## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENJUALAN PAKET DATA TELKOMSEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
1 Suhandio Handoko, 2 Fauziah , 3 Endah Tri Esti Handayani Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika Universitas Nasional Jl. Sawo Manila No.61, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, 12520 suhandio@gmail.com , fauziah@civitas.unas.ac.id , endahteh@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  industri  telekomunikasi  saat  ini  sangat  pesat  karena  telekomunikasi sudah menjadi kebutuhan utama bagi masyarakat sehingga banyak perusahaan yang bergerak di  industry  telekomunikasi.  Banyaknya  industry  Telekomunikasi  menuntut  para  pengembang untuk menemukan strategi atau suatu pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk,  salah  satu  strateginya  adalah  dengan  memanfaatkan  data  transaksi.  Paket  data merupakan produk dibidang telekomunikasi. Proses Clustering saat ini masih di lakukan secara manual  sehingga  membutuhkan  waktu,  proses  perhitungan  dan  ketelitian  yang  tinggi.  Pada penelitian  ini  dibuat  aplikasi  berbasis  website  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  Clustering data  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  referensi  dalam  perencanaan  promosi  produk telkomsel ke berbagai daerah. Metode yang digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu  metode  Clustering  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means merupakan  algoritma  pengelompokkan  sejumlah  data  menjadi  menjadi  kelompok-kelompok data tertentu. Pada penelitian ini data penjualan dikelompokkan menjadi 3 yaitu data penjualan rendah,  data  penjualan  sedang  dan  data  penjualan  tinggi.  Pengujian  clustering  dengan algoritma K-Means pada aplikasi terhadap data transaksi penjualan paket telkomsel diperoleh persentase kesesuaian yaitu 100% dibandingkan dengan clustering manual.
Kata Kunci : algoritma, clustering, K-Means, penjualan

## Abstract
The  development  of  telecommunications  industry  is  currently  very  rapidly  because telecommunications have been a main needs for the community so many companies that operate in telecommunication industry. Many telecommunications industry demanded the developers to find a strategy or a pattern that could boost sales and marketing products , one of the strategies is  by  using  transaction  data.  Data  packages  are  products  in  the  telecommunications  sector. Clustering process is currently still done manually so it requires time, calculation process and high accuracy. In research is made application based website for the purpose of ease clustering data  so  that  can  be  used  as  a  reference  in  planning  telkomsel  product  promotion  to  various regions. The  method  used  to  overcome  these  problems  is  the  Clustering  method  using  the  K- Means  Algorithm.  K-Means  algorithm  is  an  algorithm  of  grouping  a  number  of  data  into specific data groups. In this study sales data are grouped into 3 namely low sales data, medium sales data and high sales data. Testing clustering with the K-Means algorithm on applications against  Telkomsel  package  sales  transaction  data  obtained  a  percentage  of  conformity  that  is 100% compared to manual clustering.
Keywords : algorithm, clustering, K-Means , sales

## PENDAHULUAN
Saat ini penggunaan teknologi komunikasi  atau  internet  sangat  berpengaruh dalam  hal  apapun.  Manusia  sebagai  makhluk sosial tidak akan dapat terlepas dari teknologi khususnya  penggunaan gadget .  Penggunaan gadget seperti smartphone , tablet akan  lengkap jika  dapat  digunakan  untuk  berkomunikasi dan browsing  internet .  Keberadaan  internet saat  ini  sangat  mempermudah  setiap  orang untuk  melakukan  segala  aktivitas,  misalnya untuk  sekedar  mencari  suatu  informasi ataupun  bertransaksi  jual  beli  bisa  dilakukan dengan  mudah.  Telkomsel,  Indosat,  dan  XL Axiata  merupakan  tiga  perusahaan  operator seluler  GSM  ( Global  System  for  Mobile Communication ) terbesar di Indonesia.
Telkomsel mengklaim sebagai operator seluler  telekomunikasi  seluler  terbesar  di Indonesia dengan 139,3 juta pelanggan per 31 Desember  2014  dan  pangsa  pasar  sebesar  51 persen per 1 Januari 2007 (Tekno.Liputan6.com). Perusahaan ini menyediakan berbagai layanan, diantaranya tiga  kartu prabayar yaitu simPATI, Kartu  As  dan  Loop  serta  layanan  pascabayar yaitu Kartu Halo.
Masalah yang terjadi dialami oleh PT. Telkomsel  yaitu  kurangnya  peninjauan  pihak manager terhadap produk layanan yang dijual, layanan  apa  saja  yang  dibutuhkan  konsumen dan  penyimpanan  data  transaksi  yang  kurang efektif  sehingga  setiap  daerah  masih  banyak yang  tidak  mengetahui  layanan  yang  bagus pada  produk  telkomsel.  Adanya  data  mining
ditujukan  untuk  memberikan  solusi  nyata kepada  PT.Telkomsel  agar  dapat  mengetahui layanan  terlaris  yang  diminati  konsumen. Pihak  manager  juga  dapat  membandingkan penjualan  dari  berbagai  daerah  sebagai  salah satu  dasar  informasi  yang  efektif  untuk pengembangan penjualan pada PT. Telkomsel.
Data  mining yang  biasa  disebut sebagai knowledge  discovery  in  database (KDD)  merupakan  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan keteraturan, pola hubungan dalam himpunan  data  yang  berukuran  besar. Output dari  data mining ini  dapat  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  di  masa  depan.  Salah satu  teknik  yang  dikenal  dalam  data  mining yaitu clustering . Clustering merupakan  suatu proses pengelompokan sejumlah data atau objek ke  dalam cluster ( group )  sehingga  setiap dalam  pada  suatu cluster yang  sama  akan berisi data yang semirip mungkin dan berbeda dengan objek dalam cluster yang lainnya.
Sebuah objek/data yang di- kelompokkan  ke  dalam  suatu  grup  akan mempunyai  ciri-ciri  yang  sama  berdasarkan kriteria  tertentu.  Salah  satu  aktifitas  yang dilakukan  dalam  menganalisa  data  adalah klasifikasi  atau  pengelompokkan  data  ke dalam  beberapa  kategori,  kelompok  atau cluster . Pengelompokan data suku cadang dan aksesoris  komputer  mengunakan  metode K- means clustering .  Data  yang  didapat  dari metode  ini  akan  dikelompokkan  ke  dalam beberapa cluster berdasarkan  minat  beli konsumen.  Data  akan  dikelompokkan  dalam
satu cluster apabila  memiliki  karakteristik yang sama [1].
Semakin berkembangnya   persaingan dalam dunia bisnis khususnya  dalam  industri penjualan sparepart mobil  dan   jasa service menuntut para pengembang untuk  menemukan suatu  pola  yang  dapat  meningkatkan  pen- jualan  dan    pemasaran  barang  di  perusahaan, salah  satunya  adalah  pemanfaatan  data transaksi.  CV  Terang  Jaya  merupakan perusahaan  yang  begerak  dalam  bidang otomotif yang melayani pembelian, penjualan sparepart mobil  serta  memberikan service untuk berbagai merek mobil. Namun demikian  kurang  dalam  peninjauan  produk- produk  apa  saja  yang  dibutuhkan  konsumen dan  penyimpanan  data  yang  kurang  efektif. Permasalahan  tersebut  di  analisis  dengan penerapan Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering.
Pengelompokan  data  ini  bermanfaat bagi  pihak  perusahaan  dapat  mengetahui barang  paling  laris,  laris  dan  tidak  laris sehingga tidak terjadi penumpukan barang[2].
Manajemen  stok  yang  dilakukan secara  tidak  akurat  akan  menyebabkan  biaya simpan  yang  tinggi  dan  tidak  ekonomis.  Hal ini  dapat  menyebabkan  kelebihan  atau kekosongan  produk  tertentu.  Hal  ini  dapat merugikan semua pelaku usaha seperti halnya online  shop .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  produk  yang  dijual  pada online  shop  Ragam  Jogja  menjadi  beberapa cluster  untuk  mengetahui  produk  mana  yang paling  diminati  oleh  konsumen  sehingga
jumlah  stok  barang  harus  banyak,  produk diminati  oleh  konsumen  untuk  jumlah  stok sedang dan produk yang kurang diminati oleh konsumen  untuk  jumlah  stok  sedikit.  Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode  K-Means  untuk  mencari  partisi  yang optimal  dari  data  dengan  meminimalkan kriteria  jumlah  kesalahan  kuadrat  dengan prosedur  iterasi  yang  optimal.  Variabel  yang digunakan  adalah  kode  produk,  jumlah transaksi, dan rata-rata penjualan [3].
Clustering banyak  digunakan  di berbagai bidang seperti biologi, psikologi, dan ekonomi.  Hasil  pengelompokan  bervariasi karena  jumlah  perubahan  parameter cluster maka  tantangan  utama  analisis cluster adalah jumlah cluster atau  jumlah  parameter  model jarang  diketahui,  dan  harus  ditentukan  sebelum pengelompokan.  Algoritma  pengelompokan beberapa  telah  diajukan  salah  satunya  adalah metode  k-means  [4,5,6].  Ada  banyak  metode yang  tersedia  untuk  memperkirakan  jumlah cluster antara  lain  indeks  statistik,  metode berbasis varians, Teori Informasi, dan metode goodness of fit. Penelitian ini mengeksplorasi enam  pendekatan  yang  berbeda  untuk menentukan  jumlah  cluster  yang  tepat  dalam suatu dataset [6].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membuat  suatu  program  atau  aplikasi  yang dapat  mengelompokkan  sebuah  daerah  men- jadi  kategori  daerah  dengan  penjualan  paket data  Telkomsel  tinggi,  rendah  dan  sedikit berdasarkan  data  transaksi  penjualan  meng- gunakan metode K-Means Clustering .

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## METODE PENELITIAN
Kerangka  kerja  dalam  penelitian  ini dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Berdasarkan Gambar  1,  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  9 tahap  yaitu  pengumpulan  data,  mempelajari studi  literatur,  analisis  data,  menyeleksi  data, dan penarikan kesimpulan.
Pada  penelitian  ini  sumber  data  yang digunakan berasal dari data transaksi penjualan  PT  Telkomsel.  Data  tersebut  akan diproses  untuk  menghasilkan  pengetahuan yang  bisa  digunakan  sebagai  pengembangan strategi  bisnis.  Data awal  yang  diperoleh  dari PT.  Telkomsel  masih  berupa  data  seluruh pemakai  layanan  telkomsel  di  setiap  daerah
yang  belum  diseleksi  menjadi  data  yang  siap dipakai dalam penelitian.
Studi literatur dilakukan untuk mengumpulkan  pengetahuan  dari  berbagai macam  sumber  literatur  berupa  buku-buku, jurnal  dan  karya  ilmiah  yang  berkaitan dengan topik yang penulis angkat. Pada tahap analisis  data  digunakan  tahapan  KDD (Knowledge Discovery in Database). Tahapan KDD ini meliputi: Seleksi Data, Preprocessing dan  Pembersihan  Data,  Transformasi  Data, Data Mining, Evaluasi/Interpretation.
Setelah  data  selesai  dikumpulkan maka  tahap  selanjutnya  penyeleksian  pada data  layanan  yang  telah  diperoleh  dari  PT. Telkomsel.  Pada  tahap  penyeleksian  data  ini dilakukan  pemilahan  data  layanan,  karena tidak  semua  data  tersebut  akan  digunakan dalam  penelitian  ini.  Data  yang  akan  diambil tergantung pada data daerah layanan yang ada di  PT. Telkomsel.  Data  yang  akan  digunakan ialah data daerah dan data layanan.
Setelah  data  telah  selesai  di  seleksi, pada data-data tersebut dilakukan preprocessing/ cleaning yaitu proses pemilihan atribut-atribut yang  dapat  digunakan.  Dalam  data  tersebut terdapat  beberapa  atribut  antara  lain  nama daerah,volume pemakaian layanan paket data, jenis produk layanan.dan rata-rata penjualan.
Pada tahap ini dilakukan transformasi data  sesuai  dengan  sistem/aplikasi  yang  akan digunakan dalam analisis data mining. Trans- formasi  ini  dilakukan  dengan  cara  me- masukkan  data  transaksi  penjualan  ke  dalam sistem  /  aplikasi  data  mining.  Dalam  metode
ini akan  dikelompokkan obyek  data ke dalam k  kelompok  atau  c luster .  Untuk  melakukan clustering ini, nilai k harus ditentukan terlebih dahulu.  Biasannya  user  atau  pengguna  sudah mempunyai  informasi  awal  tentang  obyek data  yang  sedang  dipelajari,  termasuk  jumlah cluster yang  paling  tepat.  Secara  detail  kita bisa  menggunakan  ukuran  ketidak  miripan untuk  mengelompokkan  obyek  data  kita. Ketidak  miripan  bisa  diterjemahkan  dalam konsep jarak. Jika jarak dua obyek data cukup dekat, maka dua obyek data itu mirip. Semakin dekat  berarti  semakin  tinggi  kemiripannya. Semakin  tinggi  nilai  jarak,  semakin  tinggi ketidak miripannya [5].
Langkah-langkah melakukan clustering dengan  metode K-Means  Clustering adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  nilai  k  untuk  jumlah cluster yang ingin dibentuk.
2. Memilih  nilai  untuk  pusat  cluster awal ( centroid ) sebanyak k.
3. Menghitung  jarak  setiap  data  input terhadap masing–masing centroid menggunakan  rumus  jarak Euclidean (Euclidean  Distance) hingga  di- temukan  jarak  yang  paling  dekat  dari setiap  data  dengan centroid .  Berikut adalah persamaan Euclidian Distance :
(1)
: data kriteria ke
: centroid cluster ke- j
∑ : Penjumlahan
4. Mengklasifikasikan/mengelompokan setiap  data  berdasarkan  kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui  nilai  centroid.  Nilai centroid baru di peroleh  dari rata-rata cluster  yang  bersangkutan  dengan menggunakan rumus:
(2)
(t  +1) : centroid baru  pada iterasi ke-(t+1),
N : banyak data pada cluster
Sj .
6. Melakukan perulangan dari langkah 3
hingga  5,  sampai  anggota  tiap  cluster tidak ada yang berubah.
Jika  langkah  6  telah  terpenuhi,  maka nilai  pusat  cluster (μ_j) pada  iterasi  terakhir
akan  digunakan  sebagai  parameter  untuk menentukan  klasifikasi  data.  Pada  penelitian ini dilakukan pengujian dengan menggunakan aplikasi K-Means  Clustering berbasis  Web.
Hasil  perhitungan  yang  diperoleh  melalui aplikasi digunakan sebagai komparasi dengan perolehan  data  melalui  penghitungan  manual sehingga  dapat  diketahui  keakuratan  data yang  diperoleh  aplikasi.  Berdasarkan  per- hitungan  Algoritma K-Means  Clustering dari Aplikasi  yang  dibangun  sehingga  meng- hasilkan  keputusan  yang  digunakan  untuk mengambil  keputusan  dalam  penentuan  pola penjualan layanan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Tabel  1  berikut  disajikan  data hasil  proses  seleksi  sebanyak  52  data.  Data bersumber dari perusahaan Telkomsel.
Table 1. Daftar data pilihan No Area Jumlah Transaksi Jumlah Vol Data (Byte) Rata-rata Penjualan 1 Puma(kartuHALO) 1 29,489,127,424 29,489,127,424 2 Balinusra(simPATI) 5 125,623,335,936 25,124,667,187 3 Sulawesi(LOOP) 14 232,929,964,032 23,292,996,403 4 Balinusra(KartuAS) 3 39,927,040,000 19,963,520,000 5 Eastern Jabotabek(KartuAS) 16 227,271,073,792 18,939,256,149 6 Jabar(LOOP) 27 398,242,689,024 17,314,899,523 7 Central Jabotabek(LOOP) 86 984,850,739,200 16,145,094,085 8 Sumbagut(simPATI) 8 125,616,196,608 15,702,024,576 9 Jatim(simPATI) 14 207,552,093,184 14,825,149,513 10 Sumbagteng(simPATI) 7 93,172,805,632 13,310,400,805 11 Sumbagsel(KartuAS) 24 234,459,030,528 13,025,501,696 12 Eastern Jabotabek(LOOP) 90 880,470,165,504 12,578,145,221 13 Sumbagsel(LOOP) 26 242,963,350,528 12,148,167,526 14 Jateng(LOOP) 29 242,494,959,616 12,124,747,981
15 Eastern Jabotabek(kartuHALO) 173 1,797,594,676,224  11,904,600,505 16 Sulawesi(simPATI) 12 142,272,509,952 11,856,042,496 17 Western Jabotabek(simPATI) 26 303,690,507,264 11,680,404,126 18 Puma(LOOP) 9 81,647,892,480 11,663,984,640 19 Jatim(kartuHALO) 7 58,031,984,640 11,606,396,928 20 Kalimantan(LOOP) 22 169,083,305,984 11,272,220,399 21 Sulawesi(kartuHALO) 4 22,476,572,672 11,238,286,336 22 Sumbagteng(KartuAS) 19 76,935,956,480 10,990,850,926 23 Kalimantan(kartuHALO) 5 43,551,104,000 10,887,776,000 24 Sumbagut(kartuHALO) 4 43,341,971,456 10,835,492,864 25 Jabar(simPATI) 35 376,320,181,248 10,752,005,179 26 Jateng(kartuHALO) 8 72,276,496,384 10,325,213,769 27 Balinusra(kartuHALO) 4 39,572,100,096 9,893,025,024 28 Sumbagsel(kartuHALO) 5 39,242,865,664 9,810,716,416 29 Central Jabotabek(kartuHALO) 195 1,654,350,662,656 9,294,104,846 30 Sumbagteng(LOOP) 29 168,911,970,304 8,890,103,700 31 Jateng(KartuAS) 104 389,213,829,120 8,845,768,844 32 Western Jabotabek(KartuAS) 3 17,042,033,664 8,521,016,832 33 Sumbagut(LOOP) 36 212,363,164,672 8,494,526,587 34 Western Jabotabek(kartuHALO) 27 172,644,697,088 7,847,486,231 35 Jatim(KartuAS) 199 786,810,143,744 7,638,933,434 36 Jabar(KartuAS) 20 63,948,469,248 7,105,385,472 37 Kalimantan(KartuAS) 14 70,183,277,568 7,018,327,757 38 Jatim(LOOP) 65 247,161,452,544 6,865,595,904 39 Western Jabotabek(LOOP) 14 75,493,458,944 6,863,041,722 40 Central Jabotabek(simPATI) 171 1,162,505,902,080 6,798,280,129 41 Jateng(simPATI) 27 178,988,456,960 6,629,202,110 42 Sulawesi(KartuAS) 28 104,799,050,752 6,549,940,672 43 Eastern Jabotabek(simPATI) 119 766,177,708,032 6,438,468,135 44 Balinusra(LOOP) 3 12,816,706,560 6,408,353,280 45 Kalimantan(simPATI) 12 73,889,059,840 6,157,421,653 46 Jabar(kartuHALO) 12 57,559,270,400 5,755,927,040 47 Puma(KartuAS) 5 20,154,857,472 5,038,714,368 48 Central Jabotabek(KartuAS) 6 24,121,854,976 4,824,370,995 49 Sumbagteng(kartuHALO) 3 9,673,355,264 3,224,451,755 50 Sumbagut(KartuAS) 9 8,311,624,704 2,770,541,568 51 Sumbagsel(simPATI) 12 31,474,022,400 2,622,835,200 52 Puma(simPATI) 2 912,057,344 456,028,672
[Sumber : Data dari perusahaan Telkomsel]
Table 3.2. Inisialisasi Cluster Data C1 (Tinggi) C2 (Sedang) C3 (Rendah) Jumlah Transaksi 1 8 2 Jumlah Vol data (Byte) 29,489,27,424 72,276,496,384 912,057,344 Rata-rata penjualan 29,489,127,424 10,325,213,769 456,028,672

## Perhitungan Clustering
Pada  bagian  ini  diterapkan  algoritma klasifikasi K-Means untuk  mengelompokan data dengan langkah-langkah berikut:
1. Menetapkan jumlah cluster.
Jumlah  cluster  ditetapkan  adalah
3 Cluster berdasarkan hasil transaksi  penjualan  yaitu  C1 (Cluster  tinggi),  C2  (Cluster sedang), dan C3 (Cluster rendah)
2. Inisialisasi pusat cluster (centroid) secara acak berdasarkan data skor hasil  survei  kelapangan.  Nilai pusat  cluster  dapat  dilihat  pada table di atas.
3. Menghitung  jarak  setiap  data terhadap  pusat cluster .  Misalnya untuk  menghitung  jarak  instance pertama  dengan  pusat cluster pertama adalah:
= 0,0
= 46.882.987.630

## = 40.737.817.289
Pada  Tabel  2  berikut  ditunjukkan hasil  perhitungan  lengkap  dari  perhitungan clustering .  Kolom  C1  adalah cluster tertinggi , C2 adalah cluster sedang , C3 adalah cluster rendah.  Kolom cluster yang  berisi  nilai  /
angka  adalah  nilai  jarak  terdekat  dari  pusat cluster  ,  sedangkan cluster yang  tidak  berisi nilai  berarti  nilai  jarak  terjauh  dari  pusat cluster .  Jadi  masing-masing  area  sudah terkelompokan pada iterasi 1.
Tabel 2.  Hasil Perhitungan Jarak Instance Pertama No Area C1 C2 C3 1 Puma (c1 , kartuHALO) 0 2 Balinusra (c1 , KartuAS) 14,131,072,70 3 3 Sulawesi (c1 , kartuHALO) 19,551,703,87 9 4 Kalimantan (c1 , kartuHALO) 23,318,436,05 4 5 Sumbagut (c1 , kartuHALO) 23,234,874,00 6 6 Balinusra (c1 , kartuHALO) 22,038,002,79 5 7 Sumbagsel (c1 , kartuHALO) 21,963,043,26 5 8 Sumbagsel (c1 , simPATI) 26,939,514,95 4 9 Balinusra (c2 , simPATI) 55,361,621,288 10 Sulawesi (c2 , LOOP) 161,175,990,935 11 Eastern Jabotabek (c2 , KartuAS) 155,233,761,637 12 Jabar (c2 , LOOP) 326,041,123,865 13 Central Jabotabek (c2 , LOOP) 912,592,800,573 14 Sumbagut (c2 , simPATI) 53,610,015,057 15 Jatim (c2 , simPATI) 135,350,421,171 16 Sumbagteng (c2 , simPATI) 21,108,459,959 17 Sumbagsel (c2 , KartuAS) 162,205,012,057 18 Eastern Jabotabek (c2 , LOOP) 808,196,809,265 19 Sumbagsel (c2 , LOOP) 170,696,588,536 20 Jateng (c2 , LOOP) 170,227,975,223 21 Eastern Jabotabek (c2 , kartuHALO) 1,725,318,902,739 22 Sulawesi (c2 , simPATI) 70,012,751,353 23 Western Jabotabek (c2 , simPATI) 231,417,978,931 24 Puma (c2 , LOOP) 9,466,539,612 25 Jatim (c2 , kartuHALO) 14,302,011,925 26 Kalimantan (c2 , LOOP) 96,811,441,506 27 Sumbagteng (c2 , KartuAS) 4,706,765,472 28 Jabar (c2 , simPATI) 304,043,984,411 29 Jateng (c2 , kartuHALO) 0 30 Central Jabotabek (c2 , kartuHALO) 1,582,074,502,282 31 Sumbagteng (c2 , LOOP) 96,646,129,569 32 Jateng (c2 , KartuAS) 316,940,785,698 33 Sumbagut (c2 , LOOP) 140,098,629,713 34 Western Jabotabek (c2 , kartuHALO) 100,398,779,108 35 Jatim (c2 , KartuAS) 714,538,696,861
36 Jabar (c2 , KartuAS) 8,928,792,205 37 Kalimantan (c2 , KartuAS) 3,913,701,587 38 Jatim (c2 , LOOP) 174,919,172,325 39 Western Jabotabek (c2 , LOOP) 4,726,043,101 40 Central Jabotabek (c2 , simPATI) 1,090,235,110,563 41 Jateng (c2 , simPATI) 106,775,947,817 42 Sulawesi (c2 , KartuAS) 32,740,941,183 43 Eastern Jabotabek (c2 , simPATI) 693,912,096,968 44 Kalimantan (c2 , simPATI) 4,468,875,924 45 Jabar (c2 , kartuHALO) 15,410,227,833 46 Western Jabotabek (c3 , KartuAS) 18,033,861,76 3 47 Balinusra (c3 , LOOP) 13,309,802,44 8 48 Puma (c3 , KartuAS) 19,780,959,65 7 49 Central Jabotabek (c3 , KartuAS) 23,617,305,53 6 50 Sumbagteng (c3 , kartuHALO) 9,188,280,993 51 Sumbagut (c3 , KartuAS) 7,753,100,481 52 Puma (c3 , simPATI) 0 Tabel 3. Hasil perhitungan manual dan aplikasi/sistem Perhitungan C1 ( Cluster Tinggi) C2 ( Cluster Sedang) C3( Cluster Rendah) Manual 16 7 29 Aplikasi 16 7 29

## Hasil Penelitian
Pada  Tabel  3  dapat  dilhat  hasil  peng- ujian  yang  dilakukan  dengan  penghitungan manual dan secara sistem.
Jika  hasil  di  persentasekan,  maka kesesuaian  antara  aplikasi  dengan  peng- hitungan  manual  didapat  hasil  akurasi  100  % dan  untuk  kecepatan  sistem  dalam  meng- upload data  dan  menjumlahkan  data  ke masing-masing region sangat cepat.
Pada  Gambar  2  ditunjukkan  halaman login  bagi user dengan  memasukkan user- name dan password dari aplikasi K-Means
Clustering bebasis web yang telah dibuat .
Pada  Gambar  3  ditunjukan  halaman setelah user berhasil login maka akan  masuk ke halaman beranda atau dashboard.
Pada  saat user memilih  button  Brand maka  akan  tampil  halaman  data  brand  kartu perdana  telkomsel  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar  5  merupakan  halaman  data transaksi penjualan paket data Telkomsel.
Gambar  6  merupakan  halaman  hasil perhitungan K-Means Clustering.
Gambar 2. Halaman Login
Gambar 3. Halaman Beranda setelah berhasil login
Gambar 4. Halaman Data Brand Kartu Perdana Telkomsel
Gambar 5. Halaman Data Transaksi Penjualan Paket
Gambar 6. Halaman Penghitungan K-Means Clustering

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  hasil  dari  metode Algoritma K-Means  Clustering data  mining didapatkan  daerah  penjualan  produk  yang tinggi  ,  sedang  ,  dan  rendah.  Daerah  dengan penjualan produk yang rendah akan dilakukan promosi penjualan produk dan untuk daerah
penjualan yang tinggi tidak diadakan promosi.
Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  mem- permudah clustering sebuah  data  transaksi penjualan,sehingga  dapat  menghemat  waktu dan  membuat  strategi  untuk  meningkatkan penjualan  paket  data.  Pada  penelitian  se- lanjutnya dapat dilakukan pengembangan dengan menambahkan  jumlah  data  dan  mencoba clustering dengan beberapa metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Mulyati,  “Penerapan  data mining dengan metode clustering untuk pengelompokan data pengiriman burung,”  Dalam  Prosiding  Seminar Ilmiah  Nasional  Teknologi  Komputer, 2015, vol. 1, hal. 30 – 35.
[2]  S.  P.  Tamba,  F.  T.  Kesuma,  dan
Feryanto, “Penerapan data mining untuk menentukan penjualan sparepart Toyota dengan  menggunakan  metode K-means clustering ,” Jurnal Sistem Informasi dan
Ilmu Komputer Prima , vol. 2, no. 2, hal.
67 – 72, 2019.
[3]  E. Muningsih dan S. Kiswati,
“Penerapan  metode K-means untuk
clustering produk online  shop dalam penentuan stok barang,” Jurnal Bianglala Informatika , vol. 3, no. 1, hal.
10 – 17, 2015.
[4]  D.  N.  Nango,  “Penerapan  algoritma K-
Means untuk clustering data  anggaran pendapatan  belanja  daerah  di  Kabupaten XYZ,”  Skripsi  Sarjana,  Universitas Negeri Gorontalo, Gorontalo, 2012.
[5]  B.  Santosa, Data  mining  (Teknik pemanfaatan  data  untuk  keperluan bisnis) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[6]  T.  Kodinariyah,  P.  Makwana.  (2013). Review  on  determining  number  of Cluster  in K-Means  Clustering .  Volume 1, Issue 6, November. ISSN: 2321-7782
(Online).