KLASTERISASI POLA PENJUALAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS DI TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA)
Sabrina Aulia Rahmah 1)
1 Teknologi Informasi / 1 Universitas Dharmawangsa
1 Jl.K.L. Yos Sudarso No. 224 Glugur Kota Medan Email: 1 sabrinaaulia@dharmawangsa.ac.id
Abstrak — Data Mining adalah suatu proses pencarian atau penggalian suatu informasi yang dilakukan di dalam  sebuah  data  yang  besar. Clustering (pengelompokan)  merupakam  salah  satu  metode  yang dilakukan di dalam proses Data Mining. Pengelompokan yang terjadi adalah mengelompokkan penjualan pestisida  tanaman  padi.  Atribut  yang  digunakan  dalam  melakukan  pengelompokan  ini  adalah  total mpenjualan selama satu musim dan harga pestisida. Pengelompokan ini dilakukan agar pihak toko dapat mengetahui  penjualan  jenis  pestisida  apa  saja  yang  laku  dan  tidak  laku  selama  satu  musim  agar  tidak terjadi  penumpukan  barang  digudang.    Di  dalam clustering terdapat  beberapa  metode  salah  satunya adalah metode K-means. K-means adalah salah satu proses metode pengelompokan yang non hirarki yang cara bekerjanya membagi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Cluster yang dibuat ada 3 macam cluster yaitu,  Sangat  laku,  laku  dan  tidak  laku.  Hasil  dari cluster tersebut  53 items tergolong  ke  dalam kelompok  penjualan  pestisida  yang  sangat  laku,  21 items tergolong  ke  dalam  penjualan  pestisida  yang laku, dan 126 items digolongkan ke dalam penjualan pestisida yang tidak laku. Aplikasi yang digunakan adalah software Rapid Miner 7.5.
Kata Kunci — Data Mining, Clustering, Pestisida, Algoritma K-Means, Rapid Miner 7.5
Abstract — Data Mining is a process of finding or extracting information that is carried out in a large data. Clustering  is  one  of  the  methods  carried  out  in  the  Data  Mining process.  Groupings  that  occur  are grouping sales of rice pesticides. The attributes used in  carrying out this grouping are total sales during one season and the price of  pesticides. This grouping is  done so that the store can find out what kind of pesticide  sales  are  selling  and  not  selling  for  one  season  so  there  is  no  accumulation  of  goods  in  the warehouse.  In  clustering,  there  are  several  methods,  one  of  which  is  the  K-means  method.  K-means  is  a non-hierarchical grouping process that works by dividing data into one or more clusters. Clusters  made there are 3 types of clusters, namely, Very salable, salable and unsold. The results of the cluster 53 items belong to the selling pesticides group, 21 items belong to the sale of pesticides that sell, and 126 items are classified as selling pesticides that do not sell. The application used is the Rapid Miner 7.5 software.
Keywords — Data Mining, Clustering, Pesticides, K-Means Algorithm, Rapid Miner 7.5

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Toko  Juanda  Tani  merupakan  salah  satu  toko yang terletak  di  Kecamatan  Hutabayu  Raja  di Kabupaten  Simalungun,  Sumatera  Utara. Toko  ini menjual berbagai macam jenis pestisida pada tanaman padi.  Namun  di  dalam  melakukan  proses  pencatatan data-data,  toko  masih  menggunakan  sistem  secara manual  sehingga  toko  tidak  dapat  mengetahui  dan tidak  dapat  mengelompokkan  jenis  pestisida  apa  saja yang  paling  tinggi  penjualannya.  Sehingga  kesulitan yang  dialami  oleh  toko  adalah  seringnya  terjadi kekurangan  stok  barang  yang  laku  dikarenkan penjualan  yang  cukup  tinggi.  Data  penjualan  yang terjadi  pada  toko  Juanda  Tani  setiap  bulannya  juga berbeda-beda  sehingga  perlu  adanya  pengelompokan (klasterisasi/ clustering).
Salah  satu  metode  yang  terjadi  di  dalam Data Mining adalah clustering. Clustering merupakan salah suatu metode analisa data yang dapat digunakan dalam memecahkan  masalah  dalam  suatu  pengelompokan data.  Salah  satu  metode  yang  ada  di  dalam  metode clustering adalah  metode K-mens.  Metode K-means merupakan  suatu  metode  yang  dapat  melakukan pengelompokan  data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar dengan  perhitungan  waktu  yang  relatif  cepat  dan efisien.
Ramadhani et  al (2014),  menyatakan  bahwa proses Data  Mining dengan  menggunakan  metode K- Means dapat  mengelompokkan  perubahan  kondisi cuaca  yang  terjadi  di  kota  Pelaihari  dengan menghasilkan  4  pusat cluster,  seperti  meningkatnya kecepatan  angin,  meningkatnya  kecepatan  temperatur,
meningkatnya
penguapan
dan menurunnya kelembaban udara.
1.2     Perumusan Masalah
Berdasarkan dari uraian latar belakang masalah diatas dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut :
1. Bagaimana proses  klasterisasi  dengan  metode
K-means dapat diterapkan dalam mengelompokkan penjualan barang
berdasarkan tingkat penjualannya? 2. Bagaimana
mengelompokkan data-data penjualan untuk  mengetahui tindakan apa yang akan diambil?
1.3 Tujuan Penelitian Tujuan dalam penelitian ini adalah:
1. Untuk  mengetahui  skema  penjualan  pestisida yang terjadi setiap bulannya.
2. Mengelompokkan  data  penjualan  produk  yang laku dijual dan yang tidak laku dijual di toko.
3. Menerapkan Data
Mining
dalam mengelompokkan pola penjualan menggunakan algoritma K-means pada toko racun.
4. Mengaplikasikan Data Mining dalam  pola penjualan  dengan  memanfaatkan software RapidMiner 7.5.
1.4 Manfaat Penelitian Menfaat dari penelitian ini adalah :
1. Mempercepat  waktu  yang  dipakai  dalam mengelompokkan suatu produk penjualan.
2. Memberikan  pengetahuan  dan  mempermudah memberikan informasi kepada pihak toko untuk mengetahui  produk  mana saja  yang  laku  dijual dan tidak laku dijual
3. Memberikan  informasi  agar  pihak  toko  tidak salah  lagi  dalam  memesan  produk  ke  pabrik sehingga tidak terjadi penumpukan barang yang ada di gudang.
4. Membantu  pengelola  toko  dalam  membuat laporan penjualan setiap bulannya.

## II. LANDASAN TEORI
2.1 Knowladge Discovery in Database (KDD)
Data Mining merupakan  proses  pencarian  pola- pola  yang  menarik  dan  tersembunyi  (hidden  pattern) dari  suatu  kumpulan  data  yang  berukuran  besar  yang tersimpan  dalam  suatu  basis  data,  seperti data warehouse dan  tempat  penyimpanan  data  lainnya. Data mining juga  didefinisikan  sebagai  bagian dari proses  penggalian  pengetahuan  dalam  database  yang dikenal  dengan  istilah Knowledge  Discovery  in Database (KDD) (Ramadhani et al, 2014). Salah satu tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah Data Mining. Proses  KDD  secara  garis  besar  dapat dijelaskan sebagai berikut (Nasari dan Darma, 2015) :
1. Data Selection
2. Pre- processing / Cleaning
3. Transformation
4. Data Mining
5. Interpretation / Evaluation

## Gbr 1. Knowledge Discovery in Database (KDD)

## 2.2 Data Mining
Data  Mining adalah suatu proses  ekstraksi  atau penggalian  data  yang  belum  diketahui  sebelumnya, namun  dapat  dipahami  dan  berguna  dari database yang  besar  serta  digunakan  untuk  membuat  suatu keputusan  bisnis  yang  sangat  penting. Data  Mining biasa  juga  disebut  dengan  “Data  atau knowledge discovery ”  atau  menemukan  pola  tersembunyi  pada data. Data Mining adalah proses dari menganalisa data dari prespektif yang berbeda dan menyimpulkannya ke dalam informasi yang berguna (Arta et al, 2016).
2.3 Pengertian Clustering
Menurut Metisen dan Sari (2015) Clustering atau klasifikasi  adalah  metode  yang  digunakan  untuk membagi  rangkaian  data  menjadi  beberapa  group berdasarkan kesamaan-kesamaan yang telah ditentukan  sebelumnya. Cluster adalah  sekelompok atau  sekumpulan  objek-objek  data  yang similar satu sama  lain  dalam cluster yang  sama  dan disimilar terhadap  objek-objek  yang  berbeda cluster.  Objek akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster sehingga  objek-objek  yang  berada  dalam  satu cluster akan  mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu dengan yang lainnya.
2.4 Partioning Clustering
Partitioning  Clustering merupakan  salah  satu metode Data Mining yang  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised).  Konsep  dasar  dari Partitioning Clustering adalah membagi n jumlah cluster ke dalam k cluster. Metode ini merupakan metode pengelompakan  yang  bertujuan  mengelompokkan objek  sehingga  jarak  antar  tiap  objek  ke pusat kelompok di dalam satu kelompok adalah minimum.

## 2.5 K-Means Clustering
K-Means merupakan  salah  satu  metode  data clustering non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau kelompok  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang
berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang lainnya.
Adapun  langkah-langkah  melakukan clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut : 1. Menentukan  jumlah cluster k yang  akan dibentuk.
2. Inisialisasi k pusat cluster dapat  dilakukan dengan berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan  adalah  dengan  cara  random.  Pusat- pusat cluster diberikan  nilai  awal  dengan  angka- angka random.
3. Alokasikan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan  dua  objek  ditentukan  berdasarkan jarak  kedua  objek  tersebut.  Demikian  juga kedekatan  suatu  data  ke cluster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat cluster. Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap  pusat cluster.  Jarak  paling  antara  satu  data dengan  satu cluster tertentu  akan  menentukan suatu  data  masuk  dalam cluster mana.  Untuk menghiutng jarak semua data ke setiap tiitk pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
( , )
= ( − ) + ( − ) + ⋯ + ( − )
dimana:
D (i, j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki     = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah  rata-rata  dari  semua  data/  objek  dalam cluster tertentu.  Jika  dikehendaki  bisa  juga menggunakan  median  dari  cluster  tersebut.  Jadi rata-rata (mean) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
5. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang  baru.  Jika  pusat cluster tidak  berubah  lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah  nomor  3  sampai  pusat cluster tidak berubah lagi.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bab ini  akan  diuraikan  metodelogi  dan kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  dalam penyelesaian  penelitian  ini.  Kerangka  kerja  ini merupakan  tahapan – tahapan  yang  akan  dilakukan dalam rangka penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja dari penelitian ini dapat dilihat pada gbr 2.
Gbr.2 Metodologi Penelitian

## IV. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  analisa  sistem  yang  berjalan  di  toko  Juanda Tani  masih  menggunakan  sistem  pencatatan  secara manual.  Setiap  pembeli  yang  berbelanja  akan  dicatat didalam buku penjualan. Data yang diperoleh dari toko Juanda  Tani  Kecamatan  Hutabayu  Raja  merupakan data penjualan selama satu musim yaitu data selama 4 bulan penjualan dari bulan Maret- Juni 2016.
Data yang digunakan dalam hal ini terbagi atas dua jenis,  yaitu  data  sampel  dan  data  latih.  Data  sampel yang  digunakan  sebanyak  15 data  dan  data  latih  yang digunkan sebanyak 200 data (keseluruhan jumlah data pestisida). Data dapat dilihat pada Gbr 3.
Tabel 1. Data Sampel No Nama Pestisida Total Penujualan Harga 1 Combiotik 63 85000 2 Antracol 10 63000 3 Bio ziel 14 35000 4 Super K 2 28500 5 Besnoid B 60 60000 6 Bestok B 21 35000 7 Marsal 106 38000 8 Nazole B 7 18000 9 Bless 1 16000 10 Bibit Cikerang 1 16500 11 Za 209 85000
12 Centafur 31 23000 13 Phonska 163 130000 14 Balistik B 50 120000 15 Dimpo K 21 40000
Pusat  awal Cluster atau centroid didapatkan secara  random  (acak),  untuk  penentuan  awal Cluster ini dapat diasumsikan sebagai berikut:
Pusat Cluster 1, diambil dari data ke- 11 : (209, 85000) Pusat Cluster 2, diambil dari data ke- 1 : (63, 85000) Pusat Cluster 3, diambil dari data ke- 3 : (14, 35000)
Tahapan  berikutnya  adalah  menghitung  jarak antara  data  dengan  pusat  awal cluster menggunakan persamaan euclidean distance.
Setelah  nilai  pusat cluster didapat  selanjutnya dilihat nilai dengan jarak terpendek.
Proses iterasi terus dilakukan hingga nilai centroid dan posisi atau letak cluster tidak berpindah lagi. Pada penelitian ini iterasi dilakukan sampai iterasi 3.
Setelah  nilai centroid diperoleh  selanjutnya  akan diperoleh  letak  atau  posisi cluster.  Berikut  adalah posisi cluster dari centroid iterasi  ke-3, dapat  dilihat pada tabel 4.2 berikut ini :
Tabel 2. Hasil dari Iterasi 1 No C1 C2 C3 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 10 1 11 1 12 1 13 1 14 1 15 1
Hasil  pengolahan  data  secara  manual  dengan  sampel 15 items pestisida dapat dilihat pada gbr 4 berikut ini :
Kesimpulan  dari  hasil  perhitungan  dan  tabel  di  atas adalah Y1,  Y2,  Y5,  Y11 adalah  anggota Cluster 1, Y13,  Y14 adalah anggota Cluster 2, dan Y3,  Y4,  Y6, Y7, Y8, Y9, Y10, Y12, Y15 adalah anggota Cluster 3. Dikarenakan  hasil  dari  iterasi  3  dan  iterasi 2  dengan posisi Cluster pada iterasi 2 sama/ tidak berubah maka proses pencarian dan perhitungan iterasi dihentikan.

## V. IMPLEMENTASI DAN HASIL
Implementasi menggunakan software Rapid Manir dengan  data  sampel  sebanyak 200 items  pestisida. Berikut  adalah  pengolahan  data  menggunakan K- Means untuk  sampel  data  dapat  dilihat  pada Gbr  3. Example Set (read Excel) yang Berisi Data berikut ini :
Gbr 3. Example Set (read Excel) yang Berisi Data
Berdasarkan  hasil  pengujian Data  Mining  yang menggunakan  algoritmaK-means  Clustering yang telah  dilakukan  secara  perhitungan  manual  dan pengujian  dengan  aplikasi software RapidMiner  7.5, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  nilai centroidyang diperoleh berbeda dikarenakan jumlah data yang tidak sama  sedangkan  nilai  yang  ada  didalam cluster yang dihasilkan  adalah  sama.  Nilai centroid akhir  dapat dilihat pada tebel 5.1 berikut ini.
Tabel 3. Nilai Centroid Akhir Data Keseluruhan
Attribute Cluster 2 Cluster 1 Cluster 0 Total Penjualan 20.075 32.905 10.960 Harga 60594.340 113142.85 7 27107.143
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  atribut  total penjualan  memiliki  nilai  tertinggi  pada cluster 2  dan untuk atribut harga pada cluster 2.
VI. PENUTUP Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  penulis  pada  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu  Raja  dalam  mengelompokkan  jenis-jenis pestisida  dan  pengujian  data  dengan  memanfaatkan software  RapidMiner  7.5,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa:
0 5 10 15 20 1 3 5 7 9 11 13 15 C3 C2 C1 No
1. Metode K-Means  clustering dapat  diterapkan pada  penjualan  Pestisida  di  Toko  Jaunda  Tani, sehingga  metode  ini  sangat  membantu  dalam mengelompokan  pola  penjualan  selama  satu musim.
2. Menentukan  titik  pusat (centroid) pada  tahap awal  metode K-Means sangat  berpengaruh pada hasil cluster seperti  pada  hasil  pengujian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  15 dataset dengan 200 dataset dan centroid yang dihasilkan berbeda  dan  menghasilkan  hasil cluster yang berbeda pula.
3. Hasil  akhir  dari  200 items penjualan  pada  Bulan Maret- Juni  2016  adalah  Penjualan  Pestisida Sangat  Laku  sebanyak  53 items,  Penjualan  Laku sebanyak  21 items dan  Penjualan  Tidak  laku sebanyak 126 items.
4. Pengujian  dengan RapidMiner  7.5 sangat  efektif dan  akurat  karena  nilai centroid yang  didapat dengan  perhitungan  yang  dilakukan  secara manual dan aplikasi adalah sama.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya  kepada  Bapak Risanuri  Hidayat  yang  telah meluangkan waktu untuk membuat template ini.

## REFERENSI
[1] Agustin  F.E.M., Fitria A.,  dan  S.A.H., (2015). “Implementasi Algoritma K -Means Untuk Menentukan  Kelompok  Pengayaan  Materi  Mata Pelajaran  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus:  Smp Negeri 101 Jakarta)” . Jurnal Teknik Informatika Vol. 8 No. 1 April 2015, (Page 73-78).
[2] Arta  I.K.J.,  Indrawan  G.,  dan  Dantes.  R., (2016). “ Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa  Berprestasi  Di  Stmik  Denpasar Menggunakan  Metode Technique  For  Others Reference  By  Similarity  To  Ideal  Solution” . Jurnal  Sains  dan  Teknologi,  Vol.  5,  No.  2, Oktober  2016.  ISSN: 2303-3142      (page 747- 760).
[3] Dalhatu  K.,  Sim  H.T.A.,  (2016).  “ Density  base
K- Mean’s
Cluster
Centroid Initialization
Algorithm”. International  Journal  of  Computer Applications (0975 – 8887) Volume 137 – No.11, March 2016, (pages 48-51).
[4] Handoko  K.,  (2016). “Penerapan  Data  Mining Dalam  Meningkatkan  Mutu  Pembelajaran  pada
Instansi Perguruan Tinggi Menggunakan Metode K-Means  Clustering  (Studi  Kasus  Di  Program Studi  TKJ  Akademi  Komunitas  Solok  Selatan)” . TEKNOSI,  Vol.  02,  No.  03,  Desember  2016. ISSN: 2476- 8812, (page 31-40)
[5] Kamagi H.D., Hansun S., (2014). “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi  Tingkat  kelulusan  Mahasiswa”.
ULTIMATICS, Vol. VI, No. 1, Juni 2014. ISSN: 2085-4552, (page 15-20).
[6] Metisen  M.B. ,  Sari  L.H.,  (2015).  “ Analisis Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Produk  Pada Swalayan  Fadhila” . Jurnal  Media  Infotama  Vol. 11  No.  2,  September  2015.  ISSN:  1858 – 2680, (page 110-118).
[7] Nasari  F.,  Darma  S.,  (2015). “Penerapan  K - means  Clustering  pada  Data  Penerimaan Mahassiwa  Baru  (Stusi  Kasus  :  Universitas Potensi  Utama)” . Seminar  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Multimedia  2015. ISSN  :  2302- 3805, (page 73-78).
[8] Ramadhani  A.,  Farmadi  A.,  Budiman  I.,  (2014). “Clus tering Data Cuaca Untuk Pengenalan Pola Perioditas  Iklim  Wilayah  Pelaihari  Dengan Metode  Fuzzy  C- Means” .  Jurnal  Teknologi  & Informasi Vol.  3 No.  1, Juni  2014.  ISSN:  2087- 6920, (page 57-64).
[9] Surmayanti., Marfalino H., Rahmi A., (2015). “ Penerapan Analysis  Clustering  Pada Penjualan  Komputer  Dengan  Perancangan Aplikasi Data Mining Menggunkan Algoritma K- Means  (Study  Kasus  Toko  Tri  Buana  Komputer Kota Solok)” .
[10] Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional  Teknologi Komputer (SENATKOM 2015),  Vol. 1, Oktober 2015.  ISSN : 2460 – 4690, (page  50-59).
[11] Virmani  D.,  Taneja  S.,  Malhotra  G.,  (2015). “ Normalization Based K-means Clustering Algorithm” . International  Journal  of  Advanced Engineering Research
and Science (IJAERS) ,Vol. 2, Issue. 2, February 2015. ISSN: 2349-6495, (page 36-40).
[12] Yuantari  MG.  C.,  Widiarnoko  B.,  Sunoko  H.R., (2013). “Tingkat  Pengetahuan  Petani  dalam Menggunakan  Pestisida  (Studi  kasus  di  Desa Curut Kecamatan Penawangan
Kebupaten Grobongan” . Prosiding Seminar Nasional Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan 2013. ISBN 978-602-17001-1-2, (page 142-148).