## Implementasi Metode Clustering Partitional Menentukan Item Slow Moving dan Fast Moving Pada Persediaan Barang
(Studi Kasus PT. SAT)

## Herdianto Siahaan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Metode Clustering ini yang digunakan untuk mengelompokkan barang dalam dua jenis yaitu fast moving dan slow moving. Dengan pengelompokkan barang  ke  dalam dua  kelompok ini,  maka penanganan barang sesuai  jenisnya akan  menciptakan perputaran barang yang efisien.  Penelitian ini disusun untuk menberikan gambaran bagaimana suatu komputerisasi metode clustering menentukan kategori slow moving dan fast moving pada persediaan barang di Toko SAT NGUMBAN SURBAKTI yang dihasilkan. Pengumpulan data yang dilakukan adalah dengan cara terjun langsung ke lapangan dan konsultasi dengan karyawan dan dosen pembimbing, adapaun bahasa pemograman  yang digunakan dalam  menyelesaikan permasalahan  yang ada  dengan  menggunakan  bahasa  Visual  Basic  2008  dan  database  MySQL.  Dari  pembahasan,  penulis  dapat  menarik kesimpulan  bahwa  komputer  akan  sangat  membantu  di  dalam  penyelesaian  masalah  yang  dihadapi  serta  mendukung terciptanya proses kerja yang sangat cepat, tepat dan akurat.
Kata Kunci : Metode, Clustering Partitional,Slow Moving, Fast Moving, Persediaan .

## Abstract
This Clustering method is used to group items in two types, namely fast moving and slow moving. By grouping goods into these  two  groups,  the  handling  of  goods  according  to  their  types  will  create  efficient  goods  turnover.  This  research  was compiled to provide an overview of how a computerized clustering method determines the category of slow moving and fast moving in the inventory at the SAT NGUMBAN SURBAKTI store produced. Data collection is done by going directly to the field and consulting with employees and supervisors, there is a programming language used to solve existing problems using Visual Basic 2008 language and MySQL database. From the discussion, the author can draw the conclusion that computers will  be  very  helpful  in  solving  problems  faced  and  support  the  creation  of  work  processes  that  are  very  fast,  precise  and accurate.
Keywords : Methods, Partial Clustering, Slow Moving, Fast Moving, Inventory

## 1. PENDAHULUAN
Alfamart  merupakan  toko  retail  yang  bergerak  dibidang  penjualan  kebutuhan    sehari  –  hari.    Perkembangan Alfamart dibilang sangat cepat, meskipun banyak  saingan  utama  seperti  Alfamidi, Alfa express, Indomaret dan Omi.  Alfamart  adalah  milik    PT.  Sumber  Alfaria  Trijaya,  Tbk    group  yang  merupakan    perusahaan   waralaba swalayan  yang  menjual    berbagai  macam  barang    tersedia    ini  mulai  dari  snack    hingga  makanan  pokok, perlengkapan  rumah  dan  berbagai  keperluan  lainnya.  Setiap  gerai    alfamart    dikelola  oleh  Kepala  toko  dan beberapa personil yang membantunya maka seiring  perkembangan tersebut setiap toko diperlukan  penanganan persediaan   yang efisien. Pengelolaan  persediaan  barang   yang  efisien  akan   meningkatkan  penjualan  dan keuntungan.    Penanganan  yang  dimaksud  yaitu  pengelolaan  barang  yang  perputarannya  dapat  dikendalikan sehingga tidak ada penumpukan barang expired yang sia-sia.  Pengelolaan  yang  tidak  tepat merupakan salah satu  kendala    yang    akan  mengakibatkan  penumpukan  barang  expired  yang  kerugiannya    dibebankan    kepada personil toko. Pengelolaan barang yang berjalan di toko saat ini tidak beraturan  karena  barang  yang  datang  ke toko tidak sesuai  keadaaan  barang di  toko. Pada  saat  datang  barang  sebagian barang  yang  datang  stoknya masih  penuh  sementara  barang   yang  kosong dan penjualannya cepat  tidak datang  atau  stoknya   menjadi kosong, sehingga terjadi  penumpukan barang dan ketidakseimbangan perputaran barang. Perputaran barang  ada 2  jenis  yaitu  fast  moving  dan  slow  moving.  Fast  moving  adalah  barang  yang  dapat    terjual  secara  cepat,  dan biasanya  merupakan  kebutuhan  sehari-hari.  Slow  moving  adalah  barang    yang    tidak    di  request    atau    dijual selama  waktu  hampir   90 hari sehingga menyebabkan  perputaran lambat. Penerapan  algoritma data  mining sangat cocok untuk mengelola persediaan  ini, berbagai  metode  dapat  diterapkan  salah  satunya  adalah  metode Clustering. Metode Clustering merupakan pekerjaan pengelompokkan data (objek) yang didasarkan  hanya  pada informasi   yang  ditemukan  dalam data  yang  menggambarkan  objek tersebut dan hubungan di antaranya [1]. Tujuannya  adalah  agar  objek-objek  yang  bergabung  dalam  sebuah  kelompok  merupakan objek-objek yang mirip (atau berhubungan) satu sama lain dan berbeda (atau tidak berhubungan) dengan  objek  dalam  kelompok yang lain. Lebih besar kemiripannya (homogenitas) dalam  kelompok  dan  lebih besar  perbedaannya di antara kelompok  yang  lain.  Metode  yang  di  gunakan  adalah  metode  pengelompokan    sekatan  (partitioning),  tujuan pengelompokan  ini    yaitu  membagi    set   data  kedalam  jumlah  kelompok  yang  tidak  tumpang  tindih  (overlap) antara satu kelompok dengan  kelompok  yang  lain.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Clustering
Analisa cluster yaitu  menemukan kumpulan objek hingga objek-objek dalam satu  kelompok sama (atau punya hubungan) dengan yang lain dan berbeda (atau tidak berhubungan) dengan objek-objek dalam kelompok lain [2]. Clustering adalah metode penganalisaan data, yang sering dimasukkan sebagai salah satu metode Data Mining , yang tujuannya adalah untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama ke suatu wilayah yang sama dan data dengan karakteristik yang berbeda ke wilayah yang lain. Ada beberapa pendekatan yang digunakan dalam mengembangkan  metode clustering .  Dua  pendekatan  utama  adalah clustering dengan  pendekatan  partisi  dan clustering dengan pendekatan hirarki. Clustering dengan pendekatan partisi atau sering disebut dengan partition- based clustering mengelompokkan data dengan memilah-milah data yang dianalisa ke dalam cluster-cluster yang ada. Clustering dengan pendekatan hirarki atau sering disebut dengan hierarchical clustering mengelompokkan data dengan  membuat suatu hirarki  berupa dendogram dimana data  yang  mirip akan ditempatkan  pada hirarki yang berdekatan dan yang tidak pada hirarki yang berjauhan.
Ada beberapa karakteristik dari clustering masing-masing akan dijelaskan berikut ini : 1. Partitioning Clustering
a. Disebut juga exlusive lustering
b. Setiap data termasuk dalam cluster tertentu
c. Memungkinkan bagi setiap data yang termasuk cluster tertentu pada suatu tahapan proses, pada tahapan berikutnya berpindah ke cluster yang lain. Contoh: K-Means, residual analysis.
2. Hierarchical Clustering
a. Setiap data memungkinkan ke dalam cluster tertentu.
b. Suatu data yang masuk ke dalam cluster tertentu pada suatu tahapan proses, tidak dapat berpindah ke cluster lain. Contoh: single linkage, Centroid Linkage, Complete Linkage 3. Overlapping Clustering
a. Setiap data memungkinkan termasuk ke beberapa cluster
b. Data  mempunyai  nilai  keanggotaan  (membership)  pada  beberapa  cluster.  Contoh: Fuzzy  C-Means, Gaussian Mixture
4. Hybrid merupakan kombinasi dari karatekristik partitioning, overlapping dan hierarchinal.
2.2 K-Means
K-Means merupakan salah satu algoritma clustering [1]. Tujuan algoritma ini yaitu untuk membagi dat menjadi beberapa  kelompok.  Algoritma  ini  menerima  masukan  berupa  data tanpa  label  kelas.  Hal  ini  berbeda  dengam supervised  learning  yang  menerima  masukan  berupa  vektor (-x-1,  y1),  (-x-2,y2),....,  (-x-i,  yi), di  mana xi merupakan data dari suatu data pelatihan dan yi merupakan label kelas untuk xi.
Pada algoritma pembelajaran ini, komputer mengelompokkan sendiri data-data yang menjadi masukannya tanpa  mengetahui  terlebih  dahulu  targer  kelasnya.  Pembelajran  ini  termasuk  dalam  unsurpervised  learning. Maslah  yang  diterima  adalah  data  atau  objek  k  buah  kelompok  (cluster)  yang  diinginkan.  Algoritma  ini  akan mengelompokkan data atau objek ke dalam k bauah kelompok tersebut.  Pada setiap cluster terdapat titik pusat (centroid) yang merepresenatsikan cluster tersebut.
Algoritma untuk melakukan K-Means clustering adalah sebagai berikut : 1. Pilih K buah titik centroid secara acak
2. Kelompokkan data sehingga terbentuk K buah cluster dengan titik centroid dari setiap cluster merupakan titik centroid yang telah dipilih sebelumnya.
3. Perbaharui nilai titik centroid
4. Ulangi langkah 2 dan 3 sampai nilai dari titik centroid tidak lagi berbuah.
Proses  pengelompokkan  data  ke  dalam  suatu  cluster  dapat  dilakukan  dengan  cara  menghitung  jarak terdekat dari suatu data ke sebuah titik centroid. Perhitungan jarak Minkowski dapat digunakan untuk menghitung jarak antar 2 buah data. Rumus untuk menghitung jarak tersebut adalah:
d ( 𝑥 𝑖, 𝑥 𝑗 ) = ( 𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 𝑔 + 𝑥 𝑖2 — 𝑥 𝑗2 𝑔 + ... + 𝑥 𝑖𝑝 — 𝑥 𝑗𝑝 𝑔 ) 1 𝑔 ⁄ (1)
Di mana : g = 1, untuk menghitung jarak Manhattan g = 2, untuk menghitung jarak Eucliden g = x, untuk menghitung jarak Chebychev xi = xj adalah dua buah data yang akan dihitung jaraknya p = dimensi dari sebuah data .

## 2.3 Slow Moving Dan Fast Moving
Slow  Moving merupakan  barang-barang  dengan  aliran  barang  yang  sangat  lambat,  sehingga  biasanya  barang- barang yang slow moving ini akan tersedia di gudang dalam jangka waktu yang lebih lama dibandingkan barang medium moving. Fast Moving merupakan barang-barang dengan aliran yang sangat cepat atau dengan kata lain barang fast moving ini akan berada di dalam gudang dalam waktu yang sangat singkat.
Aliran  barang  ini  harus  sangat  diperhatikan  dalam  menjalankan  manajemen  persediaan.  Dengan memperhatikan kecepatan aliaran barang tersebut diharapkan alinea barang yang ada di gudang menjadi lancar. Untuk  barang fast  moving dijaga  agar  persediaan  di  gudang  tidak  kehabisan  sehingga  tidak  mengecewakan konsumen, sedangkan untuk barang slow moving dijaga agar tidak terjadi penumpukan barang yang tidak perlu di gudang.
Model  base  adalah  suatu  model  yang  mereprentasikan  permasalahan  ke  dalam  format  kuantitatif  atau perhitungan  secara  matematik  dasar  simulasi  atau  pengambilan  keputusan,  temasuk  di  dalamnya  tujuan  dari permasalahan, komponen-komponen terkait, batasan-batasan yang ada, dan hal-hal yang terkait lainnya. Kriteria pengelompokkan sesuai dengan jenisnya adalah sebagai berikut : 1. Jumlah Barang terjual ≥ (0,4 * jumlah persediaan) masuk ke dalam kategori fast moving
2. Jumlah Barang Terjual ≤ (0,2 * jumlah persediaan) masuk ke dalam kategori slow moving .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Permasalahan yang akan dibahas dalam skripsi ini adalah membuat suatu sistem yang dapat menentukan kategori persediaan slow moving dan fast moving pada perusahaan berdasarkan data  yang diambil dari SAT Ngumban Surbakti. Analisa adalah cara yang digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah. Mengenal masalah merupakan langkah  pertama  yang  di  gunakan  untuk  mengenal  sistem,  karena  masalah  dapat  diartikan  sebagai  pertanyaan yang  harus  di  selesaikan.  Dalam  hal  ini  penulis  menganalisa  subyek    masalah  yaitu    persediaan  di  toko  SAT Ngumban Surbakti. Ada pun permasalahan persediaan Sat Ngumban Surbakti yaitu permintaan barang dari DC (Distribution  Center) tidak  sesuai  dengan  penjualan  barang  yang  terjadi  setiap  harinya.  Barang  yang  terjual banyak akan datang dengan jumlah yang sedikit ataupun sebaliknya, ini di karenakan tidak adanya sebuah sistem yang mengkaji pengelompokkan persediaan tersebut.
Analisa Penentuan Kategori Slow Moving dan Fast Moving Penulis menggunakan aturan asosiasi untuk analisa sistem sebagai bentuk umum dari aturan asosiasinya adalah: 1. Ambil nilai jarak tiap pusat cluster dengan data.
2. Cari nilai jarak terkecil.
3. Kelompokkan data dengan pusat cluster yang memiliki jarak terkecil. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut: 1. Penentuan pusat cluster baru
Untuk mendapatkan pusat cluster baru bisa dihitung dari rata-rata nilai anggota cluster dan pusat cluster.
Tabel 1. Daftar Penjualan Barang Juni 2017 No Kode Barang Nama Barang Penjualan Stock 1 10274 Chitato Sp panggang 68gr 17 34 2 10896 Lay’s Rumput Laut 68gr 24 35 3 100667 Bimoli Pouch 2 L 31 55 4 100078 Sunco Pouch 2 L 24 27 5 100102 Fanta 24 35 6 100112 Dancow Coklat fortigrow 400gr 26 31 7 100212 Galan Kretek 16 5 14 8 100007 Aqua Botol 600ml 10 25 9 100349 Alfamart Air 600ml 7 13 10 100110 Sari Roti Coklat sandwich 11 27 11 234 Dji Sam soe 11 23 12 235768 Sampoerna Mild 12 11 19 13 235767 Sampoerna Mild 16 2 14 14 25672 Smax Ring regular 35gr 26 45 15 34789 Inaco i’m Coco 300ml 13 23 16 35762 HidroCoco Bits 235 ml 7 16 17 4578 Good mood Lemon 500ml 5 20 18 69560 Rinso 700gr 11 19
Pada tahap ini dilakukan proses utama yaitu pengelompokan data penjualan barang yang diakses dari database menggunakan metode clustering algoritma K-Means. Dari banyak data yang diperoleh, percobaan dilakukan dengan menggunakan parameter berikut:
Jumlah Cluster
: 2
Jumlah Data  :18
Jumlah Atribut
: 2 2. Proses Iterasi a. Penentuan pusat awal cluster
Pusat awal cluster atau centroid didapatkan secara random , untuk penentuan awal cluster di asumsikan : Pusat Cluster 1: (37 ,24) Pusat Cluster 2: (19,8) b. 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 = |x-y|= √∑ (𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 - 𝑦 𝑖 ) 2
Dari 10 data yang dijadikan sampel telah dipilih pusat awal cluster yaitu C1 (37 , 24), dan C2 (19 , 8). Lalu dilakukan penghitungan jarak dari sisa sampel data dengan pusat cluster yang dimisalkan dengan M(a,b), dimana a merupakan jumlah stok, dan b jumlah terjual yang diperkecil menjadi angka puluhan juta agar cara penghitungan lebih mudah. 1. M1 = (34,17) 2. M2 = (35,24) 3. M3 = (55,31) 4. M4 = (27, 24)
5. M5 = (36,24)
6. M6 = (31,26)
7. M7 = (14,5)
8. M8 = (25,10)
9. M9 = (13,7)
10. M10 = (27,11) 11. M11 = (23,11) 12. M12 = (19,11) 13. M13 = (14,2) 14. M14 = (45,26) 15. M15 = (23,13) 16. M16 = (16,7) 17. M17= (20,5) 18.M18 = (19,11)
Gambar 1. Hasil Diagram Clustering
Hitung Eucliden distance dari semua data kesetiap titik pusat pertama: Dengan cara yang sama hitung jarak titik ketitik  pusat ke-2 dan kita akan mendapatkan
D1 1 = √(𝑀₁ᵪ − 𝐶₁ᵪ) ² + (𝑀₁ᵧ − 𝐶₁ᵧ) ² = √(34 − 19) 2 + (17 − 8) 2 = √58 =7,61
D1 2 = √(𝑀₂ᵪ − 𝐶₁ᵪ) ² + (𝑀₂ᵧ − 𝐶₁ᵧ) ² = √(35 − 37) 2 + (24 − 24) 2 = √4 =2
D1 3 = √(𝑀₃ᵪ − 𝐶₁ᵪ) ² + (𝑀₃ᵧ − 𝐶₁ᵧ) ² = √(55 − 37) 2 + (31 − 24) 2 = √373 =19,31
D1 4 = √(𝑀₄ᵪ − 𝐶₁ᵪ) ² + (𝑀₄ᵧ − 𝐶₁ᵧ) ² = √(27 − 37) 2 + (24 − 24) 2 = √100 =10
D1 5 = √(𝑀₅ᵪ − 𝐶₁ᵪ) ² + (𝑀₅ᵧ − 𝐶₁ᵧ) ² = √(36 − 37) 2 + (24 − 24) 2 = √1 =1
Dari hasil penghitungan Eucliden distance , kita dapat membandingkan: Antara C1 menerangkan barang yang slow moving sedangkan C2 menerangkan barang fast moving .
Tebel 3. Hasil iterasi C1 C2 M1 7,61 17,49 M2 2 22,62 M3 19,31 42,72 M4 10 17,88 M5 1 23,34 M6 6,32 21,63 M7 29,83 5,83 M8 18,43 6,32 M9 29,41 6,08 M10 16,40 8,54 M11 19,10 5 M12 22,20 3 M13 31,82 7,81 M14 8,24 31,62 M15 17,80 6,40 M16 27,01 3,16 M17 25,49 3,16 M18 22,20 3 Tabel 4. Anggota C2 dan C1 Fast Moving (C2) Slow Moving (C1) Nama Barang Nama Barang M7 Galan Kretek 16 M1 Chitato Sp Panggang 68gr M8 Aqua Botol 600ml M2 Lay’s Rumput Laut 68gr M9 Alfamart Air 600ml M3 Bimoli Pouch 2 L M10 Sari Roti Coklat Sandwich M4 Sunco Pouch 2 L M11 Dji Samsoe M5 Fanta M12 Sampoerna Mild 12 M6 Dancow Coklat Fortigrow 400gr M13 Sampoerna Mild 16 M14 Smax Ring Regular 35gr M15 Inaco I’m Coco 300ml M16 HidroCoco Bits 235ml
M17 Good Mood Lemon 500ml M18 Rinso 700gr

## 4.  IMPLEMENTASI
Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kubis dengan metode ANFIS ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2008 dan database Microsoft Office Access 2007. 1. Tampilan Menu Utama 1. Menu Utama
Menu Utama Ini merupakan tempat melakukan ataupun memilih proses apa saja yang akan dilakukan dalam sistem.
Gambar 2. Menu Utama
2. Form Laporan Toko
Laporan Toko merupakan tempat melakukan laporan toko yang dibutuhkan dalam sistem.
Gambar 3. Form Laporan Toko
3. Form Laporan Cluster
Form laporan cluster merupakan laporan untuk menampilkan hasil dan proses data yang di clustering.
Gambar 4. Form Laporan Cluster

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Toko  SAT  Ngumban  Surbakti  dalam  melakukan Implementasi Metode Clustering Partitional Menentukan Item Slow Moving dan Fast Moving Pada Persediaan Barang telah menggunakan kompeterisasi. Adapun kesimpulan yang penulis peroleh sebagai berikut : 1. Dengan
adanya penelitian
ini, penulis
dapat mengetahui cara mengelolah
persediaan barang slow moving dan fast moving.
2. Dengan  menentukan  Item  Slow  Moving  dan  Fast  Moving  pada  persediaan  barang  maka  dapat  mengetahui perputaran persediaan barang.
3. Dengan  adanya  penelitian  ini  penulis  telah  merancang  suatu  Metode  Clustering  Partitional  menggunakan pemograman Visual Basic Net 2008 dan untuk database  menggunakan MySQL, sehingga dapat  membantu pihak toko dalam menentukan persediaan barang.

## REFERENCES
[1] Solichin Abdul Wahab, Analisis Kebijaksanaan: Dari Formulasi ke Implementasi Kebijaksanaa Negara, 2nd ed. Jakarta: Bumi Aksara, 2008.
[2] Nurdin Usman, Konteks Implementasi Berbasis Kurikulum. Jakarta: Grasindo, 2007.
[3] Nurdin Usman, Konteks Implementasi berbasis Kurikulum. Jakarta: Grasindo, 2007.
[4] P Tan, Introduction to Data Mining, et al ed. Boston, USA: Pearson Education, 2006.
[5] Kurweni Ukar, Seri Penuntun Praktis Microsoft Office Access 2007. Jakarta: PT.Elex Media Komputindo, 2007.
[6] Nelly Astuti Hasibuan, "Expert System With Genetics Probability", IJRISE, vol.3, pp.112-116, 2017.
[7] T Sutojo, Edy Mulyanto , and Dr.Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan. Semarang: Andi Yogyakarta, 2010.
[8] B.Herawan S.Kom,M.Kom Hayadi, Ed., Sistem Pakar. Yogyakarta: Depublis (CV BudiUtama), 2016.