## ANALISIS DATA TRANSAKSI KUE MENGGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA TOKO RAFA CAKE
Nur Kholifa, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 nkholifa6@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan  teknologi  dalam  bisnis  makanan,  khususnya  di  industri  toko  kue,  sangat  penting  untuk mendapatkan informasi detail tentang produk yang dijual. Toko Rafa Cake menghadapi masalah pengelolaan data transaksi  belum  dimanfaatkan  secara  efektif  dan  penataan  produk  yang  kurang  optimal.  Banyaknya  transaksi mengakibatkan penumpukan data dan stok produk, menghambat pengisian ulang etalase dan pemahaman produk terlaris.  Studi  ini  menerapkan  metode  algoritma K-Means Clustering pada  data  transaksi  toko,  dengan  tujuan meng id entifikasi  produk  yang  diminati,  cukup  diminati,  dan  kurang  diminati.  Data  transaksi  yang  dianalisis meliputi no, nama produk, kategori, variasi, harga, merek, stok terjual, dan total penjualan melalui RapidMiner . Hasilnya dapat meningkatkan efisiensi penjualan produk kue dan manajemen stok, serta dapat menjadi acuan bagi toko kue lainnya dengan masalah yang sama, memanfaatkan data transaksi untuk meningkatkan kinerja bisnis. Hasil Clustering diperoleh 3 Cluster yang membedakan produk kue, bolu, dan roti berdasarkan kategori produk, stok terjual, dan harga. Cluster 1 memiliki 1 item menunjukkan penjualan paling diminati dengan nilai transaksi tinggi.  Sementara Cluster 2  memiliki  40  item,  menandakan  penjualan  cukup  diminati  dengan  nilai  transaksi sedang. Cluster 0,  dengan  1272  item,  menunjukkan  penjualan  kurang  diminati  dengan  nilai  transaksi  rendah. Dengan nilai DBI sebesar 0,004, dan jarak rata-rata Centroid terbaik di Cluster 1 sebesar 0,000.
Kata kunci: Analisis, K-Means, Clustering, Toko Kue, Data Transaksi

## 1. PENDAHULUAN
Industri makanan telah mengalami perkembangan  pesat  dari  tahun  ke  tahun,  termasuk dalam  industri  makanan  kue  dan  roti.  Salah  satu contohnya  adalah  usaha  Toko  Rafa Cake ,  yang berlokasi  di  Jl.  Kandang  Perahu  Gang  Jati  No.42, Karyamulya,  Kec.  Kesambi  Kota  Cirebon.  Toko  ini telah  menjadi  favorit  para  pencinta  makanan  manis, dengan berbagai produk kue, bolu, dan roti yang lezat dan  menggugah  selera.  Pada  dunia  bisnis,  kemajuan teknologi  telah  membuka  pintu  bagi  inovasi  seperti platform pemesanan online dan pengiriman makanan, yang juga relevan bagi usaha seperti Toko Rafa Cake . Toko  Rafa Cake dapat  memanfaatkan  teknologi informasi  untuk  memperluas  jangkauan  pasar, berinteraksi  dengan  pelanggan  melalui  media  sosial, dan mengoptimalkan rantai pasokan.
Permasalahan yang akan dikaji yaitu, pemahaman  tentang  preferensi  pelanggan  dan id entifikasi produk yang diminati, cukup diminati atau kurang  diminati  menjadi  kunci  kesuksesan  dalam industri  yang  kompetitif.  Toko  Rafa Cake ,  sebagai bagian  dari  industri  makanan,  juga  menghadapi tantangan  ini.  Dengan  mengetahui  produk  yang diminati oleh pelanggan, Toko Rafa Cake dapat lebih fokus  pada  pengembangan  dan  peningkatan  kualitas produk  tersebut.  Sebaliknya,  produk  yang  kurang diminati  dapat  di id entifikasi  dengan  tujuan  mencari solusi untuk meningkatkan minat pelanggan.
Pada penelitian sebelumnya yang diterapkan oleh Fachriansyah  &  Bu,  dengan  judul “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Bakery  Dan Cake  Yang  Laris” yang  dimuat  di  Jurnal  Bulletin  of
Information Technology (BIT). Menghadapi tantangan  kurangnya  penggunaan  analisis  statistik dalam  memilih  strategi  pemasaran  untuk  toko. pendekatan  yang  digunakan  metode K-Means untuk mengelompokkan  produk  roti  dan  kue  yang  paling laris  di  CV  Syahfira  Bakery  and Cake .  Berdasarkan temuan  Fachriansyah  &  Bu,  dua  produk  yang  paling laris  adalah  Roti  Bungkus  Keju  dan  Roti  Bungkus Keju  Cokelat  setelah  menerapkan  metode K-Means untuk menghitung posisi mereka dalam Cluster 1 [1]. Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ariestiany  &  Santoso  dengan  judul “Analisis Pengelolaan  Stok  Kue  Menggunakan  Algoritma Apriori  Pada  Toko  Kue  Sponji” telah  mengajukan suatu  pendekatan  dengan  memanfaatkan  Algoritma Apriori dan teknik asosiasi untuk meramalkan jumlah varian kue yang perlu dipersiapkan di toko Sponji pada bulan  berikutnya.  Temuan  yang  dihasilkan  dalam penelitian  ini  ter id entifikasi  bahwa  kombinasi  rasa dengan varian  toping  keju/ceres  dan  toping keju/kacang  menonjol  dengan  tingkat  keyakinan tertinggi,  mencapai  60%[2].  Berdasarkan  temuan penelitian  sebelumnya,  Dengan  menggunakan  data transaksi  yang  mencakup  periode  waktu  yang  lebih lama, penelitian ini berupaya untuk menganalisis tren jangka  panjang  dalam  perilaku  pembelian  pelanggan dan  mendukung  toko  dalam  penyesuaian  strategi bisnis dengan lebih efektif.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah meng id entifikasi  produk  paling  diminati,  cukup diminati dan kurang diminati oleh  konsumen  melalui teknik  algoritma K-Means Clustering pada  data transaksi  toko.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk
mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dan  mengurangi penumpukan  stok  produk  yang  kurang  diminati  di toko.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis
Analisis merujuk pada proses pemecahan sistem informasi  secara  menyeluruh  ke  dalam  komponen- komponen indiv id u, Tujuannya adalah untuk meng id entifikasi,  mengevaluasi,  serta  memahami permasalahan, peluang, kendala, dan kebutuhan yang terkait  guna  memperoleh  saran-saran  perbaikan  yang diperlukan[3].

## 2.2. Proses Pemasaran
Untuk  bersaing  efektif  dengan  produk  dari pesaing,  perusahaan  perlu  menerapkan  strategi pemasaran  yang efisien. Dengan  menerapkan strategi bersaing yang kuat, perusahaan dapat mempertahankan posisi terdepan di pasar yang mereka tuju. Hal ini bertujuan untuk memastikan keunggulan posisi  perusahaan  dalam  kompetisi  pasar  yang  ketat. Untuk  meningkatkan  volume  penjualan,  diperlukan penerapan  strategi  pemasaran  yang  diawali  dengan analisis menyeluruh terhadap strategi pemasaran yang baru,  seperti  produk,  harga,  distribusi,  promosi, personel,  proses,  dan  lingkungan  fisik.  Analisis  atas strategi  pemasaran  baru  tersebut  dilakukan  untuk meng id entifikasi  variabel  yang  memiliki  dampak paling  signifikan  terhadap  peningkatan  volume penjualan.  Dengan  demikian,  dapat  di id entifikasi kekuatan,  kelemahan,  peluang,  dan  ancaman  yang dapat  dijadikan  strategi  kompetitif  dalam  upaya meningkatkan volume penjualan[4].

## 2.3. Kue, Bolu dan Roti
Bolu  merupakan  hasil  olahan  dari  campuran tepung  terigu  atau  variasi  tepung  lainnya  yang diperkaya  dengan  tambahan  berbagai  bahan  untuk meningkatkan nilai gizi. Proses pembuatan bolu dapat dilakukan dengan metode pengukusan atau pemanggangan[5].
Kue  atau  bolu  merupakan  produk  kuliner  yang terbuat dari campuran bahan dasar seperti tepung, yang biasanya adalah tepung terigu, gula, serta telur. Proses pembuatan kue atau bolu melibatkan teknik memasak dengan  menggunakan  oven,  alat  pemanggangan khusus,  atau  dalam  beberapa  kasus,  metode pengukusan.  Keberagaman  bentuk  dan  rasa  yang manis  menjadikannya  sebagai  sajian  yang  diminati secara  luas dalam  masyarakat pada masa kini. Selain dih id angkan sebagai h id angan penutup, kue atau bolu juga  sering  disajikan  sebagai  tambahan  saat  jamuan teh atau acara santai lainnya[6].
Roti adalah produk pangan yang dihasilkan dari adonan tepung terigu  yang telah difermentasi dengan ragi  Saccharomyces  cerevisiae,  lalu  dipanggang menggunakan  oven.  Variasi  komposisi  bahan  dan metode  pembuatan  mempengaruhi  variasi  jenis  dan bentuk roti yang[7].
2.4. KDD ( Knowledge Discovery in Database ) Knowledge Discovery  and  Database  adalah proses  yang  bertujuan  untuk  mengungkap  informasi yang  tersembunyi  dalam  data  dan  meng id entifikasi pola-pola  karakteristik  yang  ada  dalam  dataset tersebut[3].

## 2.5. Data Mining
Penambangan  data  merupakan  proses  yang bertujuan  untuk  memperoleh  informasi  baru  dari sekumpulan  data  dengan  menerapkan  algoritma  dan teknik  yang  terkait  dengan  disiplin  ilmu  statistik, machine learning, serta manajemen basis data. Praktik Data Mining bertujuan untuk mengekstraksi informasi yang signifikan yang tersembunyi di dalam kumpulan data yang besar[8].

## 2.6. Clustering
Clustering atau  pengelompokan  merupakan metode  yang  dimanfaatkan  untuk  mengelompokkan rangkaian data menjadi beberapa kelompok berdasarkan  karakteristik  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Kelompok  ( Cluster )  adalah  kumpulan objek  data  yang  memiliki  kesamaan  di  dalam  satu kelompok  dan  perbedaan  dengan  objek-objek  dalam kelompok lainnya. Objek data dapat tergabung dalam satu  atau  lebih  kelompok  sehingga  objek-objek  yang berada dalam satu kelompok akan memiliki kesamaan yang tinggi di antara satu dengan yang lainnya[9].
2.7. Algoritma K-Means K-Means merupakan  salah  satu  algoritma Clustering yang terkenal dan sederhana. Algoritma ini bertujuan  mengelompokkan  data  menjadi  sejumlah klaster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Tahapan awal K-Means dimulai  dengan  menetapkan  jumlah klaster  yang  diinginkan  (k)  dan  memilih  titik  awal yang  berfungsi  sebagai Centroid dari  setiap  klaster. Selanjutnya, setiap data akan dikelompokkan ke dalam klaster  yang  memiliki Centroid terdekat  dengan  data tersebut.  Setelah  pengelompokan  seluruh  data,  posisi Centroid di  setiap  klaster  akan  diperbaharui berdasarkan  nilai  rata-rata  dari  semua  data  yang termasuk  ke  dalam  klaster  tersebut.  Proses  ini  akan diiterasi  beberapa  kali  hingga  t id ak  ada  perubahan dalam pengelompokan data yang terjadi[10].
Salah  satu  teknik  pengelompokan  data  t id ak beraturan (border) yang dapat membagi data menjadi dua  kumpulan  atau  lebih  adalah K-Means .  Dengan strategi  ini,  data  akan  dibagi  menjadi  beberapa kategori,  dengan  data  yang  berbagi  kategori  serupa ditempatkan dalam satu grup dan data yang memiliki fitur  berbeda  ditempatkan  di  grup  yang  berbeda. Pengelompokan  bertujuan  untuk  mengurangi  fungsi tujuan  yang  telah  ditetapkan,  umumnya  ini  bertujuan untuk meningkatkan keragaman antar kelompok tanpa meminimalkan variasi dalam pengelompokan[11].
Metode K-Means mampu  meng id entifikasi jumlah klaster (k) yang optimal. Klaster (k) dihasilkan dengan  menggabungkan  sejumlah  besar  objek  yang
memiliki  karakteristik  serupa  melalui  penggunaan algoritma K-Means yang  merupakan  teknik  yang relatif sederhana[12].
2.8. DBI (Davies Bouldin Index) Davies  Bouldin  Index  (DBI) adalah  metode val id asi klaster yang dikembangkan oleh D.L. Davies. DBI adalah  suatu  fungsi  yang  mengukur  rasio distribusi  di  dalam  klaster  terhadap  pemisahan  antar klaster. Penggunaan DBI bertujuan untuk mengoptimalkan  jarak  antar  klaster. DBI digunakan untuk  mengevaluasi  keval id an  data  pada  masing- masing  klaster.  Sebuah  klaster  dianggap  memiliki pengelompokan  yang  optimal  apabila  memperoleh nilai Indeks Davies Bouldin yang minimal[3].
Nilai klaster yang optimal bisa diperoleh dengan menemukan  nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI) yang mendekati nol[13].

## 2.9. RapidMiner
RapidMiner ialah  sebuah  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  menerapkan  berbagai  teknik  dan metode  dalam  pengolahan Data  Mining ,  Tujuan utamanya  adalah  mengubah  data  menjadi  informasi yang bermanfaat  dalam  konteks  pengambilan
keputusan. Fitur-fitur RapidMiner mencakup prosedur dalam  b id ang Data  Mining dan  pembelajaran  mesin, termasuk ekstraksi, transformasi, pengisian data, pra- pemrosesan  data,  visualisasi,  pemodelan,  serta evaluasi data. Kemudahan yang ditawarkan RapidMiner terletak  pada  kemampuannya  untuk melakukan perhitungan data dalam skala besardengan memanfaatkan operator-operator yang ada di dalamnya.  Operator-operator  ini  berperan  dalam proses  ekstraksi  data  untuk  menghasilkan  informasi yang  diinginkan. RapidMiner juga  memungkinkan tampilan  visual  dari  hasil  pengujian  data  melalui grafik-grafik yang disajikan[3].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Dalam  konteks  ini,  metode  yang  digunakan adalah  pendekatan  kuantitatif  dengan  penerapan algoritma K-Means . Algoritma ini diterapkan melalui serangkaian langkah-langkah yang mencakup tahapan mulai, id entifikasi dan perumusan masalah, wawancara  dan  observasi,  tujuan,  tinjauan literature, pengumpulan  data,  analisis  data,  kesimpulan  dan saran,  selesai.  Tahapan  model  penelitian  ditunjukkan pada gambar 1

## 3.2. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan sumber  data  primer  yang  berupa  data  transaksi  toko Rafa Cake yang terdiri dari 8 (delapan) atribut seperti no,  nama  produk,  kategori  produk,  variasi,  harga, merek, stok yang terjual, dan total transaksi penjualan. Data primer ini diperoleh dari pemilik toko Rafa Cake pada  saat  observasi  dan  wawancara  di  Toko  Rafa Cake , yang berlokasi di Jl. Kandang Perahu Gang Jati No.42, Karyamulya, Kec. Kesambi Kota Cirebon.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  studi  ini  mencakup  pada keseluruhan data transaksi penjualan kue di toko Rafa Cake yang  menjadi  fokus  penelitian.  Dalam  dataset tersebut  populasi  nya  sebanyak  1313  record  data transaksi  penjualan  kue  selama  periode  satu  tahun terakhir,  yaitu dari  bulan  Juni 2022  hingga Juli 2023 dengan  8  (delapan)  parameter  diantaranya  no,  nama produk,  kategori  produk,  variasi,  harga,  merek,  stok yang  terjual,  dan  total  transaksi  penjualan.  Dengan mengambil seluruh total data transaksi untuk dijadikan sampel,  analisis  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengambil  kesimpulan  yang  lebih  pasti  tentang  pola pembelian  dan  preferensi  pelanggan  selama  periode waktu tersebut.
Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  sampel  jenuh  (census).  Dengan  menggunakan sampel jenuh,  peneliti  akan memeriksa dan menganalisis  seluruh  transaksi  yang  ada  dalam populasi  tertentu  tanpa  melakukan  pengambilan sampel yang lebih kecil.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Berikut teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian:
3.4.1. Observasi
Observasi dilakukan secara langsung di tempat penelitian,  bertujuan  untuk  memperoleh  wawasan mendalam  mengenai  sejumlah  proses  penting  terkait. Pengamatan ini mencakup pemantauan rinci terhadap tahapan-tahapan yang terlibat dalam pemrosesan data produk, termasuk tahapan pengumpulan, pengolahan, serta  penyimpanan  data  tersebut.  Observasi  juga merangkum  pengamatan  terkait  ketersediaan  stok produk,  mencakup  aspek  pengelolaan  dan  penataan stok, dengan fokus pada keberlanjutan dan ketersediaan produk secara keseluruhan.

## 3.4.2. Wawancara
Proses  pengumpulan  data  dengan  tahapan wawancara mengusung metode pengajuan pertanyaan sebagai cara utama dalam memperoleh informasi yang relevan.  Wawancara  difokuskan  pada  pemilik  Rafa Cake sebagai narasumber utama, Proses ini melibatkan pertanyaan  yang  dirancang  untuk  mengeksplorasi pengetahuan  dan  pengalaman  langsung  dari  pemilik toko  Rafa Cake .  Dari  interaksi  ini,  peneliti  bisa mendapatkan  pemahaman  mendalam  tentang  praktik
bisnis,  strategi  penjualan,  tantangan  yang  dihadapi, dan cara pengelolaan stok produk oleh pemilik toko.

## 3.4.3. Studi Literature
Pengumpulan  data  melalui  studi  literatur mencakup  eksplorasi  dan  analisis  menyeluruh terhadap  sumber-sumber  tertulis  seperti  buku,  artikel jurnal, dan teori-teori terkait dengan topik penelitian.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data dalam penelitian ini dengan menerapkan  proses KDD ( Knowledge  Discovery  in Database ) seperti yang terlampir pada gambar 2.
Gambar 2. Tahapan proses KDD [12]
Dari gambar tahapan proses KDD pada gambar 2 dapat di uraikan sebagai berikut:
1. Data Selection
Langkah  awal  dilakukan  dengan Data  Selection , yaitu  pemilihan  data  yang  relevan.  Data  yang dipilih  adalah  data  transaksi  penjualan  dari  toko Rafa  Cake,  tercakup  dari  bulan  Juni  2022  hingga Juli  2023,  dengan  total  1313  data  transaksi.  Data ini terdiri dari 8 atribut yang meliputi nomor, nama produk,  kategori  produk,  variasi,  harga,  merek, stok terjual, dan total nilai transaksi penjualan.
2. Preprocessing Tahap ini peneliti melakukan pra-pemrosesan data yang komprehensif, Ini termasuk pembersihan data dengan  memeriksa  data  dari Missing  Value dan pemilihan  atribut  yang  relevan  (select  atribut). Data  dinormalisasi  untuk  memastikan  skala  yang konsisten  dan  format  data  diubah  jika  diperlukan agar siap digunakan dalam analisis.
3. Transformasi Tahap  selanjutnya  adalah  tranformasi  data,  Pada tahap  ini  data  yang  telah  diproses  disesuaikan dengan  format  yang  tepat  untuk  penerapan Algoritma K-Means . Peneliti memilih atribut yang akan  digunakan  dalam  analisis  dan  mengubahnya ke dalam type data yang sesuai dengan ketentuan algoritma.
4. Data Mining Selanjutnya, implementasi teknik Data Mining K- Means Clustering guna  mengelompokkan  data berdasarkan  kategori  yang  serupa.  Algoritma  ini diterapkan  pada  data  transaksi  toko  untuk meng id entifikasi  produk  mana  yang  paling diminati, cukup diminati dan kurang diminati oleh
pelanggan  menggunakan RapidMiner .  Berikut diagram alir algoritma K-Means ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram alir algoritma K-Means
Gambar  3  diagram  alir  di  atas  menggambarkan serangkaian langkah dalam algoritma K-Means , yaitu sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah Cluster
Dari 1313 data transaksi kue akan dikelompokan ke  dalam  3  cluter  yaitu, Cluster paling  diminati, Cluster cukup  diminati  dan Cluster kurang diminati.
2. Tentukan nilai Centroid atau pusat Cluster Dari 1313 data transaksi kue akan dipilih 3 pusat Cluster “ Centroid ” Menghitung jarak antara objek data  dengan  pusat Cluster Jumlah  data  transaksi kue  akan  dihitung  ke  pusat Cluster yang  sudah ditentukan  menggunakan  model  Eucl id ean  yang dirumuskan sebagai berikut: [1] 𝑑𝑖𝑗 = √(𝑥1𝑖  −  𝑥1𝑖) 2 +  (𝑥2𝑖  −  𝑥2𝑗) 2 + ⋯ + (𝑥𝑘𝑖  −  𝑥𝑘𝑗) 2
(1)
Dengan keterangan: dij = Jarak data ke - i ke titik pusat ( Cluster j). xki = Data ke - i attribut data ke – k. xkj = Data ke – j attribut data ke – k.
3. Evaluation
Evaluasi adalah tahapan akhir yang membicarakan tentang  hasil.  Hasil  tersebut  kemudian  akan  di evaluasi dan di validasi menggunakan DBI (Davies
Bouldin Index) untuk mengukur kualitas klasterisasi,  Semakin  rendah  nilai DBI ,  semakin baik  klasterisasi  tersebut.  Hasil ini akan memberikan  informasi  tentang  produk  apa  saja yang  paling  diminati,  cukup  diminati  dan  kurang diminati  oleh  pelanggan  berdasarkan  kategori produk,  jumlah  penjualan  dan  harga  produk  pada data  transaksi  toko. DBI dapat  dihitung  dengan rumus berikut : [3]
𝑅𝑖𝑗 = 𝑉𝑎𝑟(𝐶𝑖) − 𝑉𝑎𝑟(𝐶𝑗)
||𝐶𝑖 − 𝐶𝑗||
𝑅𝑖 = 𝑚𝑎𝑥 𝑗=1…𝑘,𝑖≠𝑗 𝑅𝑖𝑗 𝐷𝐵 = 1 𝐾 ∑ 𝑅𝑖 𝑘 𝑖=1
𝑉𝑎𝑟(𝑥) = 1 𝑁 − 1 ∑(𝑥𝑖  −  𝑥) 2 𝑁 𝑖=1 (2)
Keterangan: R : jarak antar Cluster Var   : variance dari data
K : data ke-i
k : rata-rata dari tiap Cluster DB   : validasi Davies Bouldin
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  data  primer  yang  bersumber  dari  Toko  Rafa Cake yang berlokasi di Jl. Kandang Perahu Gang Jati No.42,  Karyamulya,  Kec.  Kesambi  Kota  Cirebon. Dataset  tersebut  dihasilkan  dalam  kurun  waktu  satu tahun,  terhitung  dari  Juni  2022  sampai  dengan  Juli 2023 yang memuat sebanyak 1313 record dan 8 atribut diantaranya no, nama produk, kategori produk, variasi, harga,  merek,  stok  yang  terjual,  dan  total  transaksi penjualan.  Data  tersebut  dalam  bentuk  dokumen  soft file format Microsoft Excel seperti pada tampilan tabel 1 berikut ini:
Tabel 1.  Data transaksi kue No Nama Produk kategori produk Variasi Harga Merek Stok Terjual Total Transaksi Penjualan 1 roti regular all varian Aneka Roti Konsumen 5000 Umum 81 405000 2 donat regular all varian Aneka Donat Konsumen 4000 Umum 18 72000 3 brownies lumer 300ml Aneka Dessert Konsumen 12000 Umum 12 144000 4 bf mini kotak/bulet Aneka Dessert Konsumen 15000 Umum 11 165000 5 rainbow Cake segitiga Aneka Dessert Konsumen 13000 Umum 7 91000 6 glass Cake Aneka Dessert Konsumen 13000 Umum 7 91000 7 cup Cake Aneka Dessert Konsumen 8000 Umum 5 40000 8 donat karakter/topping isi 12 Aneka Donat Konsumen 45000 Umum 4 180000 9 donat sate Aneka Donat Konsumen 4000 Umum 4 16000 10 bento Cake Cake Decor Reseller 30000 Umum 2 60000 … … … … … … … … 1313 Cake segitiga rainbow Aneka Dessert Agen 11000 Umum 5 55000
4.2. Data Selection
Langkah pertama  yang dilakukan adalah seleksi data yang akan dilakukan dalam analisis yaitu dengan memilih  operator  " Read  Excel "  dalam RapidMiner untuk  melakukan Import data  yang  dipilih  untuk analisis. Pemilihan ini disebabkan oleh format dataset yang digunakan, yaitu dalam bentuk file Excel . Proses langkah tersebut ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Data Selection

## 4.3. Data Prepocessing
Tahap selanjutnya dalah Data Prepocessing atau pembersihan data dengan memeriksa data dari Missing Value ,  pemilihan  atribut  yang  relevan  ( Select Attribute s)  dan  menetapkan  atribut  nomor  produk sebagai id entifikasi ( ID ) utama menggunakan operator ( Set Role ).
1) Missing Value
Proses Missing Value dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Missing Value
2) Select Attribute Proses Select  Attribute ditampilkan  pada gambar 6.
Gambar 6. Select Attribute
3) Set Role Proses Set Role direpresentasikan pada gambar
7.
Gambar 7. Set Role

## 4.4. Data Transformasi
Tahap  transformasi  adalah  kegiatan  mengubah atribut  ke  dalam  type  data  yang  sesuai  dengan ketentuan  algoritma K-Means untuk  analisis  lebih lanjut menggunakan operator Nominal To Numerical , Kemudian data dinormalisasi untuk memastikan skala yang konsisten menggunakan operator normalize.
1) Nominal To Numerical
Proses Nominal  To  Numerical dilihat  pada gambar 8.
Gambar 8. Nominal To Numerical
2) Normalize Proses Normalize dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Normalize

## 4.5. Data Mining
Tahap  berikutnya  setelah  proses  transformasi data  adalah  menerapkan  model  algoritma K-Means
Clustering dalam platform RapidMiner yang ditampilkan pada gambar 10.
Gambar 10. K-Means Clustering
Pada pengaturan parameter Clustering K-Means , parameter  nilai  K  menandakan  jumlah Cluster yang
ditentukan dalam proses Clustering .  Dalam kasus ini, peneliti  menentukan  3 Cluster (k=3)  sebagai  acuan yang  ditentukan  dikarenakan  penelitian  ini  akan mengelompokkan  data  ke  dalam  3  kelompok berdasarkan karakteristik yang serupa guna meng id entifikasi  produk  dengan  kategori  paling diminati,  cukup  diminati  dan  kurang  diminati. Pengelompokkan ini dilakukan dengan proses max run sebanyak  10  kali  percobaan,  dengan  pengukurannya menggunakan tipe Numerical Measures.
Setelah menjalankan proses tersebut, pengelompokkan  dataset  kue  berdasarkan  hasil penjualan  dari  Toko  Rafa Cake di RapidMiner menghasilkan  3  kelompok  data  atau  model Cluster dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Cluster model
Selanjutnya,  dalam  proses  penentuan  jumlah Cluster optimal,  dilakukan  sepuluh  kali  percobaan untuk  menentukan  nilai  K  yang  optimal.  Percobaan berhenti  pada  iterasi  keenam,  alasan  percobaan dihentikan setelah  iterasi keenam adalah karena pada percobaan  keenam  nilai  K  yang  optimal  berhasil di id entifikasi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  K=3 pada  percobaan  kedua  merupakan  nilai  K  optimal untuk jumlah klaster dalam analisis klasterisasi dengan nilai DBI paling  minimal  dibandingkan  percobaan lainnya  yaitu  0.044.  Informasi  ini  direpresentasikan dalam tabel hasil percobaan yang menunjukkan nilai- nilai  Davies  Bouldin  Index  terkait  dengan  berbagai nilai K yang diuji coba pada proses klasterisasi dapat direpresentasikan dalam tabel 2.

## Tabel 2.  Penentuan k optimal
Cluster (K) Davies Bouldin Index (DBI) 2 0.076 3 0.044 4 0.051 5 0.058 6 0.062
Berikut  ditampilkan  hasil  visualisasi  dari  K optimal pada gambar 12.
Gambar 12. Visualisasi grafik k optimal
Dalam analisis hasil Clustering tersebut, terlihat bahwa Cluster 1  memiliki  1  item,  mencerminkan dataset  yang  menunjukkan  kategori  penjualan  paling diminati  dengan  nilai  transaksi  tinggi.  Pada  sisi  lain, Cluster 2 terdiri dari 40 item, menggambarkan dataset dengan  kategori  penjualan  cukup  diminati  dan  nilai transaksi sedang. Sementara Cluster 0 memiliki 1272 item, mewakili dataset dengan kategori penjualan yang kurang diminati dan nilai transaksi rendah.

## 4.6. Evaluation
Langkah  selanjutnya  adalah  evaluasi  hasil  dari proses Clustering tersebut  dengan  tujuan  mengukur mutu  hasil  klaster.  Untuk  melakukan  evaluasi  ini, Pengujian dilaksanakan dengan menggunakan operator  kinerja  Cluster  Distance  Performance  dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Pengujian performance
Hasil  dari  evaluasi  menampilkan  nilai Davies- Bouldin  Index sebesar  0.044  Nilai  ini  menunjukkan bahwa  hasil  dari  proses Clustering dengan  K=  3 memiliki  nilai Davies-Bouldin  Index paling  efisien karena memiliki angka DBI yang paling minimal atau mendekati 0 di antara percobaan lainnya. Seperti yang terlihat pada gambar 14 dibawah ini :
Gambar 14. Hasil pengujian performance nilai DBI
Hasil  dari  evaluasi  performa  menggunakan performance  vektor  pada RapidMiner menunjukkan bahwa  nilai  jarak  rata-rata Centroid dari  tiap  klaster berbeda, dengan jarak rata-rata Centroid antara ketiga klaster  sebesar  598909122519.887.  Dari  nilai  jarak rata-rata Centroid untuk masing-masing klaster, dapat disimpulkan  bahwa Cluster 1  memiliki  nilai  paling optimal  yaitu  0.000,  yang  menunjukkan  pemisahan klaster  yang  sangat  baik.  Berikut  hasil  tersebut ditampilkan pada gambar 15.
Gambar 15. Hasil evaluasi jarak pada performance vector 4.7. Knowledge
Klaster  1:  Terdapat  1  item  dengan  kategori produk  paling  diminati  dengan  nilai  transaksi  tinggi, menandakan  produk  unggulan  dengan  permintaan tinggi di pasaran.
Tabel 3.  Produk Cluster 1 Cluster (K) ID Nama Produk Kategori Produk Stok Terjual Harga Kategori Cluster 1 73 roti regular all varian Aneka Roti 30907 3500-5000 Paling diminati
Klaster  2:  Terdapat  40  item  dengan  kategori produk  cukup  diminati  dengan  nilai  transaksi  sedang, menunjukkan  adanya  peluang  untuk  meningkatkan
daya tarik produk ini melalui strategi pemasaran yang lebih  cermat.  Berikut  produk  produk  klaster  2  dilihat pada tabel 4.
Tabel 4.  Produk Cluster 2 Cluster (K) ID Nama Produk Kategori Produk Stok Terjual Harga Kategori Cluster 2 74 roti regular all varian Aneka Roti 12002 3500-5000 Cukup diminati 80 mille crepes Aneka Dessert 2096 12000-15000 Cukup diminati … … … … … …. 813 Cake potong special Cake Decor 157 75000-95000 Cukup diminati
Klaster  0:  Terdapat  1272  item  dengan  kategori produk kurang diminati dengan nilai transaksi rendah, memerlukan  strategi  pemasaran  khusus  atau  evaluasi
lebih  lanjut  untuk  meningkatkan  daya  tarik  di  pasar. Berikut produk klaster 0 ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5.  Produk Cluster 0 Cluster (K) ID Nama Produk Kategori Produk Stok Terjual Harga Kategori Cluster 0 9 donat sate Aneka Donat 4 3000– 4000 Kurang diminati 6 glass Cake Aneka Dessert 7 11000-15000 Kurang diminati … … … … … …. 1313 Cake segitiga rainbow Aneka Dessert 5 11000 Kurang diminati

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian, penggunaan algoritma K- Means pada  data  transaksi  kue  di  Toko  Rafa Cake membentuk tiga klaster utama yang mengelompokkan produk  berdasarkan  kategori,  tingkat  penjualan,  dan harga. Klaster 1 menunjukkan produk paling diminati(1 item),  Klaster  2  menampilkan  produk  cukup  diminati (40  item),  sementara  Klaster  0  menunjukkan  produk kurang  diminati  (1272  items).  Evaluasi  menggunakan DBI menegaskan pemisahan klaster yang baik dengan nilai  mendekati  0  (0.044)  pada  tiga  klaster  (K=3), dengan  K  optimal  terdapat  pada Cluster 1  dan  jarak rata-rata Centroid sebesar 0.000. Saran untuk penelitian selanjutnya  adalah  melakukan  pengembangan  dengan menerapkan  algoritma  lain  seperti K-medoid atau K- Prototype serta  menggunakan  dataset  yang  mencakup rentang waktu yang lebih luas dan dengan atribut yang lebih beragam untuk studi yang lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Fachriansyah  and  E.  Bu,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Bakery Dan  Cake  Yang  Laris,”  vol.  4,  no.  2,  pp.  205– 217, 2023, doi: 10.47065/ bit.v3i1. 675.
[2]  D.  Ariestiany  and  T.  Santoso,  “Analisis Pengelolaan Stok Kue Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Toko Kue Sponji,” Zo. J. Sist. Inf. , vol.  4,  no.  2,  pp.  167–183,  2022,  doi: 10.31849/zn.v4i2.11128.
[3]  A. Muhidin and S. K. Alfandara, “Analisis Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Penjualan  Studi  Kasus  Dapur Bu Ipung,” Sigma J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 13, no. 2, pp. 75–80, 2022.
[4]  A. Padhil, A. Saleh, M. Nusran, H. Ismail, and A.
Aidel,  “Strategi  Pemasaran  Kue  Bagea  Sebagai Kue  Khas  Kota  Palopo  Dengan  Menggunakan Analisis  Swot  Pada  Ukm  Multi  Kue  Kota Palopo,” J.  Ind. Eng. Manag. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 15–23, 2018, doi: 10.33536/jiem.v3i2.230.
[5]  S.  A.  Wahyono  and  L.  C.  Grace,  “Subsitusi tepung  kacang  hijau  dalam  pembuatan  bolu pandan kukus,” J. Pariwisata Vokasi , vol. 4, no. 1, pp. 12–32, 2023.
[6]  S.  Firman,  Slamet  Widodo,  and  Haerani, “Tanggapan Masyarakat Terhadap Bolu Cukke’ Dengan  Subtitusi  Tepung  Tempe,” Sinergitas Multidisiplin Ilmu Pengetah. dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 97–103, 2018.
[7]  S.  A.  Simbolon  and  K.  Sumatupang,  “Analisis Proses Produksi Roti Tawar,” J. Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj. , vol. 3, no. 2, pp. 2195–2204, 2023.
[8]  N.  F.  Adani et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining
Untuk Pengelompokan Data Penjualan Berdasarkan  Pola  Pembelian  Menggunakan
Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Toko Syihan,” J. Cyber Tech , vol. x, no. x, pp. 1–11, 2019, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/arti cle/view/4648%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.i d/index.php/jct/article/download/4648/791
[9]  S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp.
1–5, 2021, doi:
10.46576/djtechno.v1i1.964.
[10]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  A.  Voutama,  F.  I. Komputer,  U.  S.  Karawang,  and  R.  Miner,
“IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE  CLUSTERING  K-MEANS  UNTUK ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO  OJ CELL,” vol. 7, no. 1, pp. 101–104, 2023.
[11]  D.  A.  Manalu  and  G.  Gunadi,  “Implementasi Metode  Data  Mining  K-Means  Clustering
Terhadap Data Pembayaran
Transaksi
Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python Pada Cv Digital Dimensi,” Infotech  J. Technol. Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  43–54,  2022,  doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[12]  I. Pii, N. Suarna, and N. Rahaningsih, “Penerapan Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk  Pakaian Dameyra  Fashion  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  423–430,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6336.
[13]  N. P. Gantara and I. Ali, “Penerapan Metode K- Means  Clustering  Pada  Penjualan  Barang  Di Sports  Station,” E-Link  J.  Tek.  Elektro  dan Inform. ,  vol.  18,  no.  1,  p.  28,  2023,  doi: 10.30587/e-link.v18i1.5339.