  Dari  hasil  yang  didapatkan diperoleh  bahan  bangunan  yang  laris  dibeli konsumen yaitu : Batu Ultra Tipis,Besi 4 Pas, Cat  Bravo  5kg,  Gembok  40  Risk,  Keni  3 inci,Keramik Alberta Brown 40/40.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  pihak-pihak yang  telah  memberikan  dukungan  terhadap penelitian.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Albar,  I.  &  F.  (2010). Identifikasi  Dengan Menggunakan Algoritma K Means Pada Plat  Kendaraan  Identification  with  K Means  Algorithm  on  Plate  Number  of Vehicle . 6 , 1–8.
Alfina,  T.,  Santosa,  B.,  &  Barakbah,  A.  R.
(2012).  Analisa  perbandingan  metode hierarchical  clustering,  k-means  dan gabungan  keduanya  dalam  cluster  data (studi  kasus:  Problem  kerja  praktek teknik  industri  its). Jurnal  Teknik  Its ,
1 (1), A521--A525.
Andayani,  S.  (2007).  Pembentukan  Cluster dalam Knowledge Discovery in database dengan  Algoritma  K-Means. SEMNAS Matematika Dan Pendidikan Matematika Dengan Tema“Trend
Penelitian  Matematika  Dan  Pendidikan Matematika Di Era Global .
Hadi, F. (2018). Penerapan Metode Algoritma C4.  5  dalam  Menganalisa  Pegajuan Kredit  pada  Koperasi  Jasa  Keuangan Syariah Kelurahan Limau Manis Selatan. Indonesian Journal of Computer Science , 7 (1), 28–42.
Jollyta,  D.,  Efendi,  S.,  Zarlis,  M.,  & Mawengkang,  H.  (2019).  Optimasi Cluster  Pada  Data  Stunting:  Teknik Evaluasi  Cluster  Sum  of  Square  Error dan  Davies  Bouldin  Index. Prosiding Seminar  Nasional  Riset  Information
Science  (SENARIS) , 1 (September),  918. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.10 0
Lindawati.  (2008).  Data  Mining  Dengan
Teknik Clustering Dalam Pengklasifikasian Data Mahasiswa Studi Kasus  Prediksi  Lama  Studi  Mahasiswa Universitas Bina Nusantara. Universitas Stuttgart , 2008 (semnasIF), 174–180. Metisen, B. M., & Sari, H. L. (2015). Analisis Clustering  Menggunakan  Metode  K- Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila. Media  Infotama , 11 (2),  110– 118.
Narwati,
N. (2010). Pengelompokan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-
Means. Jurnal  Dinamika  Informatika , 2 (2).
Tacbir  Hendro  Pudjiantoro,  Renaldi,  F.,  &
Teogunadi,  A.  (2011).  Penerapan  Data Mining untuk Menganalisa Kemungkinan  Pengunduran  Diri  Calon
Mahasiswa  Baru. Konferensi  Nasional Sistem Informatika .
Wijaya, A. (2011). Analisi algortima k-means untuk  sistem  pendukung  keputusan penjurusan siswa di man binong subang. Universitas Komputer Indonesia , 112 .