## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085

## Analisa Algoritma K-Means Untuk Menentukan Strategi Marketing
Bias Yulisa Geni 1,* , Okto Kurnia 2 , Nova Hayati 3 , Muhammad Thoriq 4 , Kiki Hariani Manurung 3
1 Teknik dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Dian Nusantara, Jakarta Barat, Indonesia
2 Teknologi dan Desain, Desain Komunikasi Visual, Universitas Indonesia Mandiri, Jakarta Barat, Indonesia
3 Sistem Informasi, Universitas Adzkia, Padang, Indonesia
4 Informatika, Universitas Adzkia, Padang, Indonesia Email: 1,* bias.yulisa.geni@undira.ac.id, 2 okto.kurnia81@gmail.com, 3 novahyt@adzkia.ac.id, 4 thoriq.if@adzkia.ac.id,
5 kikiharianimanurung@adzkia.ac.id Email Penulis Korespondensi: bias.yulisa.geni@undira.ac.id
Abstrak− Penelitian ini dieksplorasi penerapan algoritma K-Means dalam bidang marketing untuk meningkatkan efektivitas strategi pemasaran Toko Kosmetik ABC. Data penjualan dapat diproses dengan data mining untuk dapat dijadikan pengambilan keputusan  di  Toko  Kosmetik  ABC.  Salah  satu  teknik  yang  ada  pada  data  mining  dalah  Clustering,  yang  digunakan  untuk mengkategorikan  data.  Algoritma  K  Means  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  tersembunyi  dalam  data.  Dengan menggunakan data penjualan bodylotion, riset ini bertujuan untuk mengklasifikasikan konsumen ke dalam beberapa kelompok. Kelompok  data  yang  dimaksud  adalah  data  dengan  penjualan  yang  banyak  diminati  oleh  konsumen  dan  data  yang  kurang diminati oleh konsumen.  Hasil clustering menggunakan k=2 didapatkan cluster 1 terdiri dari 5 produk dengan transaksi produk terjual adalah 1295 produk  dalam  hal  ini dikategorikan bahwa  cluster 1 adalah kelompok data produk  yang dengan jumlah terjual  meningkat  dan  dapat  memberikan  keuntungan  di  Toko  Kosmetik  ABC.  Sedangkan  untuk  cluster  2  memiliki  1  data dengan transaksi produk terjual adalah 214 dan dikategorikan sebagai data dengan produk yang kurang diminati oleh konsumen sehingga  tidak  perlu  adanya  penambahan  stok  tersedia  di  gudang  oleh  Toko  Kosmetik  ABC.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa segmentasi pelanggan berbasis K Means dapat meningkatkan personalisasi dalam komunikasi pemasaran dan  meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya  marketing. Studi ini  memberikan  wawasan baru tentang bagaimana teknik data mining dapat diintegrasikan dalam strategi marketing untuk menentukan kesediaan produk untuk kedepannya.
Kata Kunci: K-Means; Clustering; Iterasi; Marketing; Data Mining
Abstract− This research explored the application of the K-Means algorithm in the marketing field to increase the effectiveness of ABC Cosmetic Store marketing strategies. Sales data can be processed using data mining to be used as decision making at ABC Cosmetic Stores. One  of the techniques in data  mining is Clustering,  which  is used to  categorize  data.  The  K Means algorithm is used to identify hidden patterns in the data. By using bodylotion sales data, this research aims to classify consumers into several groups. The data group in question is sales data that is of great interest to consumers and data that is of little interest to consumers. The results of clustering using k=2 show that cluster 1 consists of 5 products with product transactions sold being 1295 products. In this case, it shows that cluster 1 is a group of product data whose quantity sold has increased and can provide profits at the ABC Cosmetic Store. Meanwhile, cluster 2 has 1 data with 214 product transactions sold and is grouped as data with products that are less popular with consumers so there is no need to increase the stock available in the warehouse by ABC Cosmetic Shop. The results of this research show that K Means-based customer segmentation can increase personalization in marketing communications and increase the efficiency of marketing resource allocation. This study provides new insights into how data mining techniques can be involved in marketing strategies to determine product availability for the future.
Keywords : K-Means; Clustering; Iteration; Marketing; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat,  tentunya  memberikan  dampak  diberbagai  bidang,  salah  satunya bidang  penjualan.  Persaingan  bisnis,  menuntut  pelaku  bisnis  untuk  selalu  mempertahankan  bisnisnya  dalam persaingan khususnya dalam persaingan penjualan. Yang menjadi tugas dari para pembisnis adalah menemukan suatu pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran di perusahaan, salah satunya adalah pemanfaatan penjualan [1] .  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Simanjuntak  dkk  memberikan  penejlasan  pada penelitian  yang  dilakukan  bahwa  data  mining  merupakan  solusi  yang  dapat  digunakan  untuk  proses  ekstraksi informasi pencarian pola atau trend yang diinginkan dalam basis data yang besar. Pola-pola ini dapat memberikan suatu  analisis  data  yang  berguna  dan  berwawasan  yang  kemudian  dapat  dipelajari  dengan  lebih  teliti  untuk mendukung keputusan. Pada penelitian yang dilakukan menerapkan metode Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi  Penjualan  PT  Mora  Telematika  Indonesia  untuk  Rekomendasi  Strategi  Pemasaran  Produk  Internet. Dilakukan analisa  berdasarkan data penjualan  sehingga  memberikan keputusan  berupa produk mana  yang  laris dan tidak laris. Data mining memiliki berbagai macam metode dan algoritma untuk pengambilan keputusan. [2] . Clusterisasi minat pembelian produk kecantikan diharapkan dpaat menjadi salah satu sumber pengambilan keputusan  untuk  menjamin  ketersediaan  produk  di  Toko  Kosmetik  ABC.  Metode  clustering  adalah  salah  satu metode  pada  data  mining.  Clustering  adalah      memisahkan      data      ke  dalam        kelompok-kelompok        yang memiliki  obyek      dengan      karakteristik      yang      serupa.  Clustering  ini  merupakan    awalan    dari    sebuah  data mining[3]. KMeans Clustering adalah suatu metode penganalisaan data atau metode data mining yang melakukan proses  pemodelan  tanpa  supervisi  (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang  melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi[4].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
Data mining dapat berupa metode yang digunakan dalam pengolahan data berskala besar. Sehingga data mining  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  berbagaia  bidang  kehidupan,  seperti  industri,  keuangan, cuaca,  ilmu  dan  teknologi.  Hasil  dari  pengolahan  data  dengan  metode  data  mining  ini  dapat  digunakan  dalam mengambil keputusan di masa datang. Data Mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition. Data yang diolah  bersumber  dari  beberapa  semester  sebelumnya  dan  dikelompokkan  kedalam  beberapa  klaster.  Dengan Algoritma  K-Means  clustering  dapat  memberikan  peringatan  lebih  awal  terhadap  jadwal  pertemuan  yang  akan diadakan dalam bulan berjalan [5]. Data penjualan yang diperoleh penulis cukup terorganisasi dengan baik, namun akan lebih baik lagi jika diolah kembali dengan sistem pengolah data seperti data mining yang akan digunakan untuk menentukan pola kuantitas penjualan. Salah metode data mining yang diterapkan penelitian ini yaitu metode clustering,  merupakan  sebuah  metode  pengelompokan  data  un-supervised  atau  tidak  berlabel.    penjualan merupakan  aspek  terpenting  untuk  mendapatkan  pendapatan  perusahaan  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means  [6].  Data  mining  merupakan  proses  semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  pengetahuan potensial  dan  berguna  yang  tersimpan  di  dalam  database  besar.  Data  mining  adalah  bagian  dari  proses  KDD (Knowledge Discovery in Databases) yang terdiri dari beberapa tahapan seperti pemilihan data, pra pengolahan, transformasi,  data  mining,  dan  evaluasi  hasil.  KDD  secara  umum  juga  dikenal  sebagai  pangkalan  data.  Data Mining  mempunyai  lima  fungsi  yaitu  classification,  yaitu  menyimpulkan  definisi-  definisi  karakteristik  sebuah grup. Contoh: pelanggan-pelanggan perusahaan yang telah berpindah kesaingan perusahaan yang lain. Clustering, yaitu  mengindentifikasikan  kelompok-kelompok  dari  barang-barang  atau  produk-produk  yang  mempunyai karakteristik  khusus  (clustering  berbeda  dengan  classification,  dimana  pada  clustering  tidak  terdapat  definisi- definisi karakteristik awak yang di berikan pada waktu classification) [7]. Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam  database.  Data  mining  adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terikat  dari  berbagai  database  besar.  Data mining merupakan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database yang di proses untuk menemukan pola dan teknik statistik matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan dari database tersebut[8].
Toko  Kosmetik  ABC  adalah  sebuah  toko  yang  bergerak  dibidang  penjualan  produk  kecantikan.  Toko Kosmetik  ABC  sudah  berdiri  sejak  12  Juli  2022  yang  terletak  di  pekayon,  Kota  Bekasi.  Toko  Kosmetik  ABC menjual berbagai macam bentuk brand kecantikan, namun dari berbagai brand yang dijual tentu tidak semuanya laris terjual. Data-data penjualan pada toko ABC ini tidak tersusun degngan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi  sebagai  arsip  bagi  toko  dan  tidak  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengembangan  strategi  marketing. Sebaiknya,  data  yang  telah  tersedia  dapat  dijadikan  sebagai  sistem  pengambilan  keputusan  untuk  solusi  bisnis. Pada penelitian ini digunakan data yang berasal dari laporan penjualan produk di Toko Kosmetik ABC. Laporan Penjualan yang digunakan adalah data penjualan salah satu produk bodylotion  dengan bulan penjualan pada bulan Juli, Agustus dan September di tahun 2023. Berdasarkan dari uraian diatas, maka penelitian yang akan dilakukan bertujuan untuk  mengetahui clusterisasi  salah satu data produk kecantikan  yaitu  bodylotion  dengan teknik data mining, pengolahan data tersebut menggunakan algoritma kmeans. Batasan masalah dari penelitian ini adalah data yang  akan  digunakan  data  penjualan  dari  Toko  Kosmetik  ABC.  Analisis  digunakan  dengan  menggunakan algoritma Kmeans. Output yang dihasilkan adalah kelompok produk dengan penjualan tinggi dan rendah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan data produk pada Toko Kosemtik ABC berdasarkan pembelian produk yang tinggi, sedang dan rendah. Untuk produk dengan penjualan tinggi dikategorikan menjadi kelompok laris dan untuk penjualan dikategorikan untuk kelompok kurang laris. Hasil penelitian ini bermanfaat bagi bagian yang  terkait  dengan  perencanaan  kebutuhan  produk  di  Toko  Kosmetik  ABC.  yang  membutuhkan  jenis-jenis kelompok  produk  mana  saja  yang  pembeliannya  tinggi,  sedang  dan  rendah  setiap  bulannya.  Sehingga  dapat digunakan sebagai acuan perencanaan kebutuhan produk kedepannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah observasi, wawancara dan studi literatur. Berikut adalah tahapan penelitian yang dilakukan :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
Tahap pertama yang peneliti lakukan adalah mengumpulkan data, data yang digunakan adalah dataset data penjualan di Toko Kosmetik ABC pada  Juli-September 2023 yang terdiri dari 20 sampel data dengan transaksi jual beli sebanyak 202, dengan atribut Nama Produk, Stok Tersedia, dan Stok Terjual.

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data. Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistic,  database,  dan  visualisasi  untuk  penanganan permasalahan  pengambilan  informasi  dari  database  yang  besar  [8].  Data  mining  adalah  proses  yang mempekerjakan  suatu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  (machine  learning)  untuk  menganalisa  dan mengekstraksi  pengetahuan  (Knowledge)  secara  otomatis.  Atau  dapat  disimpulkan  data  mining  adalah  suatu proses  menganalisa  dan  mengekstrak  dari  sekumpulan  data  yang  sangat  besar  serta  digunakan  untuk  membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting secara otomatis[9].

## Gambar 2. Akar Ilmu Data Mining
Data mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untk menganalisa dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis. Definisi lain diantaranya adalah  pembelajaran  berbasis  induksi  (induction-based  learning)  adalah  proses  pembentukan  definisi-definisi konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari.  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  adalah  penerapan  metode  seintifik  pada  data  mining merupakan satu langkah dari bproses KDD[10].

## 2.3 Knowledge Discovery in Database (KDD)

## Gambar 3. Proses KDD pada Data Mining
Knowledge discovery in database (KKD) seringkali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Dan tahapan dalam data mining ini adalah seperti proses KKD yang secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut [9] : a. Data selection
Pemilihan  (seleksi)  data  baru  sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi dalam data mining dimulai.
b. Pre-processing/Cleaning
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).
c. Transformation
Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining.
d. Data mining
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan teknik atau metode tertentu.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
e. Interpretation/Evaluation
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KKD yang disebut interpretation Knowledge  Discovery  in  Database  (KKD)  adalah  keseluruhan  proses  non  trivial  untuk  mencari  dan mengindentifikasi  pola (pattern)  dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah, baru dan dapat bermamfaat dan  di  mengerti  [11].  Knowledge  Discovery  in  Database  (KKD)  adalah  keseluruhan  proses  non  trivial  untuk mencari dan mengindentifikasi  pola(pattern)  dalam data,   dimana   pola   yang   ditemukan bersifat sah, baru dan dapat bermamfaat dan di mengerti[12].
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah  proses  menemukan  pengetahuan  yang  berguna  dari sebuah data yang bervolume besar, dan sering disebut sebagai data mining. KDD adalah proses yang terorganisir untuk mengidentifikasi pola-pola yang berlaku, berguna dan mudah dipahami dari kumpulan data yang besar dan kompleks.  Data  mining  adalah  inti  dari  proses  KDD,  yang  melibatkan  dalam  menyimpulkan  algoritma  yang menjelajahi data, mengembangkan model dan menemukan pola-pola yang sebelumnya tidak diketahui. Model ini digunakan untuk memahami fenomena dari data, analisis dan prediksi.

## 2.4 K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  non  hirarki  yang  berasal  dari  metode  data  clustering.  Algoritma  K- Means dimulai dengan pembentukan partisi klaster diawal kemudian secara iteraktif partisi claster ini diperbaiki hingga tidak terjadi perubahan yang signifikan pada partisi claster[13]. Algoritma K-Means merupakan algoritma yang relatif sederhana untuk mengklasifikasi atau mengelompokkan sejumlah   besar   objek   dengan   atribut tertentu   kedalam   kelompok   (cluster) sebanyak  k  pada  algoritma  K-Means, jumlah  cluster  sudah  ditentukan lebih dahulu [11]. Algoritma K-means dimulai dengan titik K yang dilakukan sebagai pusat massa dari K cluster potensial,  titik pertama ini adalah posisi yang  diambil secara acak,  selanjutnya centroid dari  cluster  dihitung ulang  dengan  meratakan  semua  dataset    dari  satu    cluster    sampai    centroid    tidak  lagi  bergerak  atau  langkah optimalisasi  maksimal  tercapai[14].  K-Means  merupakan  salah  satu  metode  pengelompokan.  Teknik pengelompokan  datanya  sederhana  dan  cepat.    Ada  banyak  pendekatan  untuk  membuat  cluster,  diantaranya adalah   membuat   aturan   yang mendikte keanggotaan dalam grup yang sama berdasarkan     tingkat     persamaan diantara anggota-anggotanya[15]. K-Means merupakan Algoritma clustering yang berulang-ulang. Algoritma K- Means  dimulai  dengan  pemilihan  secara  acak  K,  K  disini  merupakan  banyaknya  cluster  yang  ingin dibentuk.Kemudiantetapkannilai-nilaiKsecara random,untuk  sementara nilai tersebut  menjadi pusat dari cluster atau biasa disebut dengan centroid, meanatau “means”. Hitung jarak setiap data yang ada   terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus Euclidian hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid [16].  K-Means  merupakan  algoritma  pengelompokkan  iteratif  yang  melakukan  partisi  set      data      ke      dalam sejumlah   k cluster atau kelompok   yang   sudah   ditetapkan   di   awal. Algoritma  ini  banyak  digunakan  secara luas pada  beberaa  bidang  termasuk  penggalian  data, analisis statistic, dan aplikasi bisnis lainnya.  K-Means salah satu metode clusteringnon hirarki yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Metode ini mempartisi data ke dalam clustersehingga data yang     memiliki     karakteristik     yang sama dikelompokkan ke dalam satu clusteryang sama[17].

## 2.5 Clustering
Pengertian  clustering  keilmuan  dalam  data  mining  adalah  pengelompokan  sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin dan berbeda dengan objek dalam cluster yang  lainnya.  Clustering  mempartisi data set menjadi  beberapa kelompok, dimana anggota dalam satu   kelompok   memiliki   similaritas   yang tinggi     dan    similaritas     antar     kelompok rendah[15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penjualan beberapa merk produk bodylotion yang ada di Toko Kosmetik  ABC.  Data  penjualan  didapatkan  dari  hasil  observasi  dan  wawancara  dengan  pihak  internal  di  Toko Kosmetik ABC dalam hal ini adalah owner. Berdasarkan hasil wawancara tersebut didapatkan data penjualan pada bulan Juli sampai dengan September 2023. Data yang didapatkan berupa catatan manual yang tersedia di kertas dengan detail nama produk, stok tersedia dan stok terjual.

## 3.2 Tahapan Algoritma K-Means
K-Means  didefinisikan  sebagai  algoritma  yang  bertugas  membagi  data  menjadi  kelompok  berdasarkan  tingkat kemiripannya.  Keunggulan  k-means  dibandingkan  algoritma  yang  lainnya  adalah  lebih  sederhana,  mudah diimplementasikan, tidak lambat, mudah disesuaikan, serta paling sering digunakan dalam proses data mining[18]. Adapun prosedur perhitungan Algoritma K-Means Clustering analysis diuraikan sebagai berikut [19]: a. Menentukan banyaknya cluster
Dalam menentukan banyaknya cluster diharuskan tidak lebih dari jumlah kriteria yang ada.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
b. Menentukan titik pusat cluster (centroid)
Dalam menentukan  titik  pusat cluster (centroid)  dengan  mengambil  nilai minimal,  rata-rata  dan maksimal, jika  akan  dibuat  3 cluster,  karna  pada  penelitian  ini  penulis membuat  2 cluster jadi  hanya mengambil nilai minimal dan maksimal pada setiap kriteria.
c. Menghitung antara jarak titik data objek ke titik datapusat (centroid) Pada tahap perhitungan jarak ini menggunakan rumus dengan Euclidean Distance sebagai berikut:
𝑑 (𝑥,𝑦) =   √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)² 𝑖 (1) Keterangan: d (x,y) : jarak antara data pada titik x dan y x
: titik data objek
y
: titik data centroid I : jumlah atribut data
Metode K-Means dapat diimplementasikan  dalam  berbagai  bidang  termasuk  citra  maupun suara.  K-Means memiliki keunggulan diantaranya mudah diimplementasikan, waktu perhitungan dan komputasi yang relative lebih  cepat,  dan  umum  digunakan.    Dibalik    kelebihannya    K-Means    memiliki  beberapa    kekurangan diantaranya sulitnya  menentukan  nilai kyang  tepat  agar  hasil  clustering optimal,  K-means  akan  susah divisualisasikan  jika  atribut  yang  digunakan  terlalu  banyak  karena dalam  metode  K-means  atribut  yang digunakan  mencerminkan  dimensidata  pada  K-Means,  dan proses clustering dilakukan dengan cara random yang mengakibatkan hasil clustering yang berbeda-beda.

## 3.2.1 Pemilihan Jumlah Cluster (K)
Menentukan jumlah cluster yang diinginkan. Pada bagian ini, peneliti akan menentukan pusat cluster, dalam hal ini adalah data 1 dan 5. Data yang dimaksud disini akan megacu pada data penjualan untuk nama produk dan transaksi yang terjadi dari Juli sampai dengan September 2023. Berikut adalah data penjualan Bodylotion dari Juli 2023 sd September 2023, disajikan pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Data Penjualan Bodylotion (Juli 2023 sd September 2023)
Bulan Transaksi Nama Produk Jumlah Tersedia  Jumlah Terjual Juli 2023 Body Lotion Scarlett Whitening 100 74 Juli 2023 Body Lotion Shinzui 100 67 Juli 2023 Body Lotion Love Beauty & Planet 100 71 Juli 2023 Body Lotion Bath and Body Works 100 61 Juli 2023 Body Lotion Nivea 100 98 Juli 2023 Body Lotion The Body Shop 100 46 Agustus 2023 Body Lotion Scarlett Whitening 100 60 Agustus 2023 Body Lotion Shinzui 100 79 Agustus 2023 Body Lotion Love Beauty & Planet 100 84 Agustus 2023 Body Lotion Bath and Body Works 100 95 Agustus 2023 Body Lotion Nivea 100 93 Agustus 2023 Body Lotion The Body Shop 100 52 Sep-23 Body Lotion Scarlett Whitening 100 51 Sep-23 Body Lotion Shinzui 100 89 Sep-23 Body Lotion Love Beauty & Planet 100 70 Sep-23 Body Lotion Bath and Body Works 100 67 Sep-23 Body Lotion Nivea 100 23 Sep-23 Body Lotion The Body Shop 100 58
Berdasarkan tabel 1 dilakukan pemilihan jumlah cluster. Berikut cluster data yang digunakan disajikan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Penjualan untuk Cluster Data Nama Produk Juli 2023 Agustus 2023 September 2023 Jumlah Tersedia Jumlah Terjual Jumlah Tersedia Jumlah Terjual Jumlah Tersedia Jumlah Terjual Body Lotion Scarlett Whitening 100 74 100 60 100 51 Body Lotion Shinzui 100 67 100 79 100 89 Body Lotion Love Beauty & Planet 100 71 100 84 100 70

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
Nama Produk Juli 2023 Agustus 2023 September 2023 Jumlah Tersedia Jumlah Terjual Jumlah Tersedia Jumlah Terjual Jumlah Tersedia Jumlah Terjual Body Lotion Bath and Body Works 100 61 100 95 100 67 Body Lotion Nivea 100 98 100 93 100 23 Body Lotion The Body Shop 100 46 100 52 100 58
Jumlah cluster yang digunakan sebanyak 2 cluster. Cluster dalam hal ini disimbolkan dengan K. K1 akan mendefinisikan produk laris, K2 akan mendefinisikan produk kurang laris. Tahapan selanjutnya adalah pemilihan secara random untuk centroid awal.
3.2.2 Inisialisasi Centroid: Secara acak memilih K titik data sebagai centroid awal.
Berdasarkan data pada Tabel 2. yang akan digunakan untuk cluster data. maka ditentukan pusat cluster pada data 1 dan data 5. Rumus yang digunakan untuk perhitungan Centroid adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Titik Data K1 dan K2 sebagai Centroid Awal
Iterasi 1  Pusat Cluster (1, 5) Data 1 C1 74 60 51 Data 2 C2 98 93 23
Tabel 3 digunakan sebagai n titik centroid awala yang digunakan untuk menghitung jarak terdekat dan nilai Centroid berikutnya. Dalam penerapan algoritma K-means dihasilkan nilai titik tengah atau centroid dari data yang didapat  dengan  ketentuan  bahwa  clusterisasi  yang  diinginkan[20].  Berikut  Tabel  4  yang  menyajikan  hasil perhitungan dari rumus euclidean distance dan didapatkan nilai C1 dan C2 sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Cluster Data Nama Produk Jumlah terjual Juli 2023 Jumlah terjual Agustus 2023 Jumlah terjual September 2023 C1 C2 Body Lotion Scarlett Whitening 74 60 51 0 49,49 Body Lotion Shinzui 67 79 89 43,1  74,25 Body Lotion Love Beauty & Planet 71 84 70 30,8  54,95 Body Lotion Bath and Body Works 61 95 67 40,6  57,52 Body Lotion Nivea 98 93 23 49,5 0 Body Lotion The Body Shop 46 52 58 29,9 74,9
Berikut perhitungan yang diimplementasikan untuk pengelompokan data sebagai berikut: 𝑑 (1,1) =   √∑ (74 − 74) 2 + (60 − 60) 2 + (51 − 51) 2 𝑖 = 0,0
𝑑 (1,5) =   √∑ (74 − 98) 2 + (60 − 93) 2 + (51 − 23) 2 𝑖 = 49,49
𝑑 (2,1) =   √∑ (67 − 74) 2 + (79 − 60) 2 + (89 − 51) 2 𝑖 = 43,1
𝑑 (2,5) =   √∑ (67 − 98) 2 + (79 − 93) 2 + (89 − 23) 2 𝑖 = 74,25
𝑑 (3,1) =   √∑ (71 − 74) 2 + (84 − 60) 2 + (70 − 51) 2 𝑖 = 30,8
𝑑 (3,5) =   √∑ (71 − 98) 2 + (84 − 93) 2 + (70 − 23) 2 𝑖 = 54,95
𝑑 (4,1) =   √∑ (61 − 74) 2 + (95 − 60) 2 + (67 − 51) 2 𝑖 = 40,6
𝑑 (4,5) =   √∑ (61 − 98) 2 + (95 − 93) 2 + (67 − 23) 2 𝑖
= 57,52
𝑑 (5,1) =   √∑ (98 − 74) 2 + (93 − 60) 2 + (23 − 51) 2 𝑖 = 49,5
𝑑 (5,5) =   √∑ (98 − 98) 2 + (93 − 93) 2 + (23 − 23) 2 𝑖 = 0,0
𝑑 (6,1) =   √∑ (67 − 74) 2 + (79 − 60) 2 + (89 − 51) 2 𝑖 = 29,9
𝑑 (6,5) =   √∑ (46 − 98) 2 + (52 − 93) 2 + (58 − 23) 2 𝑖 = 74,90

## 3.2.3 Pengelompokan Data
Mengalokasikan setiap titik data ke cluster dengan centroid terdekat berdasarkan hasil pada Tabel 2. Cluster Data. Berikut pengelompokan data yang disajikan pada Tabel 5 berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
Tabel 5. Pengelompokan Data Iterasi 1
Nama Produk Jumlah terjual Juli 2023 Jumlah terjual Agustus 2023 Jumlah terjual September 2023 C1 C2 Jarak Terdekat Kelompok Data Body Lotion Scarlett Whitening 74 60 51 0  49,49 0  Cluster1 Body Lotion Shinzui 67 79 89  43,1  74,25 43,1  Cluster1 Body Lotion Love Beauty & Planet 71 84 70  30,8  54,95 30,8  Cluster1 Body Lotion Bath and Body Works 61 95 67  40,6  57,52 40,6  Cluster1 Body Lotion Nivea 98 93 23  49,5 0 0  Cluster2 Body Lotion The Body Shop 46 52 58  29,9 74,9 29,9  Cluster1
Berdasarkan hasil pengelompokan data didapatkan kesimpulan cluster 1 pada iterasi 1 terdapat pada data 1, 2, 3, 4 dan 6. Sedangkan untuk Cluster 2 terdapat pada data ke 5.

## 3.2.4 Pembaruan Centroid
Menghitung  ulang  centroid  untuk  setiap  cluster  berdasarkan  titik  data  yang  termasuk  dalam  cluster  tersebut. Mengacu pada kesimpulan iterasi 1 maka didapatkan cluster baru dengan ketentuan sebagai berikut :
Tabel 6. Data Cluster Baru Iterasi 2 Pusat Cluster Data 1 C1  63,8  74  67 Data 2 C2 98 93  23
Perhitungan untuk  menghitung pusat cluster adalah  nilai rata-rat  dari setiap cluster. Berikut perhitungan sebagai berikut:
𝐶 𝑥1𝑏𝑎𝑟𝑢 = 74+67+71+61+46 5 = 63,8
𝐶 𝑦1𝑏𝑎𝑟𝑢 = 60+79+84+95+52 5 = 74,0
𝐶 𝑧1𝑏𝑎𝑟𝑢 = 51+89+70+67+58 5 = 67,0
𝐶 𝑥2𝑏𝑎𝑟𝑢 = 98 1 = 98,0
𝐶 𝑦2𝑏𝑎𝑟𝑢 = 93 1 = 93 𝐶 𝑧2𝑏𝑎𝑟𝑢 = 23 1 = 23
Cluster  baru  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  data  kembali.  Perhitungan  dilakukan  sampai didapatkan kesimpulan setiap cluster sama dengan iterasi sebelumnya dalam hal ini Iterasi 1.
Tabel 7. Pengelompokan Data pada Iterasi 2 Nama Produk Jumlah terjual Juli 2023 Jumlah terjual Agustus 2023 Jumlah terjual September 2023 C1 C2 Jarak Terdekat Kelompok Data Body Lotion Scarlett Whitening 74 60 51  23,58  49,49 23,58  Cluster1 Body Lotion Shinzui 67 79 89  22,79  74,25 22,79  Cluster1 Body Lotion Love Beauty & Planet 71 84 70  12,68  54,95 12,68  Cluster1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
Nama Produk Jumlah terjual Juli 2023 Jumlah terjual Agustus 2023 Jumlah terjual September 2023 C1 C2 Jarak Terdekat Kelompok Data Body Lotion Bath and Body Works 61 95 67  21,19  57,52 21,19  Cluster1 Body Lotion Nivea 98 93 23  58,88 0 0  Cluster2 Body Lotion The Body Shop 46 52 58 29,7 74,9 29,7  Cluster1
Kesimpulan cluster pada Tabel 5 untuk pengelompokan data pada iterasi ke dua adalah cluster  1 terdapat pada 1,2,3,4 dan 6. Sementara untuk Cluster 2 terdapat pada data ke 5.

## 3.2.5 Iterasi
Mengulangi langkah pengelompokan data dan pembaruan centroid sampai tidak ada perubahan signifikan dalam centroid atau sampai tercapai batas iterasi yang ditentukan. Berdasarkan proses pengelompokan data pada Iterasi 1 dan Iterasi 2 didapatkan kesimpulan cluster yang sama. Dalam hal ini, Iterasi 1 untuk cluster 1 berada pada data 1,2,3,4 dan 6, sedangkan untuk Cluster 2 terdapat pada data ke 5. Dan ini juga terjadi pada Iterasi ke 2. Sehingga Pengelompokan data dihentikan karna sudah ditemukan Cluster untuk setiap iterasinya sama.

## 3.2.6 Hasil Akhir
Setelah proses konvergensi, cluster akhir ditetapkan untuk setiap titik data. Untuk hasil temuan cluster untuk setiap iterasinya disajikan pada tabel berikut :
Tabel 8. Hasil Akhir Algoritma Kmeans pada data penjualan Nama Produk Jumlah Produk Terjual 2023 Iterasi I Iterasi II Juli Agustus September C1 C2 Jarak Terdekat Kelompok Data C1 C2 Jarak Terdekat Kelompok Data Body Lotion Scarlett Whitening 74 60 51 0 49,49 0 Cluster1 23,8 49,49 23,8 Cluster1 Body Lotion Shinzui 67 79 89 43,1 74,25 43,1 Cluster1 22,79 74,25 22,79 Cluster1 Body Lotion Love Beauty & Planet 71 84 70 30,8 54,95 30,8 Cluster1 12,68 54,95 12,68 Cluster1 Body Lotion Bath and Body Works 61 95 67 40,6 57,52 40,6 Cluster1 21,19 57,52 21,19 Cluster1 Body Lotion Nivea 98 93 23 49,5 0 0 Cluster2 58,88 0 0 Cluster2 Body Lotion The Body Shop 46 52 58 29,9 74,9 29,9 Cluster1 29,7 74,9 29,7 Cluster1
Berdasarkan  tahapan  dari  algoritma  Kmeans  untuk  perhitungan  data  penjualan  pada  beberapa  produk bodylotion didapatkan hasil akhir perhitungan bahasa pada iterasi I dan iterasi II terdapat persamaan cluster. Pada Iterasi  I  didapatkan  Cluster  1  adalah  data  1,  2,  3,  4,  dan  6.  Sedangan  untuk  cluster  2  adalah  5.  Cluster  1 memdeskrispikan  potensi  jumalh  produk  yang  banyak  diminati  oleh  konsumen.  Sedangkan  untuk  cluster  2 cendrung  tidak  diminati.  Ini  dilihat  berdasarkan  data  penjualan  real  yang  terjadi.  Adanya  penurunan  signifikan penjualan ada september pada data ke 5 dengan produk Body Lotion Nivea sehingga untuk bulan berikutnya tidak perlu dilakukan penambahan stok untuk produk tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan mengimplementasikan analisa Kmeans pada data penjualan produk di Toko Kosmetik ABC dalam hal ini data penjualan produk yang digunakan adalah beberapa merk produk bodylotion. Data penjualan  yang digunakan adalah data penjualan di tiga  bulan terakhir pada  juli 2023  sampai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
dengan September 2023. Toko Kosmetik ABC hanya memiliki data penjualan tertulis di buku,  pengolahan data dilakukan  dengan  excel.  Algoritma  KMeans  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  tersembunyi  dalam  data, memungkinkan  Toko  Kosmetik  ABC  untuk  menyesuaikan  pendekatan  pemasarannya.  Berdasarkan  tahapan Algoritma Kmeans didapatkan konsistensi pengelompokan data pada Iterasi I dan Iterasi II. Pusat Cluster yang dipilih  secara  random  pada  Iterasi  I  adalah  data  1  dan  data  5.  Selanjutnnya  dilakukan  perhitungan  Algoritma Kmeans, dan didapatkan Cluster Baru berdasarkan pengelompokan data tersebut. Cluster Baru yang didapatkan pada Iterasi I digunakan untuk proses pengelompokan data pada Iterasi II. Pada Iterasi II ditemukan pusat cluster yang sama pada keberadaan data. Dari analisa pada data penjualan produk body lotion ditemukan bahwa Cluster 1 ada pada data 1, 2, 3, 4, dan 6 dalam hal ini adalah Body Lotion Scarlett Whitening, Body Lotion Shinzui, Body Lotion Love Beauty & Planet, Body Lotion Bath and Body Works dan Body Lotion The Body Shop. Produk pada cluster 1 disarankan kepada Toko Kosmetik ABC untuk dapat dilakukan penambahan stok lebih banyak karena pola  beli  yang  diminati  oleh  konsumen  adanya  kenaikan  pembelian  disetiap  bulannya  sehingga  cluster  1 didefinisikan sebagai produk yang banyak diminati oleh konsumen. Sementara untuk Cluster 2 adalah Body Lotion Nivea, tidak disarankan untuk melakukan penambahan stok karena minat yang kurang untuk produk tersebut dan masih banyak stok yang tersedia. Dalam hal ini Algoritma Kmeans dapat digunakan untuk memberikan prediksi terhadap pola  beli konsumen pada suatu produk untuk menentuk strategy  marketing oleh Toko Kosmetik ABC dalam melakukan pengadaan stok untuk bulan berikutnya

## REFERENCES
[1]  S. Nurajizah and A. Salbinda, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Fashion Hijab Banten,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[2]  H. E. Simanjuntak and W. Windarto, “Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan  PT  Mora  Telematika  Indonesia  untuk  Rekomendasi  Strategi  Pemasaran  Produk  Internet,”  Jurnal  Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 4, 2020.
[3]  A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A. Handoko, M. Arfan Bakhtiar, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia” 2020
[4]  M.  P.  Tambunan,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Analisa  Data  Pemakaian  Obat  Dengan  Menerapkan  Algoritma  K- Means,” Jurnal Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), vol. 8, no. 3, 2021.
[5]  I.  Virgo,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri,  “Klasterisasi  Tingkat  Kehadiran  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, pp. 23–28, Mar. 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i1.17.
[6]  D.  Anggarwati,  O.  Nurdiawan,  I.  Ali,  and  D.  A.  Kurnia,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Prediksi  Penjualan Karoseri,” vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[7]  C. Zai and T. Komputer, “IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENGOLAHAN DATA,” Jurnal Portal Data, vol. 2, no. 3, 2022.
[8]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit  Jantung,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  4,  no.  2,  p.  437,  Apr.  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[9]  D.  Ramdhan,  G.  Dwilestari,  R.  Danar  Dana,  and  A.  Ajiz,  “Clustering  Data  Persediaan  Barang  dengan  Menggunakan Metode K-Means,” Jurnal Media Informasi Analisa dan Sistem, vol. 7, no. 1, 2022.
[10] N.  S.  Pakpahan,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  J48  Dalam  Menentukan  Pola  Itemset  Belanja Pembeli (Study Kasus: Swalayan Brastagi Medan),” Journal of Computing and Informatics Research, vol. 1, no. 1, 2021.
[11] N. Ema, T. Ningsih, A. M. H. Pardede, and S. Syahputra, “DATA MINING DALAM PENGELOMPOKKAN JUMLAH DATA PRODUKTIVITAS TANAMAN PANGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTRING K-MEANS ( STUDI KASUS : BADAN PUSAT STATISTIK KOTA BINJAI),” Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), vol. 6, no. 2, 2022.
[12] A.  A.  Lubis,  R.  Buaton,  and  I.  Ambarita,  “Data  Mining  Pengelompokan  Pasien  Rawat  Inap  Berdasarkan  Kelas  Bpjs Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Rm. Djoelham Binjai),” Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), vol. 6, no. 2, 2022.
[13] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” vol. 15, no. 2, 2021.
[14] M. Nurdayat, N. Suarna, and Y. A. Wijaya, “Analisa Clustering untuk Mengelompokan Data Penayangan Film Bioskop Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  INTERNAL  (Information  System  Journal,  vol.  6,  no.  1,  pp.  68–78,  2023,  doi: 10.32627.
[15] B. Juliartha Martin Putra, D. Ariani Finda Yuniarti, P. Pemeliharaan Komputer dan Jaringan, and A. Komunitas Negeri Pacitan  Abstrak,  “ANALISIS  HASIL  BELAJAR  MAHASISWA  DENGAN  CLUSTERING  MENGGUNAKAN METODE K-MEANS,” Jurnal POROS TEKNIK, vol. 12, no. 2, pp. 49–58, 2020.
[16] R. R. Putra and C. Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means,” INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 1, no. 1, pp. 72–77, Mar. 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.141.
[17] D. P. Hidayatullah, R. I. Rokhmawati, and A. R. Perdanakusuma, “Analisis Pemetaan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means dan LRFM Model Untuk Mendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan (Studi Pada Maninjau Center Kota Malang),” vol. 2, no. 8, 2018.
[18] Y.  Puspita  Sari  et  al.,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk  Clustering  Penyebaran  Tuberkulosis  di  Kabupaten Karawang,” vol. 5, no. 2, p. 2020.
[19] A. Rohmah et al., “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ANALYSIS UNTUK MENENTUKAN HAMBATAN PEMBELAJARAN DARING (STUDI KASUS: SMK YASPIM GEGERBITUNG),” 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7085
[20] R.  Wulan  Sari  and  D.  Hartama,  Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Pada  Pengelompokkan  Wisata  Asing  ke  Indonesia Menurut Provinsi. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI), 2018.