Vol. 04, No. 02 (2022), pp. 93-99 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING DENGAN METODE K-MEANS  DALAM MENENTUKAN STOK BARANG DI ERA COVID 19
(Studi Kasus Supermarket Kem Chicks)
Pandi Zulfikar 1* , Aden 2 , Andi Nur Rahman 3 Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Pamulang 1,2,3 *Pandizulfikarunpam2017@gmail.com
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengelompokan  produk  paling,  sedang,  sedikit peminatnya  untuk menentukan jumlah stok barang. Selain  itu  tujuan  berikutnya  adalah  mengetahui karakteristik  setiap  cluster  dan  mengetahui variabel  apamempengaruhi  terbentuknya cluster . Sedangkan untuk metode penelitia yang digunakan adalah  k-means  cluster.  Setelah  penelitian  di lakukan  terbentuklah cluster pada  penelitian  ini, dengan  uraian cluster 1    yang  paling  diminati dengan jumlah produk hanya 1 yang menandakan stok barang pada cluster ini harus lebih banyak dari cluster laiinya,  cluster  2  yang  sedang  peminatnya dengan jumlah produk 6 yang menandakan bahwa stok barang pada cluster ini sedang, cluster 3 kurang diminati  degan  jumlah  produk  119  yang menandakan  bahwa  stok  barang  pada cluster ini lebih  sedikit  dari cluster lainnya.  Karakteristik setiap cluster setelah  dilakukan  penelitian  ini, karakteristik yang terdapat dalam cluster 1 berisi variabel jumlah barang masuk di bawah rata-rata, jumlah barang yang keluar di bawah rata-rata, dan jumlah  sisa  stok  barang  di  atas  rata-rata, karakteristik  yang  terdapat  pada cluster 2  berisi variabel  jumlah  stok  barang  yang  masuk,  barang yang  keluar  dan  sisa  barang  berada  di  atas  rata- rata,  karakteristik  yang  terdapat  pada cluster 3 berisi  variabel  jumlah  stok  barang  yang  masuk, barang  yang  keluar  dan  sisa  barang  berada  di bawah  rata-rata.  Sedangkan  variabel  yang memberikan  pengaruh  besar  dalam  terbentuknya cluster adalah variabel barang masuk(X1)  dengan nilai F sebesar 143,323 dan nilai signifikan 0,000.
Kata Kunci – Clustering, data mining, k-means, Knowledge  Discovery  Database,  Penyediaan Barang

## I. PENDAHULUAN
Pada  bulan  Maret  tahun  2020,  Indonesia digemparkan  dengan  timbulnya  suatu  virus corona  yang  berasal  dari  Cina.  Virus corona ini yang dimulai terletak di Wuhan, setelah itu menyebar  ke  bermacam  negeri,  termaksud Indonesia.  Pemerintah  Republik  Indonesia lewat Presiden Joko Widodo menginformasikan telah ditemui permasalahan  2  orang  yang  teridentifikasi virus COVID- 19 pada  Maret 2020 di Kota Depok.  Permasalahan  positif  di  Indonesia kemudia mulai ditemukan di bermacam kota yang lain. Bersamaan dengan penetapan status pandemi  oleh  World  Health  Organization pada  Maret 2020, hingga bermacam negeri di dunia  mulai  mempraktikkan lockdown buat memutus rantai penyebaran virus. Mengingat kalau  keadaan  Negeri  Indonesia  yang  ialah negeri  kepulauan  dengan  jumlah  penduduk yang besar serta ciri wilayah yang bermacam- macam,  hingga  pemerintah  tidak  memilah agar turut mempraktikkan lockdown .
Dengan dibatasinya bermacam aktivitas di tempat  umum  sangat  memberikan  pengaruh besar bagi sektor perdagangan dan perekonomian.  Pandemi  COVID-  19  bawa perubahan  serta  akibat  yang  besar  untuk UMKM,  usaha  restoran,  ataupun  toko  ritel berskala  besar  sehingga  tidak  sedikit  usaha yang  hadapi  penyusutan  penjualan  apalagi wajib  menutup  usahanya,  tetapi  terdapat sebagian  retail  lain  semacam  supermarket
ataupun  mini  market  yang  masih  senantiasa dapat beroperasi.
Para petinggi perusahaan berhadap sebuah sistem  yang  dapat  mengahasilkan  sebuah informasi  agar  dapat  digunakan  dan membantu  para  petinggi  perusahaan  untuk menentukan  stok  barang.  Para  Eksekutif perusahaan mau mengetahui produk apa saja yang  mesti di tinggkatkan  stoknya,  seberapa besar  pencapaian  hasil  yang  diperoleh  oleh perusahaan.  Agar terpenuhinya  setiap kebutuhan para konsumen, ada berbagai cara yang  dapat  dilakukan.  Salah  satunya  adalah dengan    melakukan  pemanfaatan  data perusahaan (Data Mining ).
Data mining adalah pengambilan data yang tertanam  pada  database. Clustering adalah sebuah tahap pengelompokan yang berlandaskan atas prinsip kesetaraan kelas dan mengurangi kesetaraan antar
kelas.
Bermacam  algoritma  pada clustering telah berkembang  dalam  mencapai  kinerja  yang baik.  Keakuratan  perkiraan  penjualan memiliki dampak yang besar pada penjualan.
Penentuan  stok  barang  yang  tidak  tepat dikarenakan harus berdasarkan informasi dari jumlah  data  transaksi  penjualan  yang  besar. dengan hal ini agar memperoleh pengetahuan maka  dibutuhkannya  beberapa  proses  dalam mengolah  data  historis  transaksi  besar diperlukannya  suatu  teknik data  mining . Metode data  mining yang  akan  digunakan dalam riset ini yaitu clustering dengan metode K-Means .  Riset  ini  diharapkan  bisa menghasilkan mengcluster atau pengelompokan barang yang harus
mempunyai stok banyak sebab sangat banyak peminatnya, stok sedang produk diminati dan stok  sedikit  sebab  produk  tidak  banyak diminati  dari  beberapa  produk  yang  banyak yang memudahkan
Kem Chicks
mengimplementasikan  hasil  yang  di  peroleh serta mengetahui jumlah stok barang.
Selain  itu  penelitian  ini  juga  diharapkan bisa memberikan informasi berupa karakteristik  dari cluster yang  terbentuk  dan juga  kita  dapat  mengetahui  variabel  barang apakah  yang  berpengaruh  besar  terhadap
terbentuknya cluster dalam  pengelompokan barang.
Menurut  (Sugiyono  2016)  variabel penelitian merupakan sebuah atribut ataupun karakter  ataupun value pada  orang,  haluan ataupun aktivitas yang memiliki tipe tertentu yang ditentukan oleh peneliti agar diamati dan kemudian  di  tarik  kesimpulannya.  Menurut (Sugiyono  2016)  dalam  (Kerlinger,  1973) variabel  merupakan  konstruk (constructs) atau  yang  akan  dipelajari.  Berikut  adalah variable yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
Y   = Item Barang (126 item) X 1 = Jumlah Barang Masuk X 2 = Jumlah Barang Terjual X 3 = Jumlah Sisa Barang
Berikut adalah alur penelitian ini :
Gambar 1: Alur Penelitian

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan adalah data penjualan Supermarket Kem Chicks Pacific Place. Pada proses  pengambilan  data  ada  beberapa tahapan  yang  di  lakukan  sebelum  memulai penelitian  tersebut.  Tahap Selection dan Addition . Tahap Selection (seleksi/pemilihan) data  dari  merupakan  sekumpulan  data operasional, dimana peneliti hanya
mengambil  data  historis  diambil  dari  data transaksi penjualan Supermarket Kem Chicks pada periode 1 Januari 2020  – 31 Desember 2020.  Penelitian  ini  memfokuskan  pada produk departemen meat. Tahap Preposessing mencangkup antara lain membuang duplikasi data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten  dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti kesalahan cetak(tipografi).
Tahap kedua adalah tahap Transformation . Pada  tahap  proses transformasi data  peneliti dengan cara mengubah nama produk menjadi kode  produk  agar  mempermudah  dalam memperoses  data  sehingga  didapatkannya kode baru untuk produk. Pada tahap ini juga dilakukan  proses  standarisasi  data.  Berikut hasil dari transformasi data.

## Tabel 1: Tahap Transformasi Data
Variabel X 1 X 2 X 3 Y 1 -.35367 -.35838 .31334 Y 2 -.39941 -.39960 -.11343 Y 3 -.51440 -.51492 -.12210 Y 4 -.45535 -.45635 -.05852 Y 5 -.51069 -.50617 -.58019 Y 6 -.25902 -.25211 -.71586 Y 7 -.27901 -.36075 736.265 Y 8 -.47384 -.47182 -.34047 Y 9 -.27815 -.27452 -.42251 Y 10 -.21362 -.20701 -.67315 Y 11 -.27502 -.26992 -.55594 Y 12 -.56826 -.56389 -.58516 Y 13 .43386 .43410 .12019 Y 14 -.02658 -.02522 -.13270 Y 15 .01286 .01426 -.12339 Y 16 -.52572 -.52540 -.20206 Y 17 -.47940 -.47769 -.31381 Y 18 -.50743 -.51439 .46796 Y 19 .24878 .25498 -.48417 Y 20 194.365 195.603 -.48963 Y 21 -.37016 -.36521 -.57360 Y 22 -.56455 -.55872 -.71763
Y 23 -.48690 -.48282 -.53202 Y 24 -.55724 -.55170 -.68856 Y 25 .34183 .34357 -.04600 Y 26 .12114 .11989 .15374 Y 27 528.945 530.579 .24912 Y 28 161.062 160.841 .73080 Y 29 305.794 306.624 .24912 Y 30 -.55901 -.55367 -.67074 Y 31 338.688 334.090 530.682 Y 32 -.54633 -.53607 -111.566 Y 33 .38123 .37888 .33983 Y 34 -.29692 -.30087 .26293 Y 35 -.01620 -.01862 .21588 Y 36 170.136 170.317 .39443 Y 37 -.56093 -.55724 -.52094 Y 38 -.27043 -.27616 .43408 Y 39 .86208 .86110 .37307 Y 40 -.55629 -.55149 -.62033 Y 41 .51307 .49235 205.833 Y 42 .08874 .07664 113.221 Y 43 .68082 .66822 137.305 Y 44 -.38105 -.38460 .19886 Y 45 .00736 .00641 .08904 Y 46 -.30930 -.30499 -.49493 Y 47 -.48999 -.48454 -.65854 Y 48 -.40455 -.40262 -.30916 Y 49 -.53054 -.52550 -.63397 Y 50 -.42474 -.42405 -.20270 Y 51 -.31622 -.31106 -.57457 Y 52 -.51537 -.51488 -.21426 Y 53 127.905 128.093 .24912 Y 54 -.46675 -.46237 -.55225 Y 55 -.48786 -.47991 -.88541 Y 56 -.12009 -.11678 -.34095 Y 57 -.31850 -.31144 -.74942 Y 58 -.48368 -.47670 -.79614 Y 59 -.49676 -.49633 -.20319 Y 60 -.42306 -.42324 -.12258 Y 61 -.48104 -.47816 -.42155
Y 62 -.48350 -.48285 -.21860 Y 63 -.40360 -.40514 .00763 Y 64 -.42815 -.42992 .02064 Y 65 -.40511 -.41986 121.249 Y 66 -.47631 -.47446 -.32521 Y 67 -.39308 -.39178 -.24750 Y 68 -.31411 -.31399 -.11407 Y 69 -.53054 -.53607 .32940 Y 70 -.49165 -.49614 .24751 Y 71 554.783 555.639 104.358 Y 72 .25841 .25397 .48980 Y 73 -.46017 -.46343 .14620 Y 74 194.020 193.696 .93295 Y 75 -.03114 -.03168 .03942 Y 76 313.315 314.006 .40037 Y 77 .27507 .28309 -.64088 Y 78 .36271 .36491 -.08132 Y 79 -.49228 -.48456 -.86615 Y 80 .17708 .17841 -.06302 Y 81 .32772 .32904 -.01212 Y 82 -.46796 -.47387 .38431 Y 83 .21482 .22145 -.53410 Y 84 .04443 .04920 -.41994 Y 85 .80361 .80386 .24109 Y 86 -.57054 -.56254 -.91720 Y 87 -.48642 -.48836 .01694 Y 88 -.21773 -.23229 125.648 Y 89 -.44318 -.44843 .33325 Y 90 -.19333 -.18826 -.52624 Y 91 .11024 .10470 .54198 Y 92 -.54649 -.54262 -.53282 Y 93 .27980 .27313 .70030 Y 94 .84041 .84889 -.49701 Y 95 .06456 .06096 .34931 Y 96 .06910 .07761 -.75391 Y 97 -.55686 -.54663 -111.566 Y 98 -.56738 -.55719 -111.566 Y 99 -.45160 -.44099 -111.566 Y 100 .10859 .11307 -.37274
Y 101 -.18255 -.18629 .28123 Y 102 -.45982 -.46045 -.09416 Y 103 -.55008 -.54775 -.39377 Y 104 -.56500 -.55988 -.65260 Y 105 -.55525 -.55149 -.52559 Y 106 -.04264 -.04924 .58806 Y 107 -.15431 -.15494 .00699 Y 108 .32908 .32082 .86182 Y 109 -.27202 -.27839 .49124 Y 110 -.53817 -.53237 -.70623 Y 111 -.25193 -.24839 -.40549 Y 112 -.29579 -.29774 .08133 Y 113 -.41219 -.40624 -.67813 Y 114 -.35305 -.36164 .66706 Y 115 -.46796 -.45927 -.94707 Y 116 -.56262 -.55542 -.84158 Y 117 -.48717 -.48359 -.48674 Y 118 -.56448 -.55730 -.84030 Y 119 -.35702 -.35534 -.27078 Y 120 -.52017 -.52601 .36119 Y 121 -.45052 -.45396 .16611 Y 122 -.44350 -.44763 .23033 Y 123 -.46140 -.46720 .37692 Y 124 -.46184 -.46324 -.02448 Y 125 -.06799 -.07066 .22086 Y 126 -.40491 -.41507 .79358

## Tabel 2. Descritive Statsitics
Berdasarkan hasil analisa berikut diperoleh, ada  beberapa  yang  dianalisa  yaitu  jumlah fakta,  minimal,  maksimal,  rata-rata,  dan simpangan  baku.  Pada  variabel  X 1 terdapat data berjumlah 126 dengan nilai minimal 8,40, maksimal  6983,56,  rata-rata  658,8367  dan simpangan  baku  1140,03635.  Pada  variabel X 2 terdapat data berjumlah 126 dengan nilai minimal  4,39,  maksimal  6956,66,  rata-rata 644,9398  dan  simpangan  baku  1135,93961. Pada variabel X 3 terdapat data berjumlah 126 dengan  nilai  minimal  0,  maksimal  105,61, rata-rata  13,  8969  dan  simpangan  baku 12,45625.
Tahap  ke  tiga  menentukan  jenis data mining yang  tepat.  Jenis Data  Mining yang digunakan pada riset ini yaitu clustering untuk mengelompokan  barang  dalam  menentukan stok barang pada kriteria stok barang kurang, sedang dan paling banyak minatnya.
Tahap ke empat Data Mining menentukan algoritma data  mining .  Metode  yang digunakan  pada  riset  ini  adalah  metode K- Means yang  mengkluster  barang  menjadi  3 kelompok  untuk  stok  banyak  berdasarkan banyaknya  permintaan  pelanggan  terhadap barang tersebut.
Tahap  ke  lima  tahap Data  Mining proses menggunakan algoritma data mining . Dalam proses ini dilaksanakannya proses pengaplikasian proses algoritma data mining yang sudah dipilih sebelumnya.
Tabel 3 : Tabel Initial Cluster
Menurut  (Santoso  2017)  hasil  dari output Initial  Cluster  Centers Adalah  tampilan pertama  tahap clustering fakta  ke-1  sebelum data berikut dilaksanakan pengulangan, pada data  berikut  merupakan  tahap  dalam pembentukan  3  cluster.  Namun,  tabel  Initial Cluster Centers tidak dianalisa.
Tabel 4 : Tabel Iteration History
Iteration History a Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 1 .000 2.118 1.140 2 .000 .513 .027 3 .000 .000 .000

## Menurut  (Santoso  2017)  Tampilan
Iteration  Cluster adalah  tahap  iterasi  pada pembagian cluster dari tabel initial dan proses iterasi yang dihasilkan sebanyak 3 kali. Proses iterasi  pertama  dan  kedua  terdapat  centeroid yang tidak signifikan dan proses pengulangan ketiga  terbentuk  centeroid  signifikan.  Jadi, setelah  seluruh cluster telah  terbentuk  lalu pengulangan terhenti di pengulangan ke-3 dan jarak minimalnya 8,485.
Descriptive Statistics
N Mini mum Maxi mum Mea n Std. Deviati
on
X1
126  8.40 6983 .56 658.
8367 1140.0
3635
X2
126  4.39 6956
.66 644.
9398 1135.9
3961 X3 126 .00 105.
61 13.8
969 12.456 25
Valid N (listwise) 126
Initial Cluster Centers Cluster
1 2 3 Zscore(X1) -.27901 5.54783 -.56738 Zscore(X2) -.36075 5.55639 -.55719 Zscore(X3) 7.36265 1.04358 -1.11566
Tabel 5: Tabel Final Cluster Centers
Tabel Final  Cluster  Centers merupakan hasil  akhir  dari  proses  pada clustering yang membuat cluster sebanyak  3  pada  setiap variabel.  Variabel  dalam  tabel  pusat cluster terakhir adalah hasil nilai standarisasi. Nilai- nilai yang tercipta pada pusat cluster terakhir memiliki  makna.  Menurut  (Santoso  2017) nilai  minus  mempunyai  makna  jika  data berada  di  bawah  rata-rata  keseluruhan  lalu nilai plus mempunyai makna jika data berada di atas rata-rata keseluruhan.
Berdasarkan hasil pengolahan data diatas dari  setiap  variabel,  didapatkan  spesifikasi dalam  setiap cluster .  Berikut  merupakan penjabaran pada setiap cluster :
1. Cluster 1
Spesifikasi  dalam cluster ke-1  terdapat variabel  jumlah  barang  masuk  di  bawah rata-rata,  jumlah  barang  yang  keluar  di bawah  rata-rata,  dan  jumlah  sisa  stok barang di atas rata-rata.
2. Cluster 2
Spesifikasi  dalam cluster ke-2  terdapat variabel dengan besaran stok barang yang masuk, barang yang keluar dan sisa barang berada di atas rata-rata.
3. Cluster 3
Spesifikasi  dalam cluster 3  terdapat variabel dengan besaran stok barang yang masuk  di,  barang  yang  keluar  dan  sisa barang berada di bawah rata-rata.

## Tabel 6: Tabel Anova
Cluster Error F Sig. Mean Squar e Df Mea n
Squa re Df Zscore( X1) 43.734 2  .305 123 143.32 3 .000 Zscore( X2) 43.709 2  .306 123 143.05 6 .000 Zscore( X3) 33.698 2  .468 123  71.956 .000
Pada tabel anova dapat dilihat bahwa f , semakin  bersar  nilai  f  semakin  besar perbedaan  pada cluster 1, cluster 2,  dan cluster 3.  Dan  jika  nilai  signifikansi  di bawah  0,05  menandakan  bahwa cluster 1, cluster 2, cluster 3 bebeda secara signifikan. Dengan nilai F sebesar 143,323 dengan nilai signifikan 0,000 maka variabel (X 1 ) barang masuk  maka  variabel  ini  adalah  variabel yang  memiliki  pengaruh  terhadap  ketiga cluster yang terbentuk.

## Tabel 6: Tabel Number of Cases in
Each Cluster
Pada  Tabel Number of  Cases  in  each Cluster, tidak terdapat kesalahan data lalu pada cluster 1 memiliki anggota berjumlah 1  produk, cluster 2  sebanyak  6  produk, cluster 3  sebanyak  119  produk  dengan penjabaran sebagai berikut:

## Final Cluster Centers
Cluster 1 2 3 Zscore(X1) -.27901 3.72591 -.18552 Zscore(X2) -.36075 3.72439 -.18475 Zscore(X3) 7.36265 1.36366 -.13063
Number of Cases in each Cluster Cluster 1 1.000 2 6.000 3 119.000 Valid 126.000 Missing .000

## 1. Cluster 1
Yaitu cluster yang  kurang  diminati terdapat  1    produk yang  menandakan produk  tersebut  stoknya  lebih  sedikit dari cluster yang lainnya.
2. Cluster 2 Yaitu cluster yang  paling  banyak peminatnya,  terdapat  6  produk  yang menandakan  produk  tersebut  stoknya lebih banyak dari cluster yang lain.
3. Cluster 3
Yaitu cluster yang sedang peminatnya terdapat 119 produk yang menandakan bahwa untuk produk tersebut penyediaan  terhadap  stok  barangnya sama seperti biasanya.

## III. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  dalam penelitian  yang sudah dilaksnakan, jadi bisa disimpulkan sebagai berikut:
1. Analisis dengan metode K-Means Cluster dalam  berdasarkan  stok  barang  yang paling, sedang dan kurang maka terbentuk lah:
a. Cluster 1
Yaitu cluster 1  yang  kurang  diminati terdapat  1    produk yang  menandakan produk tersebut stoknya lebih sedikit dari cluster yang lainnya.
b. Cluster 2 Yaitu cluster yang  paling  banyak peminatnya,  terdapat  6  produk  yang menandakan  produk  tersebut  stoknya lebih banyak dari cluster yang lain.
c. Cluster 3 Yaitu cluster yang  sedang  peminatnya terdapat  119  produk  yang  menandakan bahwa untuk produk tersebut penyediaan terhadap  stok  barangnya  sama  seperti biasanya.
2. Karakteristik cluster yang  terbentuk adalah sebagai berikut:
a. Cluster 1
Spesifikasi  dalam cluster ke-1  terdapat variabel  jumlah  barang  masuk  di  bawah
rata-rata,  jumlah  barang  yang  keluar  di bawah  rata-rata,  dan  jumlah  sisa  stok barang di atas rata-rata.
b. Cluster 2
Spesifikasi  dalam cluster ke-2  terdapat variabel dengan besaran stok barang yang masuk,  barang  yang  keluar  dan  sisa barang berada di atas rata-rata.
c. Cluster 3
Spesifikasi  dalam cluster 3  terdapat variabel dengan besaran stok barang yang masuk,  barang  yang  keluar  dan  sisa barang berada di bawah rata-rata.
3. Variabel yang membagikan perbandingan sangat  besar  dalam cluster yang  tercipta pada  permasalahan  ini  yaitu  variabel benda masuk( X1)  dengan nilai F sebesar 143,323 serta nilai signifikan 0,000

## REFERENSI
[1]  Sugiyono.  2016. Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D . Bandung: Alfabeta . .
[2]  Santoso,  Singgih.  2017. Statistik  Multivariat Dengan SPSS  -  Google Books . Jakarta:  PT Elex Media
Komputindo.
https://www.google.co.id/books/edition/Statistik _Multivariat_dengan_SPSS/qi9IDwAAQBAJ?hl =id&gbpv=0.  Menggunakan  Algoritma  Floyd Warshall,” Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika, UNESA  Surabaya ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  101–111, 2018.