## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Bakery Dan Cake Yang Laris
Ahmad Fachriansyah, Efori Bu’ulolo
Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budidarma, Medan, Indonesia Email: ahmadfachriansyah2001@gmail.com1, buuloloefori21@gmail.com2*
Email Penulis Korespondensi: buuloloefori21@gmail.com
Abstrak – Bakery and Cake merupakan usaha yang bergerak dibagian produksi bolu, kue dan roti. Toko Syahfira Bakery and Cake  merupakan salah satu toko kue, bolu dan roti yang selama ini belum melakukan pemanfaatan data untuk penentuan strategi bisnis toko. Berkembangnya suatu usaha didasari oleh pemasaran penjualan produk yang baik, hal ini tidak luput dari pelayanan antar penjual dan pembeli juga hubungan yang baik antara pemilik perusaan dengan karyawan, hal ini adalah kunci utama dalam sebuah perusahaan. Pada kesempatan ini penulis akan melakukan penelitian dengan menggunkan algoritma k- means untuk clustering bakery and cake yang laris pada toko CV. Syahfira Bakery and Cake dengan memanfaatkan data yang sudah ada baik yang sudah diolah ke dalam bentuk data excel maupun buku penjualan kasir. Berdasarkan data yang diperoleh sebelumnya, terdapat enam produk yang akan di cluster pada dengan perhitungan pada iterai atau pengelompokan. Dengan data tersebut maka di peroleh dua produk yang paling laris setelah dilakukan perhitungan penerapan algoritma k-means yaitu Roti Bungkus Keju dan Roti Bungkus Keju Coklat karena mendapatkan posisi pada cluster 1.
Kata kunci: Data mining, algoritma k-means, clustering
Abstract – Bakery and Cake is a business engaged in the production of cakes, pastries and bread. Syahfira Bakery and Cake shop is a cake, sponge and bread shop which so far has not utilized data to determine store business strategy. The development of a business is based on good product sales marketing, this is inseparable from service between sellers and buyers as well as good relations between company owners and employees, this is the main key in a company. On this occasion the author will conduct research using the k-means algorithm for clustering bakeries and cakes which are in demand at CV. Syahfira Bakery and  Cake  by  utilizing  existing  data  that  has  been  processed  into  excel  data  and  cashier  sales  books.  Based  on  the  data previously obtained, there are six products that will be clustered on iteration or grouping calculations. With these data, the two  best-selling  products  were  obtained  after  calculating  the  application  of  the  k-means  algorithm,  namely  Cheese  Wrap Bread and Chocolate Cheese Wrap Bread because they got a position in cluster 1.
Keywords : Data mining, k-means algorithm, clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia  memiliki  berbagai  macam  usaha  yang  menarik  perhatian  masyarakat  dan  menjadikan persaingan semakin ketat dengan cara menciptakan kreatifitas diberbagai setiap ide usaha, salah satu usaha yang sangat diminati saat ini yaitu dibidang kuliner. Tidak dapat dipungkiri bahwa usaha kuliner makanan merupakan usaha yang terus berkembang dan selalu diminati oleh semua kalangan masyarakat. usaha pasti memiliki resep tersembunyi  yang  mengakibatkan  berbedanya  produk  tersebut  dengan  kompetitor  lainnya[1].  Usaha  kuliner makanan yang dimaksud adalah bakery and shop yakni usaha toko roti yang diproduksi sesuai dengan kebutuhan masyarakat dengan cita rasa yang lezat dan bahan yang berkualitas.[2]
Bakery and Cake  merupakan  usaha kuliner  yang berbahan  dasar tepung dengan berbagai olahan  nikmat  yang dibuat oleh para chef baker. Banyaknya persaingan toko roti di seluruh wilayah negara indonesia tidak membuat para pembisnis lemah akan sebuah persaingan. Salah satunya yaitu Syafira Bakery and Shop yang memiliki tiga cabang di kota medan dan dapat bersaing dengan toko roti lain untuk meningkatkan cita rasa serta harga yang terjangkau. Membuka suatu usaha bakery and cake pastinya harus  memikirkan  segala  macam aspek dari segi untung  dan  ruginya,  tidak  dapat  dipungkiri  untuk  menghasilkan  omset  yang  meningkat  para  usahawan  harus memikirkan  segala  bentuk  manajemen  dari  target  pasar  yang  diinginkan  agar  mendapatkan  hasil  yang maksimal[3].
Berdasarkan  data  dari  penjualan  terdapat  beberapa  produksi  roti  dan  kue  yang  tidak  habis  terjual  sehingga menyebabkan beberapa kerugian bagi usahawan. Oleh karena itu pihak pengusaha dapat mengatur ulang kembali strategi penjualan dengan mengelompokkan berdasarkan dengan produksi yang diminati dan kurangnya minat pelanggan terhadap penjualan roti dan kue tersebut. Untuk mengatasi hal tersebut dapat digunakan sistem Data mining sebagai pengklasteran dan pengelompokkan untuk mengoptimalkan hasil penjualan syafira bakery and cake shop. Dengan diadakannya data mining dapat membantu untuk produksi roti dan kue yang layak di tambah jumlahnya atau tidak[4].
Data mining yakni sebuah ilmu komputer dengan metode menemukan pola tertentu dari kumpulan data  besar yang dapat membantu proses pencarian dan pengelompokkan untuk menghasilkan data yang objektif dan efesien. Fungsi  dari  data  mining  yaitu  sebagai  pengklasteran  atau  pengelompokkan  dari  banyaknya  data  dan dikelompokkan berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditetapkan[5]. Pengklasteran Data mining akan lebih

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
optimal  apabila  digabungkan  dengan  menggunakan  algoritma  yang  mampu  memproses  sebuah  data  semakin lebih  efisien  yaitu  Algoritma  K-Means.  Clustering  Algoritma  K-Means  adalah  suatu  metode  analisa  dan pengelompokkan  data  dengan  beberapa  data  set  untuk  menentukan  jumlah  klaster  dan  memiliki  karakteristik yang berbeda dengan data yang lain[6].
Berdasarkan penelitian terkait yang pernah diteliti oleh Hadi Santoso dkk, pada tahun 2022 mengenai klasifikasi data  Industri  Rumahan  Aplikasi  Dynamic  pada  K-Means  berbasis  web  terdapat  3  klaster  dari  hasil  penelitian tersebut. Penelitian lainnya dilakukan Chandra Halim dkk di tahun 2022 membahas tentang algoritma K-Means pada  pengklasteran  penyebaran  wilayah  Covid-19  Di  Indonesia  yaitu  mendapatkan  sebanyak  5  kluster[7]. Selanjut  nya penelitian  yang  dilakukan pada tahun 2022 yang  diteliti oleh syaifuddin dkk,  mendapatkan  hasil sebanyak 5 zona kluster mengenai pengelompokan produksi tanaman tomat di indonesia menggunakan algoritma K-Means[8].  Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Putri  Apriyani  dkk,  membahas  tentang  klasterisasi  kasus stunting  pada  balita  pada  algoritma  k-meansin  mendapatkan  hasil  sebanyak  2  kluster  pada  tahun  2023[9]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Agie Sidik Permana dkk, pada tahun 2023 mengenai pengklasteran bahan sembako terlaris menggunakan data mining Algoritma K-Medoids menghasilkan sebanyak 2 literasi[10].
Dengan  digunakan  algoritma  metode  K-Means  ini,  penulis  berharap  dapat  menyelesaikan  permasalahan klustering bakery and cake shop sesuai dengan yang telat ditetapkan dan mendapatkan hasil yang tepat dan akurat untuk pemilihan produk terlaris[11] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada tahapan yang dilakukan untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Penelitian Terdahulu
1. Pada kegitan ini, hal pertama dimulai dengan melakukan pengamatan terhadap proses penjualan pada toko CV. Syahfira Bakery and Cake, dalam kelangsungan proses transaksi yang dilukan antara kasir dan pembeli, kasir bertanya  kepada  beberapa  pelanggan  bagaimana  dengan  pelayanan  penjualan,  apakah  ada  kendala  pada  saat transaksi berlangsung. Jawaban yang diperoleh oleh kasir akan menjadi pertimbangan guna untuk meningkatkan pelayanan penjulan kedepannya[12].
2. Setelah mengetahui beberapa permasalahan dan kendala, penulis mendapat data penjualan harian produk. Data yang  diperoleh  ialah  data  tertulis  berupa  nama-nama  produk  yang  dijualkan  serta  jumlah  produk  yang  terjual setiap harinya di toko CV. Syahfira Bakery and Cake[13].
3. Tahapan  selanjutanya  melakukan  pencarian  referensi,  sesuai  dengan  topik  pembahasan  dan  algoritma  yang digunakan. Referensi yang digunakan berupa buku, e-book , jurnal untuk mengetahui teori dan memperoleh solusi terhadap permasalahan.
2. 2 Tahapan Data Mining
Agar data  yang diperoleh berguna dan berkualitas,  maka data  yang digunakan untuk pengelompokan  roti dan bolu harus melalui proses tahapan data mining. Adapun tahapan tersebut sebagai berikut:
1. Cleaning :
Proses membersikan data dari aplikasi kasir yang telah di cetak 2. Integration :
Proses menggabungkan data seperti menggabung data penjualan ke dalam suatu tempat yang telah disiapkan 3. Selection :
Proses pengambilan sampling data dari beberapa data sebelumnya agar dapat dijkan bahan perbandingan guna untuk mendapatkan data yang sebenarnya.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.3 Algoritma K-Means
Dibawah ini adalah proses algoritma clustering K-Means didalam data mining:
Gambar 2. Diagram Alir Algoritma K-Means.
Gambaran diagram alir diatas menunjukan langkah-langkah dalam algoritma k-means, sebagaiberikut:
1. Menyiapkan data sesuai dengan kebutuhan sebagai sampel data
2. Menentukan jumlah cluster
3. Menentukan nilai centroid atau nilai titik pusat
4.  untuk  mengetahui  hasil  jarak  masing-masing  pada  centroid  kategori  kondisi  terpendek,  terdekat        dengan karasteristik yang sama atau hampir sama, maka digunkan model Euclidean dengan rumus sebagai berikut: 𝑑𝑖𝑗 = √(𝑥1𝑖 − 𝑥1𝑖) 2 + (𝑥2𝑖 − 𝑥2𝑗) 2 + ⋯ + (𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑗) 2
Dengan keterangan: Dij = Jarak data ke - i ke titik pusat (cluster j). Xki = Data ke - i attribut data ke – k. Xkj = Data ke – j attribut data ke – j.

## 2.4 Results
Pengelompokan produk roti dan bolu sesuai dengan nama dan tempat yang mudah dijangkau dan tertata rapi sehingga tidak kesulitan dalam penyediaan produk saat pembeli ingin melukan transaksi[14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  disajikan  data  penjualan  produk  penjualan  CV.  SYAHFIRA  BAKERY  and  CAKE  pada  tanggal  07 Februari – 06 Maret 2023.
Table 1. Data Penjualan Produk Periode 07 Februari – 06 Maret 2023
Nama Produk 7/ 9/ 11/  13/  15/  17/  19/  21/  23/  25/  27/ 1/ 3/ 5/ 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 2 4 6 Roti bungkus Keju 20  10 20 20 20 10 0 10 0 0 10 0 10  10 Roti bungkus keju coklat 10  10 10 0 20 30 10 10 20 10 10 0 10 0 Roti bungkus mexciko kopi 13  10 0 0 0 10 20 20 10 10 0 10  10  10 Roti bungkus mexciko fanila 7 10 20 10 10 10 0 0 20 20 20 0 10  10 Roti bungkus kelapa 20  13 20 10 20 10 10 10 20 20 20 10  10  10

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Roti bungkus melon 10  10 0 30 20 20 20 10 20 10 10 10  30  11 Roti pisang 10  10 0 5 10 0 0 10 10 0 10 0 10  10 Roti abon 0 10 0 0 10 2 3 10 10 0 0 10  10 0 Roti sosis 5 5 5 0 5 10 0 6 10 4 10 5 0 5 Roti pitza 2 10 6 0 2 4 10 10 5 0 6 5 5 6 Roti tawar biasa 4 10 6 10 5 5 10 8 10 10 12 0 4 4 Roti tawar Pandan 10 2 2 2 2 0 20 10 10 0 10 10 0 10 Roti tawar ganda 20  12 2 10 10 10 20 8 0 20 2 10  10 4 Roti tawar coklat 5 0 10 10 0 5 5 5 15 5 0 10 0 0 Roti enam Rasa 10 7 5 5 5 0 3 0 8 0 2 10  10  10
Penyelesaian:
Iterasi Ke-1.
1. Tidak ada kriteria maka ditentukan langsung dengan nilai centroid secara acak[15].
2. Jumlah cluster atau kelompok terdiri dari 3 (tiga) sesuai dengan jumlah atribut kriteria.
a. Pusat centroid 1: 20, 13, 20, 10, 20, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 10, 10, 10, 10(C1/ Roti bungkus kelapa)
b. Pusat centroid 2: 10, 10, 0, 30, 20, 20, 20, 10, 20, 10, 10, 10, 30, 11(C2/ Roti bungkus melon)
c. Pusat centroid 3: 20, 12, 2, 10, 10, 10, 20, 8, 0, 20, 2, 10, 10, 4(C3/ Roti tawar ganda)
3. Menghitung jarak dengan menggunakan model euclidean.
Aturan yang digunakan untuk mengelompokan atau cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah sebagai berikut:
a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < cendtroid 3 maka termasuk kedalam kelompok cluster 1(satu).
b. Jika centroid 2 < centroid 2 dan centroid 1 < centroid 3 maka termasuk kedalam kelompok cluster 2(dua).
c. Jika centroid 3 < centroid 1 dan centroid 3 < centrodi 2 maka termasuk kedalam kelompok cluster 3(tiga). Jarak pusat cendroid 1: 20, 13, 20, 10, 20, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 10, 10, 10, 10
Table 2. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Cluster 1(Satu) No Nama Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Dc1 Dc2 Dc3 Cluster Produk 1  Roti bungkus keju 80 40 20 70,28 40,839 58,92 2 2  Roti bungkus keju coklat 70 55 25 47,83 55,833 50,325 1 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 20,993 30,038 43,35 1 4 Roti bungkus mexciko fanila 40 82 25 40,439 24,928 25,934 2 5  Roti bungkus kelapa 60 88 45 60,923 29,984 45,746 2 6  Roti bungkus melon 55 86 40 54,725 60,992 40,625 3 7  Roti pisang 25 50 20 30,725 50,002 18,928 3 8  Roti abon 20 35 20 44,32 35,823 13,736 3 9  Roti sosis 30 30 20 30,832 30,92 19,824 3 10  Roti pitza 28 20 12 28,826 20,22 12,248 3 11  Roti tawar biasa 18 60 20 31,934 18,023 20,294 2 12  Roti tawar pandan 34 40 14 34,931 40,25 14,922 3 13  Roti tawar ganda 40 60 24 40,402 29,02 24,382 3 14  Roti tawar coklat 15 45 20 49,034 45,004 20,842 3 15  Roti enam rasa 25 28 10 25,33 28,094 10,284 3
4. Perhitungan jarak dari nilai terkecil untuk cluster baru:
a. Centroid 1 dengan jenis produk {Roti bugkus  keju coklat, Roti bungkus mexxciko kopi}
b. Centroid 2 dengan jenis produk {Roti bungkus keju, Roti bungkus mexciko fanila, Roti bungkus kelapa, Roti tawar biasa}
c. Centroid 3 dengan jenis produk {Roti bungkus melon, Roti pisang, Roti abon, Roti sosis, Roti pitza, Roti tawar pandan, Roti tawar ganda, Roti tawar coklat, Roti enam rasa}

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
5. Pencarian nilai centroid atau titik pusat awal pada iterasi ke-2(dua) yang diperoleh dari penjumlahan nilai rata- rata  setiap  jumlah  penjualan  produk cluster ,  setelah  mendapatkan  hasil  penjumlahan  maka  dibagi  dengan jumlah setiap produk cluster . Iterasi Ke-2: Perolehan nilai c1:
Table 3. Perolehan Nilai C1 Untuk Iterasi Ke-2 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 2 Roti bungkus keju coklat 70 55 25 1 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 1 C1 (70+20)/2 =45 (55+53)/2 =54 (25+50)/2 =37,5 Perolehan nilai C2: Table 4 . Perolehan Nilai C2 Untuk Iterasi Ke-2 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 1 Roti bungkus keju 80 40 20 2 4 Roti bungkus Mexico fanila 40 82 25 2 5 Roti bungkus kelapa 60 88 45 2 11 Roti tawar biasa 18 60 20 2 C2 (80+40+60+18) /4=49,5 (40+82+88+60) /4=67,5 (20+25+45+20) /4=27,5 Perolehan nilai C3: Table 5 . Perolehan Nilai C3 Untuk Iterasi Ke-2 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 6 Roti bungkus melon 55 86 40 3 7 Roti pisang 25 50 20 3 8 Roti abon 20 35 20 3 9 Roti sosis 30 30 20 3 10 Roti pitza 28 20 12 3 12 Roti tawar pandan 34 40 14 3 13 Roti tawar ganda 40 60 24 3 14 Roti tawar coklat 15 45 20 3 15 Roti enam rasa 25 28 10 3 C3 (55+25+20 +30+28+34 +40+15+25) /9=30,2 (86+50+35 +30+20+40 +60+45+28) /9=43,7 (40+20+20 +20+12+14 +24+20+10) /9=20
Sehingga nilai centroid awal atau titik pusat awal sebagai berikut:
Table 6. Nilai Centroid Awal Untuk Iterasi Ke-2 C1 45 54 37,5 C2 49,5 67,5 27,5 C3 30,2 43,7 20
Rekapitulasi hasil perhitungan cluster pada iterasi ke-2 dengan aturtan mengelompokan atau cluster data berdasarkan jarak sebagai berikut:
a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1
b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2
c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Table 7. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Jarak Pada Iterasi Ke-2
No Nama Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Dc1 Dc2 Dc3 Cluster Produk 1  Roti bungkus keju 80 40 20  41,56  41,75  49,94 1 2  Roti bungkus keju coklat 70 55 25  27,97  24,14  41,67 2 3  Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50  27,97  39,83  33,02 1 4  Roti bungkus mexciko fanila 40 82 25  31,07  17,51  39,85 2 5  Roti bungkus kelapa 60 88 45  37,91  28,93  58,95 2 6  Roti bungkus melon 55 86 40  33,62  22,99  52,96 2 7  Roti pisang 25 50 20  26,87  31,03  8,168 3 8  Roti abon 20 35 20  35,95  44,53  13,41 3 9  Roti sosis 30 30 20  33,28  42,93 13,7 3 10  Roti pitza 28 20 12  45,77  54,39  25,11 3 11  Roti tawar biasa 18 60 20  32,73  33,24  20,36 3 12  Roti tawar pandan 34 40 14  29,48  34,33  8,008 3 13  Roti tawar ganda 40 60 24 15,6 12,6  19,44 2 14  Roti tawar coklat 15 45 20  35,88  41,87  15,26 3 15  Roti enam rasa 25 28 10 42,8  49,67  19,33 3
Iterasi ke-3: Perolehan nilai c1:
Table 8. Perolehan Nilai C1 Untuk Iterasi Ke-3 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 1 Roti bungkus keju 80 40 20 1 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 1 C1 (80+20)/2 =50 (40+53)/2 =46,5 (20+50)/2 =35 Perolehan nilai C2: Table 9. Perolehan Nilai C2 Untuk Iterasi Ke-3 No  Nama Produk Produk Masuk  Produk Terjual  Stock Produk Cluster 2 Roti bungkus keju coklat 70 55 25 2 4 Roti bungkus mexciko fanila  40 82 25 2 5 Roti bungkus kelapa 60 88 45 2 6 Roti bungkus melon 55 86 40 2 13 Roti tawar ganda 40 60 24 2 C2 (70+40+60+55 +40)/5=53 (55+82+88+86 +60)/5=74,2 (25+25+45+40 +24)/5=31,8 Perolehan nilai C3: Table 10. Perolehan Nilai C3 Untuk Iterasi Ke-3 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 7 Roti pisang 25 50 20 3 8 Roti abon 20 35 20 3 9 Roti sosis 30 30 20 3 10 Roti pitza 28 20 12 3 11 Roti tawar biasa 18 60 20 3 12 Roti tawar pandan 34 40 14 3 14 Roti tawar coklat 15 45 20 3 15 Roti enam rasa 25 28 10 3 C3 (25+20+30 +28+18+34 +15+25) /8=24,375 (50+35+30 +20+60+40 +45+28) /8=38,5 (20+20+20 +12+20+14 +20+10) /8=17

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Sehingga nilai centroid awal atau titik pusat awal sebagai berikut:
Table 11. Nilai Centroid Awal Untuk Iterasi Ke-3 C1 50 46,5 35 C2 53 74,2 31,8 C3 24,375 38,5 17 Rekapitulasi hasil perhitungan cluster pada iterasi ke-3 dengan aturtan mengelompokan atau cluster data berdasarkan jarak sebagai berikut:
a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1
b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2
c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3
Berdasarkan Hasil cluster pada iterasi ke-1 dengan iterasi ke-2 terjadi perubahan cluster sehingga dilanjutkan ke iterasi ke-3
Table 12. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Jarak Pada Iterasi Ke-3 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Dc1 Dc2 Dc3 Cluster 1 Roti bungkus keju 80 40 20 34,165 45,142 55,726 1 2 Roti bungkus keju coklat 70 55 25 23,921 26,530 49,172 1 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 34,165 43,239 36,309 1 4 Roti bungkus mexciko fanila 40 82 25 38,213 16,615 46,908 2 5 Roti bungkus kelapa 60 88 45 43,843 20,339 67,107 2 6 Roti bungkus melon 55 86 40 40,127 14,507 61,017 2 7 Roti pisang 25 50 20 29,364 38,844 11,901 3 8 Roti abon 20 35 20 35,457 52,582 6,355 3 9 Roti sosis 30 30 20 29,954 51,204 10,625 3 10 Roti pitza 28 20 12 41,415 62,886 19,503 3 11 Roti tawar biasa 18 60 20 37,831 39,571 22,625 3 12 Roti tawar pandan 34 40 14 27,189 42,982 10,192 3 13 Roti tawar ganda 40 60 24 20,081 20,772 27,484 1 14 Roti tawar coklat 15 45 20 38,108 49,354 11,795 3 15 Roti enam rasa 25 28 10 39,903 58,255 12,634 3
Iterasi Ke-4:
Perolehan nilai c1:
Table 13 . Perolehan Nilai C1 Untuk Iterasi Ke-4 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 1 Roti bungkus keju 80 40 20 1 2 Roti bungkus keju coklat 70 55 25 1 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 1 13 Roti tawar ganda 40 60 24 1 C1 (80+70+20 +40)/4 =52,5 (40+55+53 +60)/4 =52 (20+25+50 +24)/4 =29,75 Perolehan nilai C2: Table 14. Perolehan Nilai C2 Untuk Iterasi Ke-4 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 4 Roti bungkus mexciko fanila 40 82 25 2 5 Roti bungkus kelapa 60 88 45 2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
6 Roti bungkus melon 55 86 40 2 C2 (40+60+55) /3=51,66 (82+88+86) /3=85,33 (25+45+40) /3=36,66
Perolehan nilai C3:
Table 15. Perolehan Nilai C3 Untuk Iterasi Ke-4 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk  Cluster 7 Roti pisang 25 50 20 3 8 Roti abon 20 35 20 3 9 Roti sosis 30 30 20 3 10 Roti pitza 28 20 12 3 11 Roti tawar biasa 18 60 20 3 12 Roti tawar pandan 34 40 14 3 14 Roti tawar coklat 15 45 20 3 15 Roti enam rasa 25 28 10 3 C3 (25+20+30 +28+18+34 +15+25) /8=24,375 (50+35+30 +20+60+40 +45+28) /8=38,5 (20+20+20 +12+20+14 +20+10) /8=17
Sehingga nilai centroid awal atau titik pusat awal sebagai berikut:
Table 16. Nilai Centroid Awal Untuk Iterasi Ke-4 C1 52,5 52 29,75 C2 51,66 85,33 36,66 C3 24,375 38,5 17
Rekapitulasi hasil perhitungan cluster pada iterasi ke-4 dengan aturtan mengelompokan atau cluster data berdasarkan jarak sebagai berikut:
a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1
b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2
c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3
Berdasarkan Hasil cluster pada iterasi ke-2 dengan iterasi ke-3 terjadi perubahan cluster sehingga dilanjutkan ke iterasi ke-4
Table 17. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Jarak Pada Iterasi Ke-4
No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Dc1 Dc2 Dc3 Cluster 1 Roti bungkus keju 80 40 20 31,548 55,995 55,726 1 2 Roti bungkus keju coklat 70 55 25 18,379 37,312 49,172 1 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 38,305 47,175 36,309 3 4 Roti bungkus mexciko fanila 40 82 25 32,845 16,822 46,908 2 5 Roti bungkus kelapa 60 88 45 39,809 12,092 67,107 2 6 Roti bungkus melon 55 86 40 35,599 4,770 61,017 2 7 Roti pisang 25 50 20 29,245 47,291 11,901 3 8 Roti abon 20 35 20 37,951 61,749 6,355 3 9 Roti sosis 30 30 20 32,944 61,709 10,625 3 10 Roti pitza 28 20 12 44,037 73,728 19,503 3 11 Roti tawar biasa 18 60 20 36,732 45,300 22,625 3 12 Roti tawar pandan 34 40 14 27,098 53,667 10,192 3 13 Roti tawar ganda 40 60 24 15,915 30,624 27,484 1 14 Roti tawar coklat 15 45 20 39,374 56,991 11,795 3 15 Roti enam rasa 25 28 10 41,500 68,616 12,634 3
Iterasi Ke-5: Perolehan nilai c1:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Table 18. Perolehan Nilai C1 Untuk Iterasi Ke-5
No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 1 Roti bungkus keju 80 40 20 1 2 Roti bungkus keju coklat 70 55 25 1 13 Roti tawar ganda 40 60 24 1 C1 (80+70+40) /3=63,33 (40+55+60) /3=51,66 (20+25+24) /3=23 Perolehan nilai C2: Table 19. Perolehan Nilai C2 Untuk Iterasi Ke-5 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Cluster 4 Roti bungkus mexciko fanila 40 82 25 2 5 Roti bungkus kelapa 60 88 45 2 6 Roti bungkus melon 55 86 40 2 C2 (40+60+55) /3=51,66 (82+88+86) /3=85,33 (25+45+40) /3=36,66
Perolehan nilai C3
Table 20. Perolehan Nilai C3 Untuk Iterasi Ke-5 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk  Cluster 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 3 7 Roti pisang 25 50 20 3 8 Roti abon 20 35 20 3 9 Roti sosis 30 30 20 3 10 Roti pitza 28 20 12 3 11 Roti tawar biasa 18 60 20 3 12 Roti tawar pandan 34 40 14 3 14 Roti tawar coklat 15 45 20 3 15 Roti enam rasa 25 28 10 3 C3 (20+25+20 +30+28+18 +34+15+25) /9=23,88 (53+50+35 +30+20+60 +40+45+28) /9=40,11 (50+20+20 +20+12+20 +14+20+10) /9=20,66
Sehingga nilai centroid awal atau titik pusat awal sebagai berikut:
Table 21. Nilai Centroid Awal Untuk Iterasi Ke-5 C1 63,33 51,66 23 C2 51,66 85,33 36,66 C3 23,88 40,11 20,66 Rekapitulasi hasil perhitungan cluster pada iterasi ke-5 dengan aturtan mengelompokan atau cluster data berdasarkan jarak sebagai berikut:
a. Jika centroid 1 < centroid 2 dan centroid 1 < d3 maka termasuk kedalam cluster 1
b. Jika centroid 2 < centroid 1 dan centroid 2 < d3 maka termasuk kedalam cluster 2
c. Jika centrodi 3 < centroid 1 dan centroid 3 < d2 maka termasuk kedalam cluster 3
Berdasarkan Hasil cluster pada iterasi ke-3 dengan iterasi ke-4 terjadi perubahan cluster sehingga dilanjutkan ke iterasi ke-5
Table 22. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Jarak Pada Iterasi Ke-5 No Nama Produk Produk Masuk Produk Terjual Stock Produk Dc1 Dc2 Dc3 Cluster 1 Roti bungkus keju 80 40 20 20,563 55,995 56,123 1 2 Roti bungkus keju coklat 70 55 25 7,722 37,312 48,658 1 3 Roti bungkus mexciko kopi 20 53 50 51,071 47,175 32,280 3

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
4 Roti bungkus mexciko fanila 40 82 25 38,324 16,822 45,093 2 5 Roti bungkus kelapa 60 88 45 42,610 12,092 64,734 2 6 Roti bungkus melon 55 86 40 39,212 4,770 58,722 2 7 Roti pisang 25 50 20 38,483 47,291 9,975 3 8 Roti abon 20 35 20 46,519 61,749 6,449 3 9 Roti sosis 30 30 20 39,862 61,709 11,836 3 10 Roti pitza 28 20 12 48,698 73,728 22,279 3 11 Roti tawar biasa 18 60 20 46,188 45,300 20,751 3 12 Roti tawar pandan 34 40 14 32,820 53,667 12,115 3 13 Roti tawar ganda 40 60 24 24,796 30,624 25,819 1 14 Roti tawar coklat 15 45 20 48,878 56,991 10,158 3 15 Roti enam rasa 25 28 10 46,882 68,616 16,634 3
Hasil cluster pada iterasi ke-1,2,3dan4  mengalami  beberapa  perubahan  anggota cluster sehingga  dilanjutkan  ke iterasi ke-5.Pada iterasi ke-5  hasil  anggota cluster sama  dengan  anggota cluster iterasi ke-4  sehingga  tidak dilanjutkan  lagi  prosesnya  ke iterasi ke-6.  Sehingga  hasil  dari cluster adalah  dengan  nama  produk  roti  bungkus keju,roti bungkus keju coklat dan roti tawar ganda masuk kedalam satu cluster yaitu cluster 1 dikarenakan kedua hasil perhitungan berdekatan, nama produk roti bungkus mexciko fanila, roti bungkus kelapa, roti bungkus melon masuk  kedalam  satu cluster yaitu cluster 2  karena  hasil  perhitungan  yang  berdekatan,  serta  nama  produk  roti bungkus  mexciko  kopi,roti  pisang,  roti  abon,  roti  sosis,  roti  pitza, roti  tawar  biasa,  roti  tawar  pandan,  roti  tawar coklat dan roti enam rasa termasuk kedalam satu cluster yaitu cluster 3 karena hasil perhitungannya berdekatan. Dapat dilihat hasil dari pengelompokan atau cluster data produk terlaris dengan jarak terdekat seperti dibawah ini:
Gambar 18. Hasil Cluster Produk Terlaris

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  diatas,  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  Berdasarkan  sampling  data  yang  digunakan  dapat dikelompokan  3 clustering berdasarkan  tingkat  kelarisan  penjualan  suatu  jenis  produk.  Algoritma  k-means clustering dapat diimplementasi di CV. Syahfira Bakery and Cake dalam pengelompokan jenis produk penjualan terlaris. Dengan adanya pengolahan sampling data yang telah dilakukan, jenis produk no 1,2,13 adalah jenis produk kelompok 1 paling laris tingkat penjualannya, no 4,5,6 jenis produk kelompok ke 2 tingkat kelarisan penjualannya dan no  3,7,8,9,10,11,12,14,15 adalah jenis produk kelompok ke 3 tingkat  kelarisan penjualannya pada toko CV. Syahfira Bakery and Cake.

## REFERENCES
[1] J. H. Lubis, S. Esabella, M. Mesran, D. Desyanti, and D. M. Simanjuntak, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Karyawan  yang  di  Non-Aktifkan  di  Masa  Pandemi,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 969, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3909.
[2] P. Cv and W. Menggunakan, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data,” vol. 2, no. 1, pp. 188–196, 2023.
[3] S. Gantina and A. H. Nasyuha, “Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan Data Transaksi Penjualan
Cluster 1
Cluster 3
Cluster 2
Roti bungkus keju
Roti bungkus keju coklat
Roti tawar ganda Roti bungkus maxciko fanila
Roti bungkus kelapa
Roti bungkus melon Roti bungkus maxciko kopi Roti pisang Roti abon Roti sosis Roti pitza Roti tawar biasa

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 205 - 217 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 675 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Kosmetik di WN Kosmetik Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” no. x, pp. 1–11, 2020.
[4] D. I. Toko and W. Bengkulu, “PENGELOMPOKAN BARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING BERDASARKAN HASIL PENJUALAN,” vol. 18, no. 1, pp. 99–104, 2022.
[5] A. Wulandari, T. D. Putra, and D. B. Srisulistiowati, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Minat Konsumen Gas LPG Pada Pangkalan Sudiawati,” vol. 3, no. 1, pp. 35–48, 2022.
[6] M. Anugrah, H. L. Sari, and R. T. Alinse, “Application Of The Preference Selection Index And Method K- Means Clustering Method In Sales Product ( Case Study Of Ocha Cell Store ) Penerapan Metode Preference Selection Index Dan Metode K-Means Clustering Dalam Penjualan Produk ( Studi Kasus Toko Ocha Cell ),” vol. 1, no. 2, pp. 205–218, 2022.
[7] C. Halim, H. D. Purnomo, and T. Wahyono, “ANALISIS PENGELOMPOKAN WILAYAH PENYEBARAN COVID-19  di  INDONESIA  DENGAN  METODE  CLUSTERING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- MEANS  dan  K-MEDOIDS,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  359,  2022,  doi: 10.35314/isi.v7i2.2566.
[8] S. Syaifuddin, R. Ramlah, I. Hakim, Y. Berliana, and N. Nurhayati, “Pemetaan Produksi Tanaman Tomat di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 222–228, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2206.
[9] P. Apriyani, A. R. Dikananda, and I. Ali, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi,” 2023.
[10] D. Yuliana and V. Arinal, “Klasifikasi Pembelian Produk Tepung Terigu Dalam Sistem Pendukung Keputusan Menggunakkan  Metode  Simple  Addtive  Weighting  (  SAW  ),”  vol.  6,  no.  4,  pp.  761–772,  2022,  doi: 10.52362/jisamar.v6i4.905.
[11] A. Nugraha et al. , “PENERAPAN DATA MINING METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK,” vol. 6, no. 2, pp. 849–855, 2022.
[12] U. Hidayat, R. Helilintar, and R. A. Ramadhani, “Rekomendasi Restock Parfum Menggunakan Metode K- Means,” pp. 188–193, 2022.
[13] “Metodologi K-Mean.”
[14] A. S. Wahyuni and J. N. Utamajaya, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Pada Toko  Raja  Komputer  Menggunakan  Metode  Clustering,”  vol.  9,  no.  2,  pp.  281–288,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4003.
[15] R. K. Purba, D. Frans, G. Hutagalung, and E. M. Sinaga, “Optimalisasi dalam Penentuan Keputusan Level Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM ) Menerapkan Metode Preference Selection Index,” vol. 3, no. 2, pp. 63–75, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1247.