## Klasterisasi Tingkat Penjualan Kedai Kopi Hallo Burjois Menggunakan Algoritma K-Medoids Sebagai Evaluasi
Pradana Rizki Maulana 1 , April Lia Hananto 2 , Agustia Hananto 3 , Bayu Priyatna 4
1 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang
3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang
4 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang
1 pradanamaulana@mhs.ubpkarawang.ac.id*, 2 aprilia@ubpkarawang.ac.id, 3 agus.tia@ubpkarawang.ac.id,
4 bayupriyatna@ubpkarawang.ac.id

## Abstract
As Hallo Burjois shop is experiencing challenges to expand its product range, this research applies the K-Medoids Clustering algorithm to improve promotional strategies by identifying menus that have low levels of buyer interest. The process involved processing daily sales data converted into a monthly format, where the K-Medoids algorithm was used to form three clusters representing high, medium, and low sales levels. The clustering results showed that there were 6 items with low sales, including Americano,  Caffe  Latte,  Dark  Choco  Caramel,  Dimsum,  Hazelnut  Latte,  and  Pasta  Carbonara.  We  then  adopted  the  4P principles (Product, Price, Place & Promotion) to evaluate the lowest selling products. The validity test was conducted using Davies Boulding Index (DBI), showing the accuracy and consistency of the clusterization results of 0.95 in three clusters.
Keywords: K-Medoids Clustering, Promotion Strategy, Data Mining, Sales, RapidMiner

## Abstrak
Kedai  Hallo  Burjois  yang  sedang  mengalami  tantangan  untuk  memperluas  jangkauan  produk  menu  produk,  penelitian  ini menerapkan algoritma K-Medoids Clustering untuk meningkatkan strategi promosi dengan mengidentifikasi menu-menu yang memiliki tingkat minat pembeli rendah. Proses tersebut melibatkan pengolahan data penjualan harian yang diubah menjadi format  bulanan,  di  mana  algoritma  K-Medoids  digunakan  untuk  membentuk  tiga  kluster  yang  mewakili  tingkat  penjualan tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Hasil  klasterisasi  menunjukkan  adanya menu-menu  dengan  penjualan  rendah  sebanyak  6  item, antara  lain Americano,  Caffe  Latte,  Dark  Choco  Caramel,  Dimsum,  Hazelnut  Latte, dan Pasta  Carbonara .  Lalu  kami mengadopsi prinsip 4P (Product, Price, Place & Promotion) untuk mengevaluasi produk dengan tingkat penjualan terendah. Uji validitas dilakukan menggunakan Davies Boulding Index (DBI) , menunjukkan keakuratan dan konsistensi hasil klasterisasi sebesar 0,95 pada tiga kluster.
Kata kunci: K-Medoids Clustering , Strategi Promosi, Data Mining, Penjualan, RapidMiner
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Kedai  Hallo  Burjois,  yang  awalnya  terfokus  pada minuman  segar  dan  kemudian  berkembang  menjadi kedai  kopi  menengah  dengan  beragam  menu, beroperasi  di  tengah  maraknya  usaha  sejenis  di  Kota Karawang  [1].  Dengan  meningkatnya  minat  dari berbagai  kalangan  pembeli,  strategi  promosi  perlu ditingkatkan  untuk  memperluas  jangkauan  menu produk  [2].  Dari  34  menu  utama  yang  tersedia, sebagian  besar  tidak  menunjukkan  peningkatan  dan tidak  ada  pembelian  yang  dilakukan  [3].  Kedai  ini mengalami  kendala  sejak  awal  pendiriannya  dengan nama  I'M  Burjois  pada  September  2020,  akibat kesalahan dalam strategi promosi [4].
Dalam  menghadapi  tantangan  ini,  analisis  data penjualan  menjadi  landasan  krusial  untuk  memahami pola  pembelian  konsumen  [5].  Penggunaan  data penjualan  untuk  mendukung  klasterisasi  penjualan terendah hingga tertinggi tidak bisa hanya berdasarkan sistem  perhitungan  yang  sederhana.  Oleh  karena  itu, diperlukan  analisis  data  penjualan  guna  memastikan
hasil kajian yang akurat dan sesuai [6]. Dengan analisis efektif,  dapat  diidentifikasi  menu  yang  diminati  dan kurang  diminati,  guna  membuka  peluang  untuk perbaikan menu produk (Dengan analisis efektif, dapat diidentifikasi menu yang diminati dan kurang diminati serta  strategi  promosi  yang  semakin  baik  akan mempercepat  atau  menambah  keinginan  konsumen untuk berminat dan melakukan pembelian) [7]. Dengan kemampuan  Teknologi  Informasi,  perolehan  dan analisis  data  yang  efisien,  memainkan  peran  penting dalam  pemanfaatan  data  sebagai  sumber  informasi berharga [8,9].
Dalam  konteks  ini,  penelitian  menggunakan  Data Mining  dengan  metode clustering dan  algoritma  K- Medoids  untuk  mengelompokkan  data  penjualan  di Kedai  Hallo  Burjois  [10]. Clustering ,  sebagai  teknik data  mining,  membantu  mengelompokkan  data  [11]. Algoritma  K-Medoids  dipilih  untuk  membentuk  tiga kelompok  kluster,  mengidentifikasi  produk  dengan tingkat  penjualan  tertinggi  hingga  terendah,  dengan pengujian menggunakan excel dan RapidMiner [12].
Penelitian  sejenis  sebelumnya  telah  menyelidiki  data mining  yang  menggunakan  algoritma clustering K- Medoids. Penelitian tersebut dilakukan oleh Eduardus Hardika  dalam  jurnalnya  mengenai  Implementasi Algoritma  Pengelompokan  k-Medoids  terhadap  Pola Kluster  Kejahatan  di  Yogyakarta.  Hasil  penelitian  ini menghasilkan  tiga  kluster,  menunjukkan  bahwa algoritma  K-Medoids  dapat  efektif  mengelompokkan pola  kejahatan  menjadi  tiga  tingkat,  diantaranya  4 aturan  tergolong  kejahatan  tingkat  tinggi,  6  aturan tergolong  kejahatan  tingkat  menengah,  dan  8  aturan tergolong  kejahatan  tingkat  rendah  [13].  Selanjutnya penelitian  Alia  dan  Dudih  menggunakan  algoritma clustering K-Medoids  untuk  melakukan  analisis  dan menentukan  gaji  karyawan  yang  sesuai  dengan kebutuhan.  Metode  ini  diterapkan  berdasarkan  nilai keahlian  karyawan  dalam  menetapkan  gaji  dan  di- klasterisasi  menggunakan  perhitungan  K-Medoids. Hasilnya,  didapatkan  tiga  kluster  dari  50  sampel karyawan.  Kluster  pertama  terdiri  dari  24  karyawan dengan  gaji  tertinggi,  kluster  kedua  terdiri  dari  16 karyawan dengan gaji sedang, dan kluster ketiga terdiri dari 10 karyawan dengan gaji terendah [14]. Sedangkan penelitian  lainnya  oleh  Indra  dan  rekan-rekannya menerapkan K-Medoids Clustering dalam meramalkan kelayakan  pemohon  kredit  mobil.  Metode  ini  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kelayakan  pemohon kredit  mobil  dengan clustering K-Medoids.  Pada halaman yang membahas iterasi pertama hingga iterasi ketiga  dari  K-Medoids,  hasilnya  menunjukkan  bahwa dari  40  data  konsumen,  Jumlah  konsumen  yang termasuk  dalam  kelompok  pertama  (C1)  adalah  dua, yang  berarti  mereka  layak  menerima  kredit  [15]. Terdapat  juga  pada  penelitian  Ghufron  dan  timnya menerapkan Clustering K-Medoids  untuk  data akreditasi  perguruan  tinggi.  Dalam  penelitian  ini, mereka  menggabungkan  perhitungan  bobot  matriks akreditasi  perguruan  tinggi  untuk  mengklasifikasikan program studi. Hasilnya menunjukkan bahwa klasifikasi K-Medoids yang digunakan termasuk dalam kategori  kluster  yang  baik,  dievaluasi  dengan menggunakan Davies  Boulding  Index dengan  nilai evaluasi  kluster  [16].  Dan  yang  terakhir  penelitian Halimatusakdiah dan rekan-rekan melakukan
penerapan
Algoritma K-Medoids untuk mengelompokkan balita stunting di Indonesia. Metode ini  digunakan  pada  pengelompokan  balita  yang mengalami  stunting,  dengan  menggunakan  2  kluster. Data  yang  berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik,  dengan subjek prevalensi stunting pada tahun 2015-2018 di 34 provinsi  di  Indonesia,  dapat  dimanfaatkan  untuk menghasilkan informasi yang berguna. Implementasinya dapat dilakukan dengan metode data mining, contoh penerapannya menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering [17].
Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  sejenis sebelumnya,  fokusnya  terletak  pada  klasifikasi  menu produk  menjadi  tiga  kelompok  berdasarkan  tingkat penjualan, dengan memanfaatkan algoritma clustering
yang identik, namun dengan tujuan yang lebih spesifik [18].  Pemilihan  algoritma  K-medoids  dalam  data mining  dipilih  karena  memiliki  daya  tarik  dalam menggali informasi secara menyeluruh dan memberikan hasil informasi yang tepat. Algoritma ini dipilih  karena  gagasan  klasterisasinya  mirip  dengan gagasan  K-means,  satu-satunya  perbedaan  utamanya adalah  bahwa  algoritma  ini  menggunakan  objek perwakilan, atau medoids, sebagai pusat kluster untuk setiap  kluster,  berbeda  dengan  K-means  yang menggunakan  rata-rata.  Keunggulan  ini  membuatnya lebih user-friendly dan  lebih  mudah  dihitung  secara manual  [19].  Melalui  analisis  ini,  diharapkan  pemilik kedai dapat memahami performa penjualan produknya dan  meningkatkan  strategi  promosi  pada  produk dengan  minat  rendah  [20].  Hasil  dari  penelitian  pun tidak hanya mendapatkan kesimpulan dari klasterisasi saja,  Namun,  kami  menerapkan  strategi  4P  atau Marketing  Mix sebagai  alat  pemasaran  taktis  yang dapat  dikendalikan  untuk  menerapkan  proses  bisnis. Strategi 4P sendiri terdiri dari product, price, place dan promotion, lalu  ini  akan  diterapkan  pada  klasterisasi penjualan  terendah  [21].  Untuk  meningkatkan  nilai pada  penjualan  kluster  yang  kurang  diminati,  strategi ini menggabungkan berbagai kegiatan marketing untuk membuat  kombinasi  terbaik  serta  mengetahui  data pengelompokan  tersebut  maka  Algoritma  K-Medoids digunakan  pada  penelitian  ini.  Dimana  Algoritma  K- Medoids  memiliki  keakuratan  data  yang  validasi pengelompokannya yang cukup baik untuk data skala besar.  Selain  itu  Algoritma  K-  Medoids  cukup sederhana  dan  dapat dipahami dengan mudah [22,23].

## 2. Metode Penelitian
2.1. Tahapan Penelitian
Proses penelitian ini melibatkan observasi, pengumpulan  data,  serta  pembuatan  dan  pengolahan rumus  di Microsoft  Excel menggunakan  algoritma  K- Medoids.  Selanjutnya,  peneliti  menerapkan  algoritma ini  dengan  bantuan RapidMiner untuk  memverifikasi keakuratan data yang diuji, yang dapat diikuti melalui visualisasi pada flowchart penelitian.
Gambar 1. Diagram Alur Tahapan Penelitian
Keterangan:
a. Studi Literatur
Pada tahap ini, upaya untuk mendapatkan informasi tentang  metode  atau  masalah  yang  dihadapi dilakukan  dengan  menyelidiki  informasi  dari berbagai artikel jurnal penelitian sebelumnya yang membahas  konsep  Data  Mining,  Algoritma  K-
Medoids,  dan  bahan  lain  yang  dapat  membantu mencapai tujuan penelitian.
b. Rumusan Masalah
Fokus utama penelitian ini adalah mengidentifikasi produk-menu  dengan  minat  pembeli  yang  rendah selama  proses  penjualan  dan  menemukan  cara untuk  meningkatkannya.  Oleh  karena  itu,  tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan pemahaman  kita  tentang  bisnis  Hallo  Burjois  dan strategi  pengelolaan  data  dan  promosi  yang berhasil.
c. Pengumpulan Data Pada  tahapan  ini,  dataset  dikumpulkan  dari informasi  penjualan  yang  telah  disediakan, kemudian  data  tersebut  akan  dilakukan  proses pengolahan  melalui  aplikasi Excel ,  yang  nantinya akan  menjadi  sampel  data  yang  digunakan  dalam rangka penelitian ini.
d. Seleksi Data
Seleksi  data  pada  Kedai  Hallo  Burjois  melibatkan proses  pemilihan  dan  penyaringan  informasi  dari berbagai sumber, terutama terkait dengan penjualan menu  harian.  Data  yang  dipilih  kemudian  diolah untuk  menghasilkan  dataset  yang  representatif, fokus  pada  menu  utama  yang  memiliki  dampak signifikan pada kinerja kedai. Proses seleksi data ini dilakukan  dengan  keakuratan  dan  relevansi informasi yang akan digunakan dalam analisis dan implementasi algoritma K-Medoids Clustering . e. Preprocessing dan Data Cleaning
Preprocessing dan data  cleaning pada  data penjualan menu harian menjadi bulanan merupakan langkah  krusial  dalam  memastikan  kualitas  dan akurasi  dataset  yang  digunakan.  Proses  ini melibatkan beberapa tahapan:
1. Pembersihan Data (Data Cleaning), mengidentifikasi  dan  penanganan  nilai  yang kosong  dan  fokus  pada  menu  utama  yang berkontribusi signifikan terhadap kinerja kedai, membuang menu-menu tambahan yang mungkin tidak relevan.
2. Transformasi  Data (Data  Transformation), mengubah data penjualan harian menjadi format bulanan dengan penggabungan total penjualan.
3. Normalisasi  dan  Standarisasi,  pemastian  data memiliki  skala  seragam  untuk  mencegah  efek perbedaan skala dalam algoritma clustering dan menyelaraskan  format  data  agar  mudah  diolah dan dipahami oleh algoritma.
f. Pengolahan Data K-Medoids Data diolah dalam rangka menyelesaikan permasalahan  dengan  menerapkan  Algoritma  K- Medoids  untuk  klasterisasi  menjadi  tiga  kluster, yang  diproses  melalui  aplikasi Microsoft  Excel secara  manual,  dan  pendekatan  ini  diperkuat dengan  pemanfaatan  alat  bantu  yaitu tools RapidMiner untuk meningkatkan akurasi hasil.
g. Hasil
Langkah  paling  akhir  dalam  menyelesaikan permasalahan adalah mencapai hasil keputusan dari hasil penelitian.
2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  cabang  ilmu  pengetahuan  yang mencakup  banyak  bidang  dan  mencakup  berbagai teknik machine  learning ,  pengenalan  pola,  statistik, basis  data,  dan  visualisasi.  Tujuan  dari  bidang  ini adalah  untuk  menemukan  masalah  dan  mendapatkan informasi  penting  dari  basis  data  besar  dengan menggunakan berbagai pendekatan dan metode ilmiah [24].  Data  mining  berperan  dalam  merencanakan langkah-langkah  dan  menyediakan  informasi  yang akurat untuk melakukan prediksi berdasarkan pola-pola dari  sejarah  dan  situasi  terkini.  Melalui  otomatisasi pengambilan keputusan, data mining dapat membantu perusahaan  mengelola  alokasi  dana  dengan  lebih efisien, membawa dampak positif terhadap pengurangan  biaya  [25].  Penelitian  ini  memanfaatkan algoritma K-Medoids sebagai sarana untuk menentukan  peningkatan  menu  produk  secara clustering [26].
2.3. Clustering
Clustering ,  atau  pengelompokan,  merupakan  metode analisis  data  yang  digunakan  untuk  menemukan  pola dan  hubungan  dalam  kumpulan  data.  Proses pengelompokan  objek  atau  data  menjadi  kelompok- kelompok yang memiliki kesamaan tertentu berdasarkan  karakteristik  tertentu  [27]. Clustering memiliki  peran  yang  signifikan  dalam  menangani berbagai  masalah,  seperti  analisis  pola,  pengambilan keputusan, machine learning , dan data mining. Teknik clustering telah  menjadi  salah  satu  pendekatan  yang sangat  dikenal  dan  umum  digunakan  dalam  konteks data  mining.  Dalam  proses  data  mining,  berbagai teknik dari berbagai bidang ilmu digabungkan, seperti statistik, pengenalan pola, teknologi database dan data warehouse , dan masih banyak lagi [28].

## 2.4. Algoritma K-Medoids
Algoritma Partitioning  Around  Medoids  (PAM) ,  juga dikenal  sebagai  algoritma  K-Medoids,  adalah  suatu teknik  untuk  menunjukkan  kelompok  melalui  medoid [29]. Algoritma K-Medoids berfungsi untuk mengurangi jumlah perbedaan antara titik data di setiap kluster  yang  memiliki  titik  data  yang  dipilih  sebagai pusat  (medoid).  Ciri  khas  algoritma  ini  adalah  pusat kluster  terletak  di  antara  titik  datanya.  Metode  jarak geometris  digunakan  untuk  menghitung  jarak  antara objek  dan  pusat  (medoid).  Metode  ini  memastikan bahwa  objek  yang  dipilih  secara  acak  memiliki kemiripan yang sangat besar dengan objek medoidnya [18].  K-Medoids  memiliki  tahapan  dasar  sebagai berikut:
a. Menentukan  jumlah  pada  kluster  yang  diinginkan untuk inisialisasi (k).
b. Alokasi  setiap  objek  ke  kluster  terdekat  dengan menggunakan  rumus  perhitungan  jarak Euclidean Distance seperti  yang  ditunjukan  dalam  rumus berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (1) c. Mengambil  objek  secara  acak  dari  setiap  kluster untuk diposisikan sebagai calon medoid yang baru.
d. Menentukan  jarak  antara  masing-masing  objek dalam setiap kluster dan calon medoid yang baru.
e. Nilai  total  simpangan  (S)  diperoleh  dengan mengurangi nilai total jarak yang baru dengan nilai total  jarak  yang  sebelumnya.  Jika  nilai  S  negatif atau  kurang  dari  nol,  maka  kelompok  objek  yang baru dibentuk sebagai medoid.
f. Lakukan  proses  pengambilan  objek  secara  acak berulang sampai perhitungan total simpangan tidak mengalami perubahan, sehingga dapat membentuk kelompok anggota kluster yang bersifat stabil.
2.5. RapidMiner
RapidMiner adalah  sebuah  aplikasi  dengan  sumber terbuka  yang  berfungsi  sebagai  perangkat  untuk menjalankan  analisis  prediktif.  Selain  itu,  dapat dianggap  sebagai  solusi  untuk  melakukan  analisis prediksi,  data  mining,  dan text  mining .  K-Medoids adalah  salah  satu  dari  banyak  algoritma  prediktif  dan deskriptif yang digunakan [30,31], Tujuan RapidMiner adalah  untuk  membantu  pengguna  membuat  pilihan terbaik [32].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  penjualan  kedai  kopi  Hallo Burjois,  yang  mencakup  41  menu  produk.  Peneliti melakukan  pembersihan  data  dengan  menghilangkan menu-menu  tambahan,  sehingga  tersisa  34  menu produk  yang  dianggap  sebagai  menu  utama.  Metode yang dipilih untuk pengolahan data adalah K-Medoids, dan  proses  ini  melibatkan  penggunaan  rumus  secara manual  di  aplikasi Excel serta  pengujian  secara otomatis menggunakan aplikasi RapidMiner . Penelitian  akan  menjelaskan  secara  rinci  tahapan pengolahan data menggunakan metode tersebut, mulai dari  pemilihan  menu  utama  hingga  implementasi rumus dan alat bantu yang digunakan.
3.1. Pengolahan Data
Poin rekapitulasi data akan disajikan pada tahap awal pengolahan data sampai proses rumus Excel dilakukan secara  manual.  Proses  ini  melibatkan  penentuan  nilai kluster hingga perhitungan iterasi.
3.1.1 Rekapitulasi Data
Dalam  proses  awal  pengolahan  data,  rekapitulasi dataset yang diperoleh dalam format Excel akan diolah menggunakan  teknik clustering dengan  algoritma  K- Medoids.  Berikut  adalah  tabel  dataset  yang  telah melalui  tahap  pembersihan  data,  menyajikan  menu
produk utama dari kedai Hallo Burjois serta dilakukan transformasi data menjadi data bulanan.
Tabel 1. Dataset Penjualan Kedai Burjois
NO Menu Produk M1 M2 M3 M4 M5 1 Americano
36 80 63 45 57 2 Banana Latte
119 126 145 114 98 3 Banana Smoothies … 108 132 122 100 89 4
Burjo Coffee Oatmilk 87 102 151 102 100
5 Burjo Machiatto
81 122 147 109 71
6 Cafe Latte
62 73 42 64 32
… … … … … … …
30 Strawberry Sparkling 102 122 127 109 99
31 Strawberry Tea 109 140 166 119 105 32 Tubruk
89 127 160 112 64 33 V60 126 140 158 84 77
34 Vanilla Latte 126 147 122 100 109
Dalam  Tabel  1  terdapat  data  penjualan  awal  produk selama 5 bulan dari oktober 2023 hingga februari 2024 yang  telah  melewati  tahap  pembersihan dan transformasi  data  pada  kedai  Hallo  Burjois.  Ada  34 menu  produk  utama  yang  akan  dijalani  proses pengolahan  menggunakan  Algoritma  K-Medoids. Tabel  berikutnya  akan  digunakan  sebagai  titik  pusat awal  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  nilai cluster.

## 3.1.2 Menentukan Nilai Kluster
Dalam penerapan teknik klasterisasi dengan menggunakan  algoritma  K-Medoids,  data  subyek penelitian  diolah  dan  disesuaikan  untuk  memenuhi kebutuhan  analisis.  Proses  ini  bertujuan  agar  model yang dihasilkan mampu mengelompokkan data dengan efektif sesuai dengan kriteria yang ditetapkan. Pilihan data  untuk  kluster  C1,  C2,  dan  C3  dilakukan berdasarkan fungsi algoritma, yang disesuaikan dengan tujuan  penelitian  untuk  mengevaluasi  kinerja  dan akurasi  data.  Hasil  dari  dataset  tersebut  kemudian dibagi menjadi tiga kluster, di mana pemilihan kluster dilakukan  secara  acak  pada  iterasi  pertama  untuk menentukan  kategori  medoids  tinggi,  sedang,  dan rendah.  Nilai  pusat  kluster  yang  terpilih  pada  iterasi tersebut kemudian digunakan sebagai acuan pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Pusat Cluster NO Menu Produk M1 M2 M3 M4 M5 1 Pasta Carbonara 47 75 87 98 24 2 Tubruk
89 127 160 112 64 3
Snack Platter
137 121 145 108 99
Setelah  menetapkan  pusat  kluster  secara acak  dengan memilih  hasi;l  maksimum,  rata-rata,  dan  minimum untuk  memperoleh  pola  yang  lebih  akurat,  langkah selanjutnya melibatkan perhitungan jarak antara setiap pusat  kluster  dengan  variabel  menggunakan  rumus Euclidean  Distance .  Proses  ini  dilakukan  dengan mengukur sejauh apa setiap variabel terletak dari pusat kluster  yang  telah  ditetapkan.  Rumus Euclidean Distance digunakan sebagai metode pengukuran jarak, seperti yang dapat diilustrasikan pada contoh berikut:
C1(1, 1) = √(47-36) 2 +(75-80) 2 +(87-63) 2 +(98- 45) 2 +(24-57) 2 = 67.9705
C2(2, 1) = √(89-36) 2 +(127-80) 2 +(160-63) 2 +(112- 45) 2 +(64-57) 2 = 137.7135
C3(3, 1) = √(137-36) 2 +(121-80) 2 +(145-63) 2 +(108- 45) 2 +(99-57) 2 = 156.0096
Setelah  menghitung  semua  jarak,  hasil  perhitungan Euclidean  Distance akan  ditampilkan  dalam  tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Iterasi 1 N O Menu Produk C1 C2 C3 Kedek atan Klu ster 1 Americano 67.97 058 137.7 135 156.0 096 67.97 058 1 2 Banana Latte 129.9 269 47.81 213 19.64 688 19.64 688 3 3 Banana Smoothies …
111.4 63 50.98 039 40.68 169 40.68 169 3 4 Burjo Coffee Oatmilk 110.5 305 45.89 118 54.16 641 45.89 118 2 5 Burjo Machiatto 96.41 058 17.77 639 62.65 78 17.77 639 2 6 Cafe Latte 58.94 065 144.5 579 157.9 968 58.94 065 1 … … … … … … … 30 Strawberry Sparkling 112.1 606 50.16 971 39.38 274 39.38 274 3 31 Strawberry Tea 145.9 863 48.32 184 41.74 925 41.74 925 3 32 Tubruk 107.6 708 0 61.69 279 0 2 33 V60
136.0 588 49.94 997 41.36 424 41.36 424 3 34 Vanilla Latte 140.9
929 73.36 212 38.60 052 38.60 052 3 Total Cost 1676. 928
Tabel di atas baru saja menghasilkan perhitungan jarak kedekatan  untuk  setiap  objek  pada  iterasi  pertama, hasilnya ditunjukkan dalam Tabel 3, yang menunjukkan  bahwa  Kluster  1  menghasilkan  5  item menu,  Kluster  2  menghasilkan  13  item  menu,  dan Kluster  3  menghasilkan  16  item  menu  pada  iterasi pertama.  Selanjutnya,  perhitungan  ulang  dilakukan untuk setiap kluster dengan menggunakan perhitungan yang  sama,  di  mana  nilai  centroid  (non-medoid) ditentukan kembali setelah proses ini, langkah-langkah tersebut sama dilakukan seperti sebelumnya.
Tabel 4. Nilai Pusat Kluster Baru
NO Menu Produk M1 M2 M3 M4 M5
1 Pasta Carbonara 47 75 87 98 24 2 Burjo Coffee Oatmilk 87 102 151 102 100 3 Snack Platter
137 121 145 108 99
Setelah memilih centroid baru maka dihitung kembali dengan rumus seperti sebelumnya, berikut adalah hasil dari perhitungan iterasi yang ke 2:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Iterasi 2
N O Menu Produk C1 C2 C3 Kedek atan Klu ster 1 Americano 67.97 058 126.2 022 156.0 096 67.97 058 1 2 Banana Latte 129.9 269 42.23 742 19.64 688 19.64
688 3 3 Banana Smoothies …
111.4 63 48.03 124 40.68 169 40.68 169 3 4 Burjo Coffee Oatmilk 110.5 305 0 54.16 641 0 2 5 Burjo Machiatto 96.41 058 36.63 332 62.65 78 36.63 332 2 … … … … … … … 30 Strawberry Sparkling 112.1 606 35.36 948 39.38 274 35.36 948 2 31 Strawberry Tea 145.9 863 49.66 89 41.74 925 41.74 925 3 32 Tubruk 107.6 708 45.89 118 61.69 279 45.89 118 2
33 V60 136.0 588 62.18 521 41.36 424 41.36 424 3 34 Vanilla Latte 140.9 929 66.87 301 38.60 052 38.60 052 3 Total Cost 1721. 078
Tabel  5  mencerminkan  hasil  perhitungan  pada  iterasi kedua, di mana perhitungan dihentikan pada iterasi ini karena tidak ada perubahan data yang beralih ke kluster lain  serta  nilai  kedekatannya  lebih  besar  dari  hasil iterasi sebelumnya. Jika pada iterasi 1 hingga iterasi 2 masih  terdapat  perubahan,  maka  perhitungan  akan dilakukan  kembali  hingga  diperoleh  hasil  pada  iterasi yang sesuai. Langkah selanjutnya melibatkan pengolahan  data  menggunakan RapidMiner untuk mendapatkan hasil yang optimal dan akurat.
3.2. Proses Pengolahan Menggunakan RapidMiner
Selanjutnya  Peneliti  akan  mencoba  untuk  melakukan pengujian menggunakan rapidminer untuk mengetahui hasil  dari  perhitungan  secara  manual  yang  telah dihitung sebelumnya. Penggunaan RapidMiner tersebut  tetap  menggunakan  metode  K-Medoids  yang nantinya  akan  membentuk  kluster  yang  akurat  sesuai kebutuhan,  Berikut  adalah  proses  pengolahan  dataset untuk mencari nilai kluster tertinggi hingga terendah.
Gambar 2. Proses Clustering
Pada Gambar 2, dijelaskan langkah awal memasukkan data dari Excel ke dalam RapidMiner lalu memasukkan tiga  nilai  karena  penelitian  ini  membagi  data  menjadi tiga  kluster.  Selanjutnya,  jalankan  proses  untuk
mendapatkan  hasil clustering dari  Algoritma  K- Medoids yang diaplikasikan menggunakan RapidMiner.  Visualisasi  hasil clustering dapat ditemukan pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Hasil Pengolahan Clustering
Di bagian ini, data berhasil diolah sebagaimana terlihat pada gambar di atas. Setelah proses clustering selesai, gambar selanjutnya menampilkan visualisasi menggunakan  chart  atau  grafik  anggota  kelompok  di dalam kluster.

## Gambar 4. Grafik Clustering Scatter 3D
Dalam  representasi  kluster  yang  ditunjukkan  pada Gambar  4,  terdapat  34  barang  yang  ditunjukkan melalui  plot  dispersi  atau  balon.  Dalam  RapidMiner, produk yang termasuk dalam Kluster_0, Kluster_1, dan Kluster_2  diidentifikasi  sebagai  grup  kluster  yang kurang diminati; Kluster_1 menunjukkan grup kluster yang sedang, dan Kluster_2 menunjukkan grup kluster yang  paling  diminati.  Kluster  ini  dan  produk anggotanya  menunjukkan  kesesuaian  dengan  hasil perhitungan  manual.  Namun,  nilai  awal  kluster  tidak ditentukan  dengan  cara  yang  sama  seperti  dalam perhitungan manual saat menggunakan alat RapidMiner.  Namun,  hasil  yang  diperoleh  dari RapidMiner tidak terlalu berbeda dengan model kluster manual.  Setelah  menyelesaikan  proses input dataset untuk 34 menu Kedai Hallo Burjois, gambar yang akan ditunjukan  untuk  hasil  model  nilai  kluster  sebagai berikut:

## Gambar 5. Kesimpulan Hasil Kluster
Sebagaimana  dapat  diamati  pada  gambar  5,  analisis kluster  dari  34  kumpulan  data  menghasilkan  tiga kluster  yang  disebut  sebagai  C_0,  C_1,  dan  C_2, dengan masing-masing berisi 6, 12, dan 16 pada setiap klusternya. Hasil akhir setelah perhitungan manual dan pemanfaatan  perangkat RapidMiner mengonfirmasi keakuratan dari pengelompokan tersebut.
Tabel 6. Hasil Kedekatan Klasterisasi Kluster Anggota Kluster Jumlah C0 1, 6, 10, 13, 14, 23 6 C1 4, 5, 7, 8, 9, 11, 12, 15, 21, 31, 32, 33 12 C2 2, 3, 16, 17, 18, 19, 20, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 34 16 Setelah melakukan perhitungan menggunakan Algoritma  K-Medoids  pada  34  item  data  dan menggunakan  alat RapidMiner ,  tabel  di  atas menunjukkan  hasil clustering dengan  anggota  kluster dan jumlah anggotanya. Tabel 6 mencatat 6 item menu dengan penjualan paling minim, termasuk Americano, Caffe Latte, Dark Choco Caramel, Dimsum, Hazelnut Latte, dan Pasta  Carbonara .  Kami  juga  melakukan pengujian  keabsahan  menggunakan Davies  Bouldin index (DBI) untuk menilai efektivitas pengelompokan menggunakan  bahasa  pemrograman Python .  Berikut adalah tabel uji validitasnya sebagai berikut:
Tabel 7. Uji Validitas DBI Index
Kluster Nilai DBI 2 1.043439 3 0.959127 4 1.086159 5 1.152927 6 1.028788 7 1.107972 8 1.177731 9 0.997789
Kami menguji kluster dari 2 hingga 9 kluster, dan nilai terendah  yang  diperoleh  adalah  0,95  pada  3  kluster. Semakin rendah nilai DBI, semakin baik kualitas dan akurasi  kluster  tersebut.  Lalu  untuk  meningkatkan penjualan  produk-produk  tersebut,  diperlukan  strategi promosi  yang  mengadopsi  prinsip  4P,  yaitu Product, Price,  Place,  dan  Promotion. Sebagai  contoh,  dapat memberikan pertimbangan untuk menghilangkan salah satu  dari  enam  produk,  membuat  paket bundling , mengubah  rasa  dan  kemasan,  atau  mengevaluasi kembali nilai jualnya dan aspek lainnya.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  K-Medoids Clustering untuk menganalisis data penjualan di Kedai Hallo  Burjois.  Melalui  langkah-langkah  metodologi, mulai dari studi literatur hingga pengolahan data secara manual  dan  diuji  menggunakan software pengolahan data,  penelitian  ini  berhasil  mengidentifikasi  tiga tingkat  minat  pembeli  terhadap  berbagai  menu  kedai. Walaupun dataset yang digunakan bersifat statis, hasil kluster  yang  konsisten  memberikan  pemahaman  yang baik terkait performa setiap menu.
Dalam  kesimpulan,  penelitian  ini  menggunakan algoritma  K-Medoids  berhasil  mengidentifikasi  3 kluster dengan tingkat penjualan tertinggi, sedang dan terendah.  Penelitian  ini  berfokus  terhadap  nilai penjualan  terendah  untuk  dievaluasi  kembali,  pada kluster salah satu kluster terdapat 6 item produk dengan penjualan terendah, antara lain Americano, Caffe Latte, Dark  Choco  Caramel,  Dimsum,  Hazelnut  Latte, dan Pasta  Carbonara .  Melalui  uji  validitas  menggunakan DBI  index ,  nilai  yang  diperoleh  sebesar  0,95  pada  3 kluster  menunjukkan  kualitas  pengelompokan  yang baik.  Hal  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang keberhasilan strategi penjualan dan memberikan  pandangan  bagi  pengembangan  strategi promosi yang lebih efektif. Dengan menyoroti produk- produk  yang  memiliki  penjualan  rendah,  langkah- langkah  perbaikan  dan  peningkatan  dapat  difokuskan untuk memperbaiki kinerja penjualan secara keseluruhan.
Namun,  perlu  diingat  bahwa  penelitian  ini  masih memberikan gambaran awal, dan terdapat ruang untuk penelitian  lanjutan  dengan  melibatkan  faktor-faktor yang lebih kompleks dan dinamis untuk mendapatkan gambaran yang lebih lengkap tentang perilaku pembeli dalam  konteks  bisnis  kedai  kopi.  Strategi  4P  ini  juga harus  terus  diperbarui  dan  disesuaikan  dengan perkembangan  tren  pasar  dan  perubahan  preferensi konsumen.  Oleh  karena  itu,  penelitian  mendukung konsep  perbaikan  berkelanjutan  pada  semua  produk, menjadikannya sebagai langkah krusial dalam menjaga dan  meningkatkan  nilai  jual  produk  di  Kedai  Hallo Burjois.

## Daftar Rujukan
[1] A.  Juliano,  Rasim,  and  Sugiyatno,  “Algoritma  Apriori Untuk Pola Penjualan Pada Kedai Kopi Studi Kasus: Kedai Kopioko,” J. Students‘ Res. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 29–38, 2022, doi: 10.31599/jsrcs.v3i1.1148.
[2] A.  Mahwar  and  R.  Sibarani,  “Penerapan  Algoritma  K- Means Untuk Segmentasi Konsumen Kedai Kopi,” J. Satya Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  42–49,  2023,  doi: 10.59134/jsk.v5i2.386.
[3] N.  N.  Merliani,  N.  I.  Khoerida,  N.  T.  Widiawati,  L.  A. Triana,  and  P.  Subarkah,  “Penerapan  Algoritma  Apriori Pada  Transaksi  Penjualan  Untuk  Rekomendasi  Menu Makanan  Dan  Minuman,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 9–16, 2022, doi: 10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16.
[4] S.  Sutanto  and  H.  Dunan,  “Analisis  Strategi  Promosi
Dalam Meningkatkan Penjualan Kopi Pada Cafe Sweetcup
Coffee, Bandar Lampung,” Jambura , vol. 6, no. 2, pp. 504– 511, 2023, [Online]. Available: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/JIMB [5]
F.  A.  Saputra  and  A.  Iskandar,  “Data  Mining  Penerapan Asosiasi  Apriori  Dalam  Penentuan  Pola  Penjualan,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 778–788, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4043.
[6] A. Lia Hananto et al. , “Analysis of Drug Data Mining with Clustering Technique Using K-Means Algorithm,” J. Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1908,  no.  1,  pp.  0–8,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1908/1/012024.
[7] D.  L.  Radji  and  S.  Kasim,  “Pengaruh  Strategi  Promosi Terhadap  Keputusan  Pembelian  Pada  Delizza  Pizza  Kota Gorontalo,” Aksara J. Ilmu Pendidik. Nonform. , vol. 4, no.
1, p. 17, 2020, doi: 10.37905/aksara.4.1.17-26.2018.
[8] A.  Hananto,  A.  Hananto,  B.  Priyatna,  and  B.  Huda, “EasyChair  Preprint  Application  of  the  K-Means Algorithm in Determining the Best-Selling Restaurants on the  Shopee  Food  Application  in  Karawang  City APPLICATION  OF  THE  K-MEANS  ALGORITHM  IN DETERMINING THE BEST-SELLING RESTAURANTS ON,” 2023.
[9] L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  and  S.  Purwani, “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan  Metode  Data  Mining  Naïve  Bayes : Systematic  Review,” Fakt.  Exacta ,  vol.  13,  no.  1,  p.  35, 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[10] I. Virgo, S. Defit, and Y. Yuhandri, “Klasterisasi Tingkat Kehadiran  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp.  23–28, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i1.17.
[11] Y.  Diana et  al. ,  “Analisa  Penjualan  Menggunakan Algoritma  K-Medoids  Untuk  Mengoptimalkan  Penjualan Barang,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 7, no.
1, pp. 97–103, 2023.
[12] A.  Z.  Kamalia et  al. ,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop,” vol. 13, no. 3, pp. 133–138, 2022.
[13] E. H. S. Atmaja, “Implementation of k-Medoids Clustering Algorithm to Cluster Crime Patterns in Yogyakarta,” Int. J. Appl. Sci. Smart Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 33–44, 2019, doi: 10.24071/ijasst.v1i1.1859.
[14] A. A. Argasah and D. Gustian, “Data Mining Analysis To Determine Employee Salaries According To Needs Based on the K-Medoids Clustering Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol.  3,  no.  1,  pp.  29–36,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.154
[15] I.  F. Tarigan,  D.  Hartama,  and  I.  S.  Saragih,  “Penerapan Data  Mining  Pada  Prediksi  Kelayakan  Pemohon  Kredit Mobil  Dengan  K-Medoids  Clustering,” KLIK  Kaji.  Ilm. Inform.  … ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  170–179,  2021,  [Online]. Available: http://www.djournals.com/klik/article/view/153 [16] Gufron, B. Surarso, and R. Gernowo, “Implementation Of K-Medoids  Clustering  For  High  Education  Accreditation
Data,” J. Ilm. KURSOR , vol. 10, no. 3, pp. 119–128, 2020.
[17] H.  Pohan,  M.  Zarlis,  E.  Irawan,  H.  Okprana,  and  Y. Pranayama,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  dalam Pengelompokan  Balita  Stunting  di  Indonesia,” JUKI    J. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 97–104, 2021, doi: 10.53842/juki.v3i2.69.
[18] A.  A.  D.  Sulistyawati  and  M.  Sadikin,  “Penerapan Algoritma  K-Medoids  Untuk  Menentukan  Segmentasi Pelanggan,” Sistemasi ,  vol.  10,  no.  3,  p.  516,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[19] B. Riyanto, “Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kota Medan (Studi  Kasus:  Kantor  Dinas  Kesehatan  Kota  Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 562–568, 2019,
doi: 10.30865/komik.v3i1.1659.
[20] R. U. B. Barus, I. Gunawan, B. E. Damanik, I. Parlina, and W.  Saputra,  “Pengelompokan  Data  Penjualan  Mie Berdasarkan  Bulan  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp.
141–156, 2021, doi: 10.54082/jiki.15.
[21] D.  Riandika  and  A.  U.  Hamdani,  “Implementasi  E- Commerce  Dengan  Teknik  SEO  dan  Strategi  Pemasaran 4P  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Produk  Aksesoris Motor  Pada  XYZ  Motoshop,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  785,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2242.
[22] A. U. Hamdani and A. Himawan, “Implementasi Model E- Commerce  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Pakaian Menggunakan  Content  Management  System,  Search Engine  Optimization  Dan  Strategi  Marketing  4P,”
IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 2, pp. 608–614, 2020, doi: 10.36080/idealis.v3i2.2728.
[23] W.  T.  Saputro,  M.  Murhadi,  and  H.  M.  Jumasa, “Menemukan  Pola  Sebaran  Vaksinasi  Data  Covid-19  di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Fasilkom ,  vol.  13,  no.  02,  pp.  244–250,  2023,  doi: 10.37859/jf.v13i02.5551.
[24] A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan Pola  Penjualan  Obat,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  262–276,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[25] A. Damuri, U. Riyanto, H.  Rusdianto,  and M. Aminudin, “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no.
6, p. 219, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[26] D. A. Silitonga, A. P. Windarto, D. Hartama, and Sumarno, “Penerapan  Metode  K-Medoid  pada  Pengelompokan Rumah  Tangga  Dalam  Perlakuan  Memilah  Sampah Menurut  Provinsi,” Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  Inf. SENSASI 2019 ISBN , vol. 2, pp. 313–318, 2019.
[27] M. Melladia, D. E. Putra, and L. Muhelni, “Penerapan Data Mining  Pemasaran  Produk  Menggunakan  Metode Clustering,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 160, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.458.
[28] S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan  Metode Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi  Clustering  Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 6, no. 2, p. 48, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[29] F.  Harahap,  “Perbandingan  Algoritma  K  Means  dan  K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[30] D. Ardiansyah, “Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Calon Peserta  Lomba  Cerdas  Cermat  Siswa  Smp  Dengan Menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner,” J.  Inkofar ,  vol.  1, no. 2, pp. 5–12, 2019, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.29.
[31] M. Rajagukguk, R. Dewi, E. Irawan, J. T. Hardinata, and I. S.  Damanik,  “Implementasi  Association  Rule  Mining Untuk  Menentukan  Pola  Kombinasi  Makanan  Dengan Algoritma Apriori,” vol. 10, no. 3, pp. 248–254, 2020.
[32] D. Pascalina, R. Widhiastono, and C. Juliane, “Pengukuran Kesiapan  Transformasi  Digital  Smart  City  Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” Technomedia J. , vol. 7, no. 3, pp. 293–302, 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1914.