## PENERAPAN DATA MINING METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO YANA SPORT

## Agung Nugraha, Odi Nurdiawan, Gifthera Dwilestari
Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Indonesia agungnugraha3434@gmail.com, odinurdiawan2020@gmail.com, gifthera.ikmi@gmail.com

## ABSTRAK
Saat  ini  proses  penjualan  dan  pemasaran  yang  di  lakukan  oleh  Yana  Sport  masih  sudah  menggunakan aplikasi  E-commerce,  maka  dari  itu  dengan  pemanfaata  teknologi  informasi  berupa  E-commerce  dapat memberikan peningkatan penjualan produk bagi Yanaspot. Akan tetapi persaingan dalam dunia bisnis pasti ada karena  yang  menjual  barang  masih  ada  toko  lain  yang  membuka  usaha  yang  sama.  Kondisi  tersebut menyebabkan  pemilik  toko  ini  dituntut  untuk  menemukan  strategi  yang  dapat  meningkatkan  penjualan  dan pemasaran  toko  olahraga.  Data  penelitian  ini  bersumber  dari  data  transaksi  penjualan  toko  yang  sport  yang beralamat  di  Jl.  Fatahillah  No.225,  Watubelah,  Kec.  Weru,  Kabupaten  Cirebon,  Jawa  Barat  45154  Model algoritma k-means  bahwa operator yang digunakan  yaitu retrive dipergunakan untuk memanggil data set pada penelitian  ini.  Kemudian  clustring  kmeans  untuk  memodelkan  data  set  yang  telah  ada,  serta  clusterdistance performance digunakan untuk menguji hasil pengelompokan, penelitian ini menetapkan 2 kelompok yaitu laris terjual  dan  tidak  laris  terjual.  Hasil  Data  Performance  menejelaskan  bahwa  Cluster  0  dengan  nilai  110 dikategorikan  sebagai  Tidak  Laris  Terjual  sedangkan  21389  dikategorikan  sebagai  laris  terjual.  Hasil rekomendasai  penelitian  ini  mendapatkan  informasi  atau  pola  dari  penerapan  algoritma  k-means  dengan  data penjualan  terdapat  sebanyak  99  item  barang  yang  laris  terjual  dan  terdapat  23  item  barang  yang  tidak  terjual sehingga pemilik dapat melakukan strategi penjualan dan pembelian ulang berdasarkan barang yang laris terjual.
Kata Kunci: Data Mining, Toko Olahraga, Algoritma K_means

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dari  tahun  ke  tahun semakin  maju  dan  pesat,  salah  satunya  adalah internet.  Internet  merupakan  suatu  sarana  informasi dan  komunikasi  yang  cepat  dan  akurat.  Hal  ini membuat banyak pihak memanfaatkan media internet untuk  berbagai  macam  kepentingan  salah  satunya untuk kepentingan bisnis.
Mulai  dari  pengusaha  kecil  hingga  perusahaan yang  besar  memanfaatkan  kemajuan  teknologi internet  sebagai  media  yang  berfungsi  untuk mempromosikan  produk  atau  iklan  melalui  internet. Selain digunakan untuk media promosi, internet juga dapat  digunakan  sebagai  media  penjualan  dan pembelian  produk,  jasa  dan  informasi  yang  disebut dengan  E-commerce.  Penggunaan  E-commerce  juga dapat  memberikan  manfaat  bagi  perusahaan  seperti memperluas  market  place,  menurunkan  biaya distribusi  dan  akses  informasi  yang  cepat.  Saat  ini proses penjualan dan pemasaran yang di lakukan oleh Yana  Sport  masih  sudah  menggunakan  aplikasi  E- commerce,  maka  dari  itu  dengan  pemanfaata teknologi  informasi  berupa  E-commerce  dapat memberikan  peningkatan  penjualan  produk  bagi Yanaspot. Akan tetapi persaingan dalam dunia bisnis pasti ada karena yang menjual barang masih ada toko lain  yang  membuka  usaha  yang  sama.  Kondisi tersebut menyebabkan pemilik toko ini dituntut untuk menemukan  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan dan pemasaran toko olahraga.
Salah  satu  metode  data  mining  yang  digunakan pengelompokan yaitu clustering. Clustering
merupakan  proses  pengelompokan  titik-titik  data kedalam dua kelompok atau lebih  sehingga titik-titik data  yang  termasuk  didalam  kelompok  yang  sama lebih  mirip  satu  sama  lain  daripada  didalam kelompok yang berbeda, hanya berdasarkan informasi  yang  tersedia  dengan  poin  data  dan clustering sudah  menjadi suatu alat (instrumen)  yang valid  untuk  menyelesaikan  masalah  kompleks  ilmu komputer  dan  statistik.  K-Means  merupakan  bagian dari  metode  pengelompokan  data  non-hierarki  yang mempunyai  kemampuan  mempartisi  data  kedalam bentuk dua kelompok ataupun lebih. Metoda tersebut akan  mempartisi  data  kedalam  suatu  kelompok dimana  data  yang  berkarakteristik  sama  akan dimasukkan kedalam satu kelompok sama sedangkan data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  akan dikelompokan  kedalam  kelompok  lainnya.  Tujuan pengelompokan  adalah  untuk  meminimalkan  dari fungsi objektif yang diset dalam proses pengelompokan,  pada  umumnya  akan  berusaha meminimalkan  variasi  didalam  suatu  kelompok  dan memaksimalkan variasi antar kelompok.
Permasalahan  pada  penelitian  ini  persaingan dalam  dunia  bisnis  pasti  ada  karena  yang  menjual barang  masih  ada  toko  lain  yang  membuka  usaha yang  sama.  Kondisi  tersebut  menyebabkan  pemilik toko  ini  dituntut  untuk  menemukan  strategi  yang dapat  meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  toko olahraga. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan  algoritam  Kmeans  Clustering  pada  data barang penjualan alat olahraga
2. LANDASAN TEORI 2.1. Manajemen Pemasaran Manajemen Pemasaran adalah kegiatan menganalisis,  merencanakan,  melaksanakan  dan mengendalikan  program-program yang  disusun dalam pembentukan, pembangunan, dan pemeliharaan  keuntungan  dari  pertukaran/  transaksi melalui  sasaran  pasar  dengan  harapan  untuk mencapai  tujuan  organisasi  (perusahaan)  dalam jangka  panjang.  Bauran  pemasaran  merupakan bagian  dari  konsep  pemasaran  yang  mempunyai peranan  yang  cukup  penting  dalam  mempengaruhi konsumen  untuk  membeli  produk  atau  jasa  yang ditawarkan [2].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah yang digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan  yang tersembunyi  di  dalam  database.  Data  mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstrasi dan menidentifikasi  informasi  pengetahuan  potensial  dan berguna  yang  bermanfaat  yang  tersimpan  di  dalam database besar [2].

## 2.3. Clustering
Clustering
merupakan upaya untuk mengelompokkan record, observasi, atau mengelompokkan  ke  dalam  kelas  yang  memiliki kesamaan objek (Kusuma V. M., 2017). Pengklasteran  berbeda  dengan  klasifikasi  yang  tidak adanya variable target dalam pengklasteran. Pengklasteran  tidak  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi, mengestimasi, atau memprediksi nilai dari target.  Pengklasteran  digunakan  untuk  melakukan pembagian  terhadap  keseluruhan  data  menjadi kelompok – kelompok yang memiliki kemiripan [3].

## 2.4. Algoritma K-means
Metode K-means merupakan algoritma klasterisasi  yang  paling  tua  dan  banyak  digunakan dalam  berbagai  aplikasi  kecil  hingga  menengah karena  kumudahan  implementasiny.  Ide  dasar algoritma  K-Means  sangatlah  sederhana,  yaitu meminimalkan  Sym  of  Squared  Error  (SSE)  antara objek – objek data dengan empat langkah.

## 2.5. Penelitian terdahulu
Penelitian  dengan  judul  Clustering  Tingkat Penjualan  Menu  (Food  and  Beverage)  Menggunakan Algoritma K-Means menjelaskan bahwa Perencanaan menu  dalam  sebuah  restoran  merupakan  bagian  dari strategi  penjualan.  Faktanya  setiap  menu  memiliki tingkat  penjualan  yang  berbeda.  Untuk  menentukan efektifitas  penjualan  dan  bahan  baku,  restoran membutuhkan pengetahuan menu apa saja yang perlu dipertahankan  dan  sebaliknya.  Sebuah  analisis  yang dapat  mengetahui  tingkat  penjualan  menu  ialah analisis  data  mining  metode  clustering  algoritma  k-
means.  Sumber  data  penelitian  ini  dari  histori transaksi  penjualan  menu  selama  1  tahun,  kemudian dianalisis  dengan  algoritma  k-means.  Informasi  yang ditemukan  berupa  menu  F&B  yang  popular  dan tingkat  penjualan  menu.  Tujuan  penelitian  ini  untuk melakukan pengelompokan pada data  tingkat penjualan  menu  (Food  and  Beverage).  Metode  yang digunakan  yakni  metode  Clustering  dengan  kinerja algoritma  K-Means.  Hasil  penelitian  menunjukan bahwa  metode  clustering  dengan  algoritma  K-Means memberikan  keluaran  yang  cukup  significan  dalam mengelompokan data penjualan. Kontribusi penelitian  memberikan  pengetahuan  dalam  bentuk sebuah  informasi  dalam  melakukan  manajemen  data penjualan.  Proses  clusterisasi  mampu  menyajikan pengetahuan  baru  dari  data  yang  ada.  Kasus  tingkat penjualan  menu  pada  restoran  mama.  Hasil  tersebut mampu  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dalam mengkluster  menu  makanan  yang  terbaik.  Hasil penelitian ini juga menyajikan knowladge base untuk dijadikan dasar dalam manajemen penjualan yang ada di restoran mama [4].
Pada  penelitian  dengan  Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis 2021 dengan judul Klasterisasi Bibit Terbaik  Menggunakan  Algoritma K-Means dalam Meningkatkan  Penjualan  menjelaskan  bahwa  UD. Tiara Bersaudara merupakan toko yang menjual bibit dan  keperluan  pertanian.  Untuk  menjaga  stok  bibit yang  diminati  oleh  petani,  penjual  harus  dapat menganalisa data penjualan bibit. Proses tersebut sulit dilakukan  karena  UD  memiliki  banyak  data penjualan.  Permasalahan  yang  ada  bisa  diselesaikan dengan  cara  klasterisasi  data  penjualan  bibit. Klasterisasi  merupakan pengelompokan data menjadi beberapa cluster berdasarkan  tingkat  kemiripan  data. Tujuan  Penelitian  adalah  untuk  pengelompokan  data bibit  terlaris  di  UD.  Tiara  Bersaudara  dalam meningkatkan  penjualan.    Data  pejualan  bibit  dari Januari  sampai  dengan  April  2019  adalah  data  yang akan  diolah  pada  penelitian  ini.  Metode  klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dengan mempartisikan data kedalam bentuk cluster berdasarkan centroid terdekat dengan data. Selanjutnya apengujian dengan membandingkan hasil perhitungan  dengan software  RapidMiner  studio 9.7. Clustering diuji berdasarkan banyak data dan banyak cluster. Data yang diuji adalah sebanyak 42 data bibit dengan memperoleh 2 cluster , 4 data yang merupakan bibit  laris  sebagi cluster satu  (C1),  dan  38  data  yang merupakan  bibit  tidak  laris  sebagai cluster dua  (C2). Bibit  laris  merupakan  bibit  terbaik  yang  dapat meningkatkan  penjualan  yang  terdiri  dari  Bibit Jagung NK 212, Bibit Jagung NK 7328, bibit Jagung Pioneer  32,  Bibit  Jagung  NK  617232.  Hasil  dari Penelitian  ini  dapat  dijadikan  tolak  ukur  untuk penunjang keputusan oleh pihak UD. Tiara Berasaudara  untuk  mengatur  strategi  pemasaran dalam meningkatkan Penjualan [5].
Pada  penelitian  dengan  judul  penerapan  data mining untuk klasifikasi produk merk bata
menggunakan algoritma k-means menjelaskan bahwa Toko Bata Tanjungbalai adalah toko yang bergerak di bidang  bisnis  penjulalan  produk  dan  setiap  harinya melalukan  proses  data  pembelian,  data  penjualan maupun  data  transaksi.  Data  transaksi  merupakan hasil  penjualan  yang  di  dapat  agar  manajemen  toko mengetahui  strategi  yang  akan  di  lakukan  untuk meningkatkan  hasil  penjualan.  Adapun  konsumen yang  melakukan  transaksi  di  toko  memiliki  alasan tersendiri  ataupun  di  karenakan  kelengkapan  dan banyak  model  yang  bisa  di  dapatkan  dari  toko  bata tanjungbalai,  alasan  yang  lain  adalah  Toko  Bata Tanjungbalai  dapat  memberikan  rasa  nyamandan tentram  di  tambah  lagi  keramahan  dan  kebersihan yang  di  lihat  dari  toko  tersebut.  Ada  banyak  jenis produk  yang  terjual  di  Toko  Bata  Tanjungbalai, namun toko bata Tanjungbalai tidaklah mampu dalam membagikan  kelompok  produk  tersebut  masuk kategori laris dan tidak laris. Sehingga kesulitan yang dialami yaitu seringnya kekurangan stok produk yang laku  karena  penjualannya  tinggi  dan  menumpuknya produk yang tidak laris di gudang karena penjualnnya rendah.  Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka dibutuhkan  data  mining  untuk  mengelompokkan produk  mana  saja  yang  laris  dan  tidak.  Data  mining dan metode k-meansdapat membantu dalam penelitian  ini  dipadukan  dengan  pemrograman  PHP dan  MySQL.  Berdasarkan  penerapan  dan  pengujian yang  dilakukan  selama  membuat  sistem  klasifikasi produk  merk  bata  di  Toko  Bata  Tanjungbalai menggunakan  algoritma KMeans ditarik  beberapa kesimpulan: (1) Dapat menerapkan data mining untuk klasifikasi produk merk bata menggunakan algoritma K-Means di  Toko  Bata  Tanjungbalai  yang  berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL., (2)  Algoritma K-Means mampu  menghasilkan  keputusan  produk  yang  laris dan tidak laris [6].
Pada  penelitian  dengan  judul  Analisa Cluster Data  Transaksi  Penjualan  Minimarket  Selama Pandemi  Covid-19  dengan  Algoritma K-means menjelaskan bahwa Covid-19 berdampak buruk pada sektor  ekonomi  di  Indonesia.  Hal  ini  terlihat  dari kerugian  yang  dialami  pelaku  industri  berupa penurunan  omset  penghasilan.  Strategi  penjualan perlu  dilakukan  agar  kerugian  dapat  diminimalisir. Analisa  transaksi  penjualan  bisa  dilakukan  untuk menemukan kelompok produk dengan data penjualan terbanyak  sehingga  manajemen  stok  dapat  terpenuhi dan  meningkatkan  transaksi  penjualan.  Minimarket Berkah  Abadi  merupakan  industri  yang  terdampak oleh pandemi ini. Analisa data belum dilakukan untuk mencari  tahu  produk  mana  yang  memiliki  data penjualan terbanyak, sehingga perlu dilakukan analisa dengan  algoritma k-means .  Algoritma  ini  dapat mengelompokan data berdasarkan kemiripan karakteristiknya.  Penerapan  algoritma  pada  278480 data transaksi, didapatkan tiga cluster data penjualan yaitu cluster 2 atau penjualan terbanyak sebanyak 57 produk, cluster 1  atau  penjualan  sedang  sebanyak  5
produk dan sisanya adalah cluster 0 dengan penjualan rendah.  Hasil  akurasi  model  klusterisasi  yang dihasilkan  dengan confusion  matrix adalah  87%. Berdasarkan hasil  ini  pemilik  Minimarket  Berkah  Abadi  dapat terbantu dalam  membuat keputusan pada  manajemen stok  barang  pada  saat  pandemi  Covid-19  masih berlangsung [7].
Pada  penelitian  dengan  judul  Penerapan  Data Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa Penjualan  Pada  Toko  Fashion  Hijab  Banten menjelaskan  bahwa  Toko  Helai  merupakan  sebuah toko  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  fashion hijab,  namun  demikian  dari  berbagai  jenis  pakaian yang  dijual  tentu  tidak  semuanya  yang  laris  terjual, ada  juga  yang  kurang  laris  terjual.  Data-data penjualan,  pembelian  barang  maupun  pengeluaran tidak  terduga  pada  Toko  Helai  ini  tidak  tersusun dengan  baik,  sehingga  data  tersebut  hanya  berfungsi sebagai arsip bagi toko dan tidak dapat dimanfaatkan untuk pengembangan strategi pemasaran. Oleh karena itu  perlu  diterapkan  data  mining  menggunakan metode K-Means pada Toko Helai. Metode K-Means dapat diterapkan pada Toko Helai untuk menentukan penjualan  baju  mana  yang  sangat  laris,  laris  dan kurang  laris.  Penerapan  metode  K-Means  pada  toko Helai,  yaitu  dengan  cara  mengelompokan  data  stok baju.  Kemudian  memilih  3  cluster  secara  acak sebagai  centroid  awal.  Setelah  data  pada  setiap cluster tidak  berubah-ubah,  maka  dapat  diketahui hasil  akhirnya  yaitu  yang  sangat  laris  ada  11  artikel, yang  laris  ada  55  artikel  dan  34  artikel  untuk  yang kurang  laris.  Kemudian  Menerapkan  metode  K- Means pada Rapidminer dilakukan dengan memasukkan  data  stok  produk  yaitu  stok  awal,  stok terjual  dan  stok  akhir  yang  akan  menjadi Database pada Ms. Excel, data tersebut kemudian dikoneksikan ke  dalam Tools Rapidminer,  dan  akan  diolah  dan dibentuk  K-means.  Setelah  itu,  Rapidminer  akan menghasilkan  produk  mana  yang  sangat  laris,  laris, dan kurang laris [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pengembangan  data  mining  yang digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  penerapan data  mining  ini  menggunakan  proses  tahapan knowledge  discovery  in  databases  (KDD)  yang terdiri dari Data, Data Cleaning, Data transformation, Data mining, Pattern evolution, knowledge:
Gambar 1. Tahapan Proses KDD
Berikut merupan hal – hal yang perlu di lakukan dalam  penelitian  berdasarkan  tahapan knowledge discovery in databases:
1. Data Data  merupakan  sekumpulan  data  operasional yang  diperlu  sebelum  dilak9ukan  sebelum  tahap penggalian informasi dalam Knowledge Discovery Database (KDD) dimulai.
2. Data Cleaning
Proses data cleaning merupakan proses Pembersihan data yang bertujuan untuk menghilangkan  data  yang  tidak  memiliki  nilai (null),  data  yang  salah  input,  data  yang  tidak relevan,  duplikat  data  dan  data  yang  tidak konsisten  karena  keberadaanya  bisa  mengurangi mutu atau akurasi dari hasil data mining nantinya. Pembersihan  data  juga  akan  mempengaruhi performasi  dari  system  data  mining  karena  data yang  akan  ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya.
3. Data transformation
Data
transformation dilakukan dengan
memberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang memiliki nilai nominal menjadi bernilai numerik.
4. Data Mining Pada  fase  ini  yang  dilakukan  adalah  menerapkan algoritma atau metode pencarian pengetahuan. Ini adalah langkah penting di mana teknik kecerdasan diterapkan  untuk  mengekstrak  pola  informasi yang berpotensi berguna dari data yang dipilih.
5. Evaluation Pada  tahap  evaluasi,  akan  diketahui  apakah  hasil daripada  tahap  data  mining  dapat  menjawab tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Untuk  itu  akan dilakukan profilisasi pada setiap cluster yang telah terbentuk,  untuk  diketahui  karakteristik  pada kelompok tersebut. Disamping itu untuk diketahui kesesuaian dengan jalur perminatan akan dilakukan analisis lebih lanjut untuk dihubungkan dengan  atribut  perminatan,  Sehingga  diharapkan mendapatkan  informasi  atau  pola  yang  berguna sebagai  acuan  pemutakhiran  data.  Knowledge Tahap  terakhir  dari  proses  data  mining  adalah bagaimana  memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data
Data  penjualan  tersebut  ditarik  menggunakan teknik  data  primer  yang  artinya  data  diambil langsung dari penjualan tersebut, adapun  data dilihat pada tabel berikut ini:

## Tabel 1. Data Penjualan
No Nama Barang Kode Barang Stok Awal Stok Keluar Stok Akhir 1 Bola Basket 51 20 7 13
2 Bola Basket BD 200 52 34 12 22 3 Bola Basket NBA 53 29 8 21
No Nama Barang Kode Barang Stok Awal Stok Keluar Stok Akhir 4 Ringa Basket 54 34 9 25 5 Ringa Basket + Papan
55 23 7 16 6 Peralatan Bola Volly 56 45 12 33
7 Bola Volly 57 34 8 26 8 Bola Volly MV / STT 58 21 9 12 9 Net Volley
59 33 20 13 10 Tempat Bola Volley (Bahan PVV Rangka Besi) 510 34 23 11
11 Peralatan Tenis 511 55 23 32 12 Bola Tenis Isi 3 Butir 512 44 12 32 13 Bola Tenis Isi 4 Butir 513 33 12 21 14 Net Tenis 514 23 8 15 15 Raket Tenis 515 25 9 16 16 Peralatan Tenis Meja 516 25 20 5 17 Bola pingpong 517 23 23 0 18 Bed pingpong 518 34 23 11 …. ….………….. ….. …. …. …. 122 Kaos Kaki Yonex / Yonex Unisex Socks 120 5122 23 12 11

## 4.2. Data Cleaning
Merupakan operasi dasar yang dilakukan seperti penghapusan noise. Proses cleaning mencakup antara lain  membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data Tahapan  Proses  KDD.  Untuk  penelitian  ini  data seletion  dilakukan  penghapusan  pada  duplikasi  data sebagai berikut:

## Tabel 2. Duplikasi Data
No Nama Barang Kode Barang 1 Bola Basket 51 2 Bola Basket BD 200 52 3 Bola Basket NBA 53 4 Ringa Basket 54 5 Ringa Basket + Papan 55 6 Peralatan Bola Volly 56 7 Bola Volly 57 8 Bola Volly MV / STT 58 9 Net Volley 59 10 Tempat Bola Volley (Bahan PVV Rangka Besi) 510 11 Peralatan Tenis 511 12 Bola Tenis Isi 3 Butir 512 13 Bola Tenis Isi 4 Butir 513 14 Net Tenis 514 15 Raket Tenis 515 16 Peralatan Tenis Meja 516 …. ….………….. …. 59 Lembing Bambu 559 60 Lembing Bambu 559 61 Lembing aluminium u/besi 220/600 warna
560
Duplikat  data  terjadi  saat  pengimputan  oleh admin  akibat  kesalahan  petugas  tersebut,  sehingga dilakukan pengahapusan data yang duplikat tersebut.
Tabel 3. Hapus Duplikasi Data No Nama Barang Kode Barang 1 Bola Basket 51 2 Bola Basket BD 200 52 3 Bola Basket NBA 53 4 Ringa Basket 54 5 Ringa Basket + Papan 55 6 Peralatan Bola Volly 56 7 Bola Volly 57 8 Bola Volly MV / STT 58 9 Net Volley 59 10 Tempat Bola Volley (Bahan PVV Rangka Besi) 510 11 Peralatan Tenis 511 12 Bola Tenis Isi 3 Butir 512 13 Bola Tenis Isi 4 Butir 513 14 Net Tenis 514 15 Raket Tenis 515 16 Peralatan Tenis Meja 516 17 Bola pingpong 517 18 Bed pingpong 518 …. ….………….. …. 60 Lembing aluminium u/besi 220/600 warna 560

## 4.3. Data Transformation
Data transformation Data transformation digunakan  untuk  mengubah  data  dalam  bentuk  yang sesuai  dalam  proses  data  mining.  Beberapa  teknik untuk  data  transformation  adalah  normalization, pemilihan  attribute,  dan  discretization.  Adapun  data transformation  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini:
Gambar 2. Data Transformation

## 4.4. Data model
Data  mining  merupakan  proses  mencari  pola atau  informasi  menarik  dalam  data  yang  terpilih dengan  menggunakan  metode  algortima  K-Means. Berdasarkan  data  gambar  3  tentang  model  algoritma k-means menjelaskan bahwa operator yang digunakan yaitu retrive dipergunakan untuk memanggil  data  set  pada  penelitian  ini.  Kemudian clustring  kmeans  untuk  memodelkan  data  set  yang telah ada, serta clusterdistance performance digunakan  untuk  menguji  hasil  pengelompokan, penelitian  ini  menetapkan  2  kelompok  yaitu  laris terjual dan tidak laris terjual.
Gambar 3. Model Algoritma K-Means

## 4.5. Evaluasi
Berdasarkan  hasil  implementasi  algoritma  k- means  maka  didapatkan  hasil  performance  sebagai berikut:
Gambar 4. Data Performance Berdasarkan gambar 4 tentang Data
Performance  menejelaskan  bahwa  Cluster  0  dengan nilai  110  dikategorikan  sebagai  Tidak  Laris  Terjual sedangkan 21389 dikategorikan sebagai laris terjual.

## 4.6. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  nilai  performance  diatas yang mengkategorikan sebagai Cluster 0 dengan nilai 110  dikategorikan  sebagai  Tidak  Laris  Terjual sedangkan  21389  dikategorikan  sebagai  laris  terjual. Dapat dilihat sebagai berikut;

## 4.7. Cluster  0  dengan  kategori  Tidak  Laris Terjual

## Tabel 1. Data Cluster 0 dengan kategori Tidak Laris Terjual
No Hasil Cluseter Kode Barang Nama Barang Keterangan 1 Cluster_0  5100.0 Shuttlecock Kok Badminton Adidas Tidak laris terjual 2 Cluster_0  5101.0 Wrist Strap Adidas Wucht P3 Tidak laris terjual 3 Cluster_0  5102.0 Ankle Support / Dekker Pelindung Tumit Tidak laris terjual 4 Cluster_0  5103.0 Sepatu Badminton Adidas Essence M FU8397 Tidak laris terjual 5 Cluster_0  5104.0 Sepatu Badminton Adidas Ligra 7 M FZ4657 Tidak laris terjual 6 Cluster_0  5105.0 Badminton String / Senar Adidas Uberschall f65.1 Tidak laris terjual
No Hasil Cluseter Kode Barang Nama Barang Keterangan 7 Cluster_0  5106.0 Tas Cover Hard Case Ping Pong Tenis Tidak laris terjual 8 Cluster_0  5107.0 Raket Bulutangkis Badminton Adidas Tidak laris terjual 9 Cluster_0  5108.0 Paket Bet Ping Pong Butterfly Hadraw SK Tidak laris terjual 10  Cluster_0  5109.0 Grip Raket Badminton / Tenis Tidak laris terjual 11  Cluster_0  5110.0 Grip Raket Badminton /
Tenis Tidak laris terjual 12  Cluster_0  5111.0 Grip Raket Badminton / Tenis Adidas Tidak laris terjual 13  Cluster_0  5112.0 Celana Yonex SM-S092- 1438 Tidak laris terjual 14  Cluster_0  5113.0 Celana Yonex SM-S092- 1119 Jet Black Tidak laris terjual 15  Cluster_0  5114.0 Bat Tenis Meja Butterfly Lin Yun Ju S2 Tidak laris terjual 16  Cluster_0  5115.0  Coaching Mitt KAP 1824 Tidak laris terjual 17  Cluster_0  5116.0  Bola Training tenis Tidak laris terjual 18  Cluster_0  5117.0  Coaching Mitt KAP 1818 Tidak laris terjual 19  Cluster_0  5118.0 Sepatu Badminton Yonex Aero Tidak laris terjual 20  Cluster_0  5119.0  Coaching Mitt KAP 1816 Tidak laris terjual 21  Cluster_0  5120.0 Sepatu Badminton Yonex Aero Tidak laris terjual 22  Cluster_0  5121.0 Kaos Kaki Yonex / Yonex Unisex Socks 080 Tidak laris terjual 23  Cluster_0  5122.0 Kaos Kaki Yonex / Yonex Unisex Socks 120 Tidak laris terjual

## 4.8. Cluster 1 dengan kategori Laris Terjual
Tabel 2. Data Cluster 1 dengan kategori Laris Terjual
No Hasil Cluseter Kode Barang Nama Barang Keterangan 1 cluster_1 51.0 Bola Basket Laris Terjual 2 cluster_1 52.0 Bola Basket BD 200 Laris Terjual 3 cluster_1 53.0 Bola Basket NBA Laris Terjual 4 cluster_1 54.0 Ringa Basket Laris Terjual 5 cluster_1 55.0 Ringa Basket + Papan Laris Terjual 6 cluster_1 56.0 Peralatan Bola Volly Laris Terjual 7 cluster_1 57.0 Bola Volly Laris Terjual 8 cluster_1 58.0 Bola Volly MV / STT Laris Terjual 9 cluster_1 59.0 Net Volley Laris Terjual 10 cluster_1 510.0 Tempat Bola Volley (Bahan PVV Rangka Besi) Laris Terjual 11 cluster_1 511.0 Peralatan Tenis Laris Terjual 12 cluster_1 512.0 Bola Tenis Isi 3 Butir Laris Terjual 13 cluster_1 513.0 Bola Tenis Isi 4 Butir Laris Terjual 14 cluster_1 514.0 Net Tenis Laris Terjual 15 cluster_1 515.0 Raket Tenis Laris Terjual
16 cluster_1 516.0 Peralatan Tenis Meja Laris Terjual 17 cluster_1 517.0 Bola pingpong
Laris Terjual 18 cluster_1 518.0 Bed pingpong
Laris Terjual …. ….. ….. ………. Laris Terjual
99 cluster_1 599.0 Tas Olahraga / Badminton Adidas VS3 Holdall
Laris Terjual
Hasil penelitian ini mendapatkan informasi atau pola  dari  penerapan  algoritma  k-means  dengan  data penjualan  terdapat  sebanyak  99  item  barang  yang laris  terjual  dan  terdapat  23  item  barang  yang  tidak terjual  sehingga  pemilik  dapat  melakukan  strategi penjualan  dan  pembelian  ulang  berdasarkan  barang yang laris terjual.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  peneltiian  diatas  maka  dapat disimpulkan  sebagai  berikut:  Data  penelitian  ini bersumber  dari  data  transaksi  penjualan  toko  yang sport  yang  beralamat  di  Jl.  Fatahillah  No.225, Watubelah,  Kec.  Weru,  Kabupaten  Cirebon,  Jawa Barat  45154  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  yaitu  data  penjualan  selama  3  bulan  dengan  item yang  banyak  dibeli  yaitu  122  item  barang.  Model algoritma  k-means  bahwa  operator  yang  digunakan yaitu retrive dipergunakan untuk memanggil data set pada  penelitian  ini.  Kemudian  clustring  kmeans untuk  memodelkan  data  set  yang  telah  ada,  serta clusterdistance performance digunakan untuk menguji hasil pengelompokan, penelitian ini menetapkan  2  kelompok  yaitu  laris  terjual  dan  tidak laris  terjual.  Hasil  Data  Performance  menejelaskan bahwa  Cluster  0  dengan  nilai  110  dikategorikan sebagai  Tidak  Laris  Terjual  sedangkan  21389 dikategorikan sebagai laris terjual. Hasil rekomendasai  penelitian  ini  kmendapatkan  informasi atau  pola  dari  penerapan  algoritma  k-means  dengan data  penjualan  terdapat  sebanyak  99  item  barang yang  laris  terjual  dan  terdapat  23  item  barang  yang tidak  terjual  sehingga  pemilik  dapat  melakukan strategi  penjualan  dan  pembelian  ulang  berdasarkan barang yang laris terjual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alinse,  R.  T.,  Sari,  V.  N.,  &  Sallaby,  A.  F. (2021).  Menentukan  Pola  Pegawai  Honorer  Di Dinas  Perumahan  Kawasan  Pemukiman  Dan Pertanahan Dalam Penerapan Metode K-Means. Jurnal Media Infotama, 17(1), 47–53. https://doi.org/10.37676/jmi.v17i1.1316
[2] Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge in Data:  An  Introduction  to  Data  mining. JohnWilley& Sons. Inc.
[3] Dharma Putra, Y., Sudarma, M., & Swamardika, I.  B.  A.  (2021).  Clustering  History  Data Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K-Means. Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro,  20(2),  195. https://doi.org/10.24843/mite.2021.v20i02.p03
[4] Syahputra,  H.  (2022).  Clustering  Tingkat Penjualan Menu (Food and Beverage)
Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurnal KomtekInfo , 9 , 29–33.
https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v9i1.274
[5] Anggarwati,  D.,  Nurdiawan,  O.,  Ali,  I.,  & Kurnia,  D.  A.  (2021).  Penerapan  Algoritma  K- Means  Dalam  Prediksi  Penjualan. Jurnal  Data Science & Informatika ( Jdsi ) , 1 (2), 58–62.
[6] Hartati,  Y.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W. (2021). Klasterisasi Bibit Terbaik Menggunakan Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , 3 , 4–10. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.56
[7] Samosir, H., Amin, M., & Harahap, I. R. (2021). Penerapan  Data  Mining  untuk  Klasifikasi Produk  Merk  Bata  Menggunakan  Algoritma  K- Means. JUTSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi) , 2 (1), 161–166. https://doi.org/10.33330/jutsi.v2i1.1163
[8] Mangku Negara, I. S., Purwono, P., & Ashari, I. A.  (2021).  Analisa  Cluster  Data  Transaksi Penjualan  Minimarket  Selama  Pandemi  Covid- 19  dengan  Algoritma  K-means. JOINTECS (Journal  of  Information  Technology  and Computer Science) , 6 (3), 153. https://doi.org/10.31328/jointecs.v6i3.2693