## PENERAPAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA DATA PENJUALAN DISTRO
Ellyda Sri Rahmadina, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135
Ellydasr1811@gmail.com

## ABSTRAK
Industri fashion ,  khususnya  penjualan  jeans,  terus  berkembang  dengan  dinamika  konsumen  yang kompleks.  Dalam  upaya  untuk  memahami  perilaku  pembelian  konsumen  dan  meningkatkan  efektivitas pemasaran,  distro  Dea Collection berusaha  menerapkan  algoritma Fuzzy  C-Means dalam  menganalisis  data penjualan jeans.  Masalah penjualan jeans  melibatkan sejumlah besar data  yang kompleks dan bervariasi,  yang menghadirkan  tantangan  dalam  mengidentifikasi  pola  pembelian  konsumen.  Penelitian  ini  memfokuskan  pada penggunaan  algoritma Fuzzy  C-Means untuk  mengatasi  ketidakpastian  dan  ketidaksempurnaan  dalam  data penjualan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  data  penjualan  jeans  pada  distro  Dea Collection menggunakan metode Fuzzy C-Means dengan fokus pada pengelompokan dataset jeans. Yang bertujuan untuk mengidentifikasi kelompok jenis jeans berdasarkan preferensi pembelian, sehingga dapat memberikan wawasan mendalam  terkait  perilaku  konsumen  dan  untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran.  Data  mencakup  variabel seperti  jenis  jeans,  harga,  dan  periode  penjualan.  Analisis  dilakukan  untuk  mengelompokkan  jenis  jeans  ke dalam kelompok berdasarkan preferensi pembelian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Fuzzy  C-Means efektif  dalam  mengelompokkan  dataset  jeans  berdasarkan  preferensi  pembelian.  Identifikasi kelompok konsumen ini dapat membantu distro Dea Collection memahami kebutuhan dan keinginan konsumen dengan  lebih  baik,  memungkinkan  konsumen  untuk  mengadaptasi  strategi  pemasaran  dan  stok  produk  untuk meningkatkan respons terhadap pasar yang dinamis.
Kata kunci :  analisis, penjualan jeans,algoritma fuzzy c-means
1. PENDAHULUAN
Pada era industri fashion yang terus berkembang,  analisis  data  penjualan  menjadi  kunci dalam  memahami  tren  konsumen  dan  meningkatkan strategi  pemasaran.  Industri  fashion,  khususnya penjualan  jeans,  terus  mengalami  pertumbuhan  yang pesat.  Dalam  menghadapi  persaingan  yang  ketat, Distro  DEA  Collection  perlu  memahami  tren  pasar dan dinamika konsumen untuk  tetap menjadi pemain yang  relevan  dan  berdaya  saing  tinggi.  Analisis  ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  mendalam terkait preferensi pembelian konsumen dan memperbaiki  strategi  pemasaran  secara  spesifik dalam  industri  jeans.  Dengan  memahami  pola pembelian  konsumen  melalui  pengelompokan  yang tepat,  diharapkan  distro  Dea  Collection  dapat merespons  dengan  lebih  efektif  terhadap  kebutuhan pasar yang terus berubah.
Permasalahan  dalam  konteks  analisis  data penjualan  jeans  pada  distro  Dea  Collection  perlu diidentifikasi.  Pertama,  kompleksitas  data  penjualan jeans dapat menghambat pemahaman yang mendalam terkait  preferensi  dan  kebiasaan  belanja  konsumen. Kesulitan  dalam  mengelompokkan  konsumen  ke dalam  segmen  yang  sesuai,  karena  algoritma konvensional  mungkin  kurang  adaptif  terhadap variasi  kompleks  dalam  data  penjualan.  Kesulitan memberikan  dukungan  individual  yang  memadai kepada konsumen, mempengaruhi kualitas pelayanan dan  pengalaman  berbelanja.  Ketidakmampuan  untuk mengelompokkan  dataset  jeans  serta  penyesuaian yang  lambat  terhadap  tren  pasar.  Penggunaan
algoritma konvensional yang tidak adaptif juga dapat membatasi pemahaman terhadap sejauh mana produk jeans dipahami dan diinginkan oleh berbagai segmen konsumen.  Kesulitan  dalam  mengevaluasi  dan mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  tersembunyi menjadi  kendala  lain  yang  memerlukan  pendekatan yang lebih canggih. Kelemahan dalam pengelompokan konsumen dapat menyulitkan respons yang cepat dan tepat terhadap perubahan tren dan  preferensi  pasar.  Identifikasi  jenis  atau  kategori jeans  yang  paling  diminati  oleh  konsumen  juga menjadi  permasalahan  yang  perlu  diperhatikan. Kurangnya  pemahaman  yang  mendalam  terhadap data penjualan jeans sehingga dapat merugikan distro dalam menciptakan keterlibatan konsumen yang lebih baik,  sehingga  memerlukan  pendekatan  yang  lebih adaptif dan efektif dalam analisis data penjualan.
Metode  penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan data  penjualan  jeans  dari  distro  DeaCollection, termasuk  variabel  seperti  jenis  jeans,  harga,  dan periode  penjualan.  Setelah  pengumpulan  data, dilakukan  preprocessing  data  untuk  membersihkan dan  menormalkan  data  agar  siap  untuk  analisis. Selanjutnya, algoritma fuzzy c-means akan diterapkan  untuk  mengelompokkan  data  jeans berdasarkan  preferensi  pembelian  mereka.  Langkah ini melibatkan inisialisasi centroid klaster, pengelompokan  data  ke  dalam  klaster  berdasarkan keanggotaan fuzzy, dan pembaruan centroid berdasarkan  rata-rata  keanggotaan.  Analisis  ini dilakukan  untuk  mengidentifikasi  kemungkinan  pola
pembelian  yang    tersembunyi  dan  memberikan interpretasi terhadap hasil pengelompokan konsumen.
Evaluasi hasil dilakukan untuk menilai efektivitas algoritma Fuzzy C-Means dalam memberikan wawasan yang berguna tentang perilaku konsumen  dan  potensi  untuk  meningkatkan  strategi pemasaran. Dengan menggunakan pendekatan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman  tentang  preferensi  konsumen  terhadap jeans,  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  distribusi Dea  Collection,  dan  meningkatkan  responnya terhadap perubahan dinamika pasar. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis data penjualan jeans pada distro Dea Collection dengan menggunakan  algoritma  fuzzy  c-means  untuk pengelompokan  penjualan  jeans.  Tujuan  utamanya adalah meningkatkan pemahaman terhadap preferensi dan  perilaku  pembelian  konsumen,  mengidentifikasi pola  pembelian  yang  kompleks,  dan  memperbaiki strategi pemasaran berbasis data.
Hasil  penelitian  ini  memiliki  implikasi  yang signifikan  untuk  distro  Dea  Collection  dan  industri fashion  secara  umum.  Pertama,  pemahaman  yang lebih  mendalam  tentang  preferensi  pembelian konsumen  dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih akurat  dalam  mengidentifikasi  tren  pasar  dan meningkatkan keberlanjutan bisnis.
Kedua,  pengelompokan  dataset  jeans  yang optimal  melalui  algoritma  fuzzy  c-means  dapat memberikan  dasar  bagi  distro  untuk  menyusun strategi pemasaran yang lebih terarah dan disesuaikan dengan  kebutuhan  setiap  kelompok  konsumen. Ketiga,  hasil  penelitian  ini  dapat  membantu meningkatkan responsibilitas terhadap perubahan tren konsumen,  memungkinkan  distro  untuk  lebih  cepat dan  efektif  menyesuaikan  portofolio  produk  dan strategi pemasaran. Keempat, implementasi algoritma fuzzy  c-means  dapat  membuka  peluang  untuk peningkatan efisiensi dan efektivitas dalam manajemen  stok  dan  distribusi  produk.  Secara keseluruhan,  hasil  penelitian  ini  memiliki  dampak positif dalam mengoptimalkan operasional distro Dea Collection  dan  meningkatkan daya saingnya di  pasar fashion yang dinamis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  terdahulu  menurut  Astuti,  Rini Nugroho,  AchmadWijaya,  Yudhistira  Arie  Purwanti, Santi,  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Analisis Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C- Means  Pada  Data  Transaksi  Penggunaan  Armada  di Perusahaan  Travel”  menyimpulkan  bahwa  : Berdasarkan  tujuan  dan  armada  yang  digunakan  biro perjalanan CV Dalan Dolan, setiap cluster mempunyai  ciri-ciri  sebagai  berikut:  Cluster  0 berdasarkan  armada  yang  digunakan,  yaitu  armada Mercedes  Big  Bus  yang  termasuk  dalam  armada berbadan lebar, kendaraan bekas Cluster 1 antara lain Toyota  Avanza,  Daihatsu  Zegna,  model  Daihatsu Sigra  yang  termasuk  dalam  kendaraan  berkapasitas
rendah.  Media  Informatika  Vol.21  No.2  (2022)  123 Sedangkan  berdasarkan  hasil    penelitian  ini,  dengan menggunakan  model  algoritma  fuzzy  C-means ditemukan  dua  kelompok  kluster  yang  optimal berdasarkan  kinerja  penghapusan  kluster  0  dan Klaster  1.  Jumlah  kelompoknya  adalah  cluster  0 sebanyak  33  elemen  dan  cluster  1  sebanyak  166 elemen.
Uji  pengolahan  data  dari  k=2  sampai  k=20 kemudian  dilakukan  dan  dibandingkan  dengan  nilai DBI  yang  dihasilkan  masing-masing  cluster.  Nilai  k terbaik/ideal sebesar 2 dan nilai DBI sebesar 0,074. Penelitian  terdahulu  menurut  Yosia  Galih  Yudhistira Albertus  Joko  Santoso  Pranowo  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “Clustering  untuk  Efektivitas  Promosi Produk  Melalui  Media  Sosial  pada  UMKM  Kota Yogyakarta Menggunakan Fuzzy C-Means.” menyimpulkan bahwa :
a. Derajat  korelasi  antar  variabel  dihitung  secara bersama  ditunjukkan    hasil  uji  F  dengan  nilai sebesar  68,093.  Nilai  tersebut  lebih  besar  dari nilai  uji  F  sebesar  2,2  pada  tabel    sehingga menunjukkan  bahwa  variabel  penelitian  yang digunakan  adalah  korelasi  signifikan  yang mempengaruhi pendapatan bulanan yang diperoleh  setiap  UMKM.  Oleh  karena  itu,  jika UMKM  meningkatkan  promosi  produknya  di media  sosial,  maka  pendapatan  bulanannya  akan meningkat sebanding dengan peningkatan promosi yang dilakukan.
b. Hasil perhitungan yang diperoleh dengan menggunakan  tujuh  variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  memberikan  informasi  bahwa perhitungan  clustering    dapat  diterapkan  pada tingkat efektivitas promosi kelompok menggunakan  fuzzy  C-means,  dan  hasilnya dinyatakan dalam matriks Vkj dan berbentuk  dua cluster,  yaitu  efektif  dan  tidak  efektif.  Dari  100 data yang digunakan, kelompok data anggota pada cluster 2 sebanyak 52 UMKM dan jumlah anggota pada cluster 1 sebanyak 48 UMKM.
c. Kemudian,  tingkat  efektivitas  promosi  produk  di media  sosial  yang  dicapai  masing-masing  cluster adalah 90,11% untuk  cluster 2 dan 56,55% untuk cluster  1,  sehingga  cluster  yang  dianggap  efektif adalah  cluster  2.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan tingkat  efektivitas  tersebut,  masih  terdapat  48 UMKM  dengan  tingkat  efektivitas  periklanan sebesar  56,55%  yang  perlu  memperkuat  promosi produknya  di  media  sosial.  Dari  hasil  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  promosi  produk    yang dilakukan  pelaku  usaha  kecil  dan  menengah  di media sosial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kinerja pendapatan bulanan

## 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  langkah  yang digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  jumlah besar  untuk  menemukan  hubungan  antar  data  dan menyajikannya dalam format yang mudah
dipahami[1].  Untuk  menemukan  suatu  pola  perlu melalui beberapa tahapan. Pembersihan data, integrasi  data,  pemilihan  data,  transformasi  data, pengenalan  pola,  evaluasi  pola,  dan  representasi pengetahuan[2].  Penambangan  data  adalah  ekstraksi esensi  pengetahuan  dari  kumpulan  data  untuk menghasilkan struktur yang dapat dipahami manusia, dan  mencakup  database  dan  manajemen  data, pemrosesan  awal  data,  pertimbangan  model  dan inferensi,  dan  tingkat  kepentingan  pengukuran, pertimbangan kompleksitas, dan pemrosesan awal[3].

## 2.2. Fuzzy C-Means
Pengelompokan fuzzy adalah    teknik  yang memilih  cluster  terbaik  dalam  ruang  vektor berdasarkan  bentuk  normal Euclidean dari  jarak antara  setiap  vektor[4]. Fuzzy  clustering sangat berguna  untuk  melakukan  pemodelan fuzzy .  Hal  ini sangat berguna  untuk mengidentifikasi aturan-aturan ambigu  yang  dapat  dikelompokkan  meskipun  data yang  digunakan  tidak  terdistribusi  dengan  baik. Beberapa algoritma dapat digunakan untuk clustering, seperti  fuzzy  C-means[2].  Metode fuzzy  C-means clustering pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Jim Bezdek  pada  tahun  1981[5].  Kelebihan  metode fuzzy C-  Means adalah  penempatan  pusat cluster lebih akurat  dibandingkan    metode clustering lainnya[6]. Keuntungan  dari  pengelompokan fuzzy adalah memungkinkan  Anda  untuk  menggabungkan  atau mengelompokkan  objek-objek  yang  tersebar  secara acak[7].  Algoritma FCM  cocok  digunakan  untuk clustering  karena  uji  validitas  menggunakan David Bouldin  Index (DBI)  menunjukkan  nilai  validitas yang  kecil  dan  skema clustering FCM  terbukti optimal[8].
2.3. Clustering
Clustering adalah  teknik  yang  sangat  terkenal dan    banyak  digunakan  untuk  mengelompokkan data/objek  ke  dalam    kelompok  data (cluster) sedemikian  rupa  sehingga  setiap  cluster  berisi  data yang sejenis dan berbeda dengan data lainnya[4].
Clustering merupakan  teknik  data  mining  yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang memiliki  karakteristik  serupa  di  antara  buah  data. Clustering merupakan  teknik  data  mining  yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang memiliki karakteristik serupa di antara buah data [9].
Pada hakikatnya clustering adalah suatu metode untuk  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang mempunyai  kesamaan  karakteristik  (kesamaan)  di antara mereka. Clustering adalah teknik penambangan  data    tanpa  pengawasan.  Artinya, teknik  tersebut  diterapkan  tanpa  pelatihan  atau pengawasan  dan    tidak  memerlukan  target  keluaran. Penambangan  data  menggunakan  dua  jenis  metode pengelompokan untuk mengelompokkan data: pengelompokan  hierarki  dan  pengelompokan  non- hierarki [10].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Metode penelitian untuk "Analisis Data Penjualan  Jeans  Menggunakan  algoritma fuzzy  c- means pada  Distro  Dea Collection "  akan  melibatkan serangkaian  langkah-langkah  yang  sistematis  untuk mengumpulkan data, menganalisisnya, dan menerapkan  algoritma fuzzy  c-means .  Tahap  desain meliputi  langkah-langkah  perancangan  dari  awal hingga  akhir  untuk  referensi  penelitian  dengan menggunakan  proses  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD).  Penemuan  pengetahuan  dalam database  (KDD)  adalah  aktivitas  mengumpulkan  dan menggunakan  data  historis  untuk  menemukan  pola dan  hubungan  umum  saat  mengelola  data  dalam jumlah  besar.  Gambaran  umum  tentang  langkah dalam  penelitian  tugas  akhir  ini  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1 . T eknik analisis data
1. Data Selection
Pada  tahap  ini  melakukan  Proses  pemilihan  data dari  sekumpulan  data  operasional  yang  harus dilakukan sebelum menjalankan tahap Knowledge Discovery  in  Database  (KDD).  Rumuskan masalah yang ingin diselesaikan dengan penelitian Anda  dan  cari  studi  literatur  yang  relevan.  Data terpilih yang digunakan dalam proses data mining disimpan  dalam  file  terpisah  dari  database operasional.
2. Pre-processing Tahap  preprocessing  memeriksa  nilai  dan  atribut yang  tidak  terpakai  atau  tidak  relevan  untuk memastikan data yang digunakan  valid. Gunakan operator  Select  Attributes  untuk  membersihkan data  atau  atribut  yang  tidak  konsisten  dan  tidak relevan.
3. Transformasi Data Pada  tahap  ini  menginisialisasi  data  dengan  nilai normal  menjadi  angka.  Transformasi  data mengubah nilai biasa menjadi angka.
4. Data Mining Pada  tahap  ini  algoritma  yang  digunakan  adalah Algoritma FCM, pada tahap ini untuk menentukan nila  klaster  dan  mencari  nilai  DBI  menggunakan operator  FCM , operator  Cluster  Model  From Data.
5. Evaluasi Pada  tahap  evaluasi,  hasil  dari  tahap  data  mining dievaluasi  untuk  melihat  apakah  hasil  tersebut dapat  mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan.
Laporan ini memberikan ringkasan hasil, interpretasi  hasil,  dan  rekomendasi  berdasarkan analisis  data  penjualan  jeans  menggunakan algoritma FCM distro Dea Collection.

## 3.2. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian "Analisis Data  Penjualan  Jeans  Menggunakan  algoritma fuzzy c-means Pada  Distro  Dea Collection "  bersumber langsung  dari  distro  Dea Collection .  Sumber  data utama  mencakup  informasi  seperti  Nama  Barang, Nama  Pembeli,  Metode  Pembayaran,  Harga,  dan kuantum.  Jumlah  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  berjumlah  799  data record .  Data tersebut  dapat  diperoleh  dari  catatan  penjualan internal  distro  dan  mencakup  rentang  waktu  tertentu untuk  mengidentifikasi  tren  jangka  panjang  serta respons  konsumen  terhadap  strategi  penjualan. Dengan  memanfaatkan  sumber  data  ini,  penelitian bertujuan  untuk  mengaplikasikan  algoritma fuzzy  c- means dalam  mengelompokkan  pola  pembelian konsumen,  memberikan  wawasan  yang  mendalam tentang  preferensi  dan  perilaku  pembelian  jeans dalam konteks Distro Dea Collection .

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  untuk  penelitian "Analisis  Data  Penjualan  Jeans  Menggunakan Algoritma Fuzzy  C-Means Pada  Distro  Dea Collection "  dapat  melibatkan  beberapa  metode sebagai berikut:
1. Observasi Melakukan  observasi  langsung  terhadap  proses penjualan atau kondisi distro untuk memperoleh pemahaman  lebih  lanjut  tentang  faktor-faktor yang mungkin memengaruhi pola pembelian.
2. Data Historis Penjualan Pengambilan  dataset  penjualan  yang  digunakan pada  penelitian  ini  diambil  langsung  dari database Distro Dea Collection .
3.4. Teknik Analisis Data
Metode Fuzzy  C-Means (FCM)  adalah  teknik Clustering  Digunakan  untuk  mengelompokkan  data ke  dalam  cluster  berdasarkan  tingkat  keanggotaan masing-masing  data  dalam  cluster  tersebut.  Metode ini  dikembangkan  sebagai  modifikasi  dari  algoritma K-Means  yang  memungkinkan  data  untuk  memiliki keanggotaan  yang  sebagian  dalam  lebih  dari  satu klaster.  Dalam  FCM,  setiap  data  diatributkan  derajat keanggotaan  untuk  setiap  klaster,  yang  berkisar antara  0  dan  1,  mencerminkan  sejauh  mana  data tersebut termasuk dalam suatu klaster tertentu.
Proses  FCM  melibatkan  iterasi  yang  berulang untuk  memperbarui  pusat  klaster  dan  menghitung ulang  tingkat  keanggotaan.  Hal  ini  terjadi  hingga tercapai konvergensi, di mana perubahan keanggotaan dan pusat  klaster tidak signifikan.  FCM juga  melibatkan  parameter "fuzziness "  atau  derajat kekaburan  (m)  yang  memungkinkan  mengontrol
sejauh  mana  suatu  data  dapat  termasuk  dalam  lebih dari satu klaster.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan pada pembahasan ini menjelaskan tentang proses pengelompokan atau clustering dataset Jeans menggunakan  algoritma  FCM.  Pengelompokan  ini dilakukan melalui proses pengujian  machine learning yaitu Software RapidMiner Studio versi 9.10.3.
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah dataset jeans  sebanyak 799  record dan terdiri 5  atribut  pada  tahun  2023.    Dataset  tersebut bersumber  dari  Dea Collection yang  beralamat  pada Jl.  Gunung  Rinjani,  Cirebon.    Hasil  pencarian  data disajikan dalam bentuk dokumen soft file  format file xls.:  (Dataset  berikut  hanya  disajikan  sebanyak  10 record , dari dataset jeans  keseluruhan sebanyak 799 record ) terdiri dari 5 atribut.

## 4.1. Data Selection
Data yang dipilih pada penelitian ini adalah data jeans    pada  tahun  2023.  Yang  merupakan  data  real dari dea collection, dan data ini memiliki 799  record dan  Dari  5  atribut  yang  ada  pada  jenis  jeans,  Hasil selection  dari  dataset  yang  digunakan  hanya  5 atribute  memiliki  nilai  yang  sama  pada  masing- masing atributnya seperti tampilan table 1 berikut:
Tabel 1. Atribut default dari file jeans No. Atribut Type Data Keterangan 1. Nama Barang Polynominal Nama Barang 2. Nama Pembeli Polynominal Nama pembeli 3. Metode Pembayaran Integer Harga yang ditawarkan 4. Harga Integer Harga asli 5. Kuantum Polynominal Jumlah pembelian
Nomor, nama pembeli dan metode pembayaran, walaupun  pada  atribut decription masih  ada  lagi beberapa  yang  dapat  dijadikan  atribut  baru  tetapi dapat  diabaikan  karena  banyak  memiliki  nilai missing.  Sehingga  dari  5  atribut  menjadi  seperti tampak pada tabel berikut:
Tabel 2. Atribut default dari file jeans No Atribut Type Data Keterangan 1. Nama Barang Polynominal Nama Barang 4. Harga Integer Harga asli 5. Kuantum Polynominal Jumlah pembelian
File  jeans  item  price  setelah  diekstrak  dari decription,  disimpan  dengan  nama  yang  sama  tetapi berekstension  xls.  Untuk  membaca  record  dalam format  file  Excel,  gunakan  operator  Read  Excel seperti terlihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 2. Operator Read Excel
Tabel 3. Statistik Dataset No. Uraian Keterangan 1. Record 799 2. Special Attribute 0 3. Reguler Atribute 5 Attribute : 1. Nama Barang
polynominal
Gambar 3. Operator Read Excel

## 4.2. Pre-processing
Cleansing  process  atau  pembersihan  data  yang hilang  atau  mempunyai  nilai  yang  tidak  konsisten pada  langkah  preprocessing.  Sebelum  melakukan operasi  ini,  analisis  terlebih  dahulu  apakah  atribut dalam  kumpulan  data  yang  dipilih  memiliki  nilai yang hilang dan apakah datanya konsisten.
Kumpulan  data  berisi  data  yang  cocok  dengan nilai  tersebut.  Ternyata  atribut Office memiliki  nilai NA (no answer) atau dengan kata lain tidak memiliki nilai atau missing.
Gambar 4. Missing Value
Operator  Select  Attributes  digunakan  untuk memilih  dataset  lebih  lanjut.  tampak  seperti  pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Operator Select Attributes
Parameter  pada  operator Select Attribut  yang digunakan dapat dijelaskan pada table dibawah ini.
Gambar 6. Parameter Select Attribut Tabel 4. Select Attribute No Atribut Type Data Keterangan 1 Harga Integer Harga asli 2 Kuantum Polynominal Jumlah pembelian
Atribut yang tidak dipilih yaitu : Nama pembeli, karena  atribut  ini  relevan  dengan u_id dan  Metode pembayaran, karena atribut ini relevan dengan u_id
4.3. Transformasi Data
Pada tahap ini tidak diperlukan data transformasi  karena  pada  tahap  seleksi  data  yang digunakan sudah menggunakan numerical data.

## 4.4. Data Mining
Pada  Langkah  data  mining    menggunakan operator FCM. Seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 7. Proses Statistik
Gambar 8. Operator Fuzzy C-Means
Setelah  menggunakan  operator  FCM,  gunakan operator  Cluster  Model  from  Data  untuk  membuat model  cluster  dari  atribut  cluster  yang  ada.  Model cluster  operator  data  ditunjukkan  pada  gambar  di bawah  ini.  Selanjutnya  kita  juga  akan  menggunakan operator  Cluster  Distance  Performance.  Operator  ini digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  performa  dari operator  FCM  dan  parameter  yang  digunakan  pada model  yang  dihasilkan.    tampak  pada  gambar  di bawah ini.
Gambar 9. Operator Performance Gambar 10. Hasil Performance vektor
Menggunakan model
algoritma FCM didapatkan  3  kelompok  klaster  yang  Optimal berdasarkan Cluster  Distance Performance yaitu klaster 0, klaster 1 dan klaster 2, yang jumlah masing –  masing  kelompok  nya  adalah klaster  0  berjumlah 175 items, klaster 1 berjumlah 590 items dan klaster 2 berjumlah  34  items.  Kemudian  dilakukan  pengujian processing data  dari  k=2  sampai  k=10  dan dibandingkan  dengan  nilai  DBI  yang  dihasilkan  dari tiap  klaster,  Nilai  k  terbaik  /  ideal  adalah  3  dengan nilai DBI sebesar -0.375.
Gambar 11. Hasil Cluster
Model  proses  pada  rapidminer  sampai  dengan langkah  Data Mining menghasilkan  cluster  model unutk cluster 0  sebanyak  175  items, cluster 1 sebanyak  590  items  dan  cluster  2  sebanyak  34 items sedangkan  total  number items menghasilkan  799 items.

## 4.5. Evaluasi
Gambar 12. Scatter Plot Type
Cluster  plot  type scatter harga  terhadap quantum pengelompokannya lebih baik dari cluster 0 dan cluster 2.  Untuk cluster 0  pengelompokannya lebih  baik  dari cluster 2.  Didapat  nilai  terbaik sebanyak  3  klaster,  yaitu  klaster  0  sebanyak  175 items dan klaster 1 sebanyak 590 items dan klaster 2 sebanyak 34 items. Dan dapat dijelaskan pada klaster 0 terdapat hasil 175 item dengan range harga dari 55- 60,  pada  klaster  1  terdapat  hasil  590  items  dengan range harga  dari  35-50  dan  pada  klaster  2  terdapat hasil  34 item  dengan range harga 65-70.  Untuk  nilai DBI yang dihasilkan dari masing-masing klaster, nilai k terbaik/idealnya adalah 3 dan nilai DBI -0,375.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengelompokan dataset jeans menggunakan algoritma fuzzy C-means maka    dapat  disimpulkan  hasil  sebagai  berikut  : Optimalisasi  dataset  jeans  berdasarkan  indeks Davies-Bouldin dapat memberikan informasi pengelompokan dengan menggunakan fuzzy C-Mean dengan  Measure_Type:  NumericalMeasure  pada cluster  dengan  nilai  yang  ditentukan  Dbi  =  0,375, jarak  centroid:  -6,776.  Algoritma  fuzzy  C-Means dapat digunakan untuk menganalisis dan mengelompokkan  dataset  Jeans.  Pengelompokan menggunakan  C-means  memberikan  hasil  terbaik pada  tiga  cluster:  cluster  0  dengan  175  elemen, cluster 1 dengan 590 elemen, dan cluster 2 dengan 34 elemen.
Dalam  kesimpulan,  analisis  terhadap cluster 0, 1,  dan  2  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk mengelola penjualan dan keuntungan. Pada cluster 0, perlu  fokus  pada  pemahaman  preferensi  pelanggan dan  strategi  pemasaran  yang  efektif. Cluster 1 menunjukkan potensi tinggi, namun perlu dipertahankan  kepuasan  pelanggan  dan  penyesuaian terhadap  umpan  balik.  Di  sisi  lain,  pada cluster 2, perbaikan  produk  dan  promosi  diperlukan  untuk meningkatkan  minat  konsumen.  Dengan  pendekatan ini,  dapat  diambil  langkah-langkah  yang  tepat  untuk menjaga  daya  saing,  meningkatkan  pendapatan,  dan meminimalkan kerugian.
Saran  dari  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah perlunya    membandingkan  dengan  algoritma  lain untuk  mengelompokan  dataset  jeans    sehingga diharapkan:    Dalam pengelompokan   yang dilakukan oleh  penulis  dapat  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih baik  dan  akurat.  Dengan  Analisa  dataset  jeans menggunakan  algoritma fuzzy  c-means ini  semoga selanjutnya  dapat  membandingkan  dengan  algoritma yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Pangestu,  “PENERAPAN  DATA  MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS PENGELOMPOKAN PELANGGAN BERDASARKAN  KUBIKASI  AIR  TERJUAL MENGGUNAKAN WEKA,” vol. 11, no. 3, pp. 67–71, 2021.
[2]  Y. G. Yudhistira and A. J. Santoso, “Clustering untuk  Efektivitas  Promosi  Produk  Melalui Media  Sosial  pada  UMKM  Kota  Yogyakarta Menggunakan Fuzzy C-Means,” pp. 141–148.
[3]  N.  R.  Syarif et  al. ,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN METODE RECENCY FREQUENCY MONETARY  (  RFM  )  PADA  APLIKASI
DATA,” pp. 88–94.
[4]  N.  R.  Syarif et  al. ,  “Aplikasi  Data  Mining Dengan  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C- Means dan Metode Recency Frequency Monetary  (  RFM  )  Untuk  Pengelompokan Pelanggan pada PT Eka Cipta Rasa,” vol. 1, no. 3, pp. 1093–1099, 2018.
[5]  C.  Ramadhana,  Y.  D.  L.  W,  and  K.  D.  K.  W, “Data  Mining  dengan  Algoritma  Fuzzy  C- Means Clustering Dalam Kasus Penjualan di PT Sepatu Bata,” vol. 2013, no. November, pp. 54– 60, 2013.
[6]  S. Rani, A. Puspita, and F. Nhita, “Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means untuk
Mengkategorikan  Tingkat  Penjualan  Produk pada  Data  Transaksi  Swalayan,”  vol.  5,  no.  3, pp. 8206–8217, 2018.
[7]  Y.  Nataliani,  P.  Studi,  S.  Informasi,  F.  T. Informasi,  U.  Kristen,  and  S.  Wacana, “Klasterisasi  kinerja  karyawan  menggunakan algoritma  fuzzy  c-  means,”  vol.  17,  no.  2,  pp. 118–129, 2021.
[8]  A.  Z.  Putri,  M.  Afdal,  S.  Monalisa,  and  I. Permana,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C- Means Pada Segmentasi Pelanggan B2B dengan Model  LRFM,”  vol.  7,  pp.  1423–1432,  2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6150.
[9]  L.  Wulandari  and  B.  O.  Yogantara,  “Algorithm Analysis  of  K-Means  and  Fuzzy  C-Means  for Clustering  Countries  Based  on  Economy  and Health,” vol. 15, no. 2, pp. 109–116, 2022.
[10]  N.  F.  Adani et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining Untuk Pengelompokan Data Penjualan Berdasarkan  Pola  Pembelian  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Toko Syihan,” no. x, pp. 1–11, 2019.