Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v2i3.1131

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 2, No 3, Maret 2022, pp 106 − 111

## Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Dalam  Mengklasifikasi  Barang Layak Lelang

## M Surya Zeilani
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: surya.zeilani88@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Jan 09, 2022 Accepted : Mar 22, 2022 Published  : Mar 31, 2022 Barang Inventaris Merupakan Barang yang dimiliki suatu perusahaan yang di catat dalam buku inventaris/aset suatu perusahaan yang memiliki jangka waktu untuk masa pemakaian dan wajib di ganti setelah melewati waktu yang telah di tentukan oleh  suatu  perusahaan  yang  di  bebankan  dalam  anggaran  perusahaan  tersebut, sedangkan lelang adalah  suatu proses membeli dan menjual barang/jasa dengan cara menawarkan kepada penawar, peserta lelang yang akan memberikan harga yang tertinggi lah yang akan memenangkan atau mendapat kan barang yang akan di  lelang,  Data  mining  erat  kaitannya  dengan  data,  informasi  dan  pengetahuan. Proses  data  mining  dimulai  dengan  mengekstraksi  data  yang  kemudian menghasilkan  sebuah  informasi,  Algoritma  K-Medoidsmerupakan  metode Clustering yang berfungsi untuk memecah dataset menjadi kelompok-kelompok, yang akan menjadi 2 clustering yaitu barang yang akan di lelang (C1) dan barang yang akan di buang atau di musnahkan karena sudah tidak layak untuk di lelang yaitu  (C2).  Di  harapkan    sistem  yang  akan  dibangun  sesuai  dengan  harapan peneliti,  sehingga  dapat  membantu  mempermudah  panitia  lelang  untuk mengklasifikan barang yang akan di lelang.
Kata Kunci : Barang; Inventaris; Data Mning; K-Medoids; Clustering; Kelayakan
K ORESPONDENSI
Email: surya.zeilani88@gmail.com

## A B S T R A C T
Inventory Goods are items that are owned by a company that are recorded in the inventory  book  /  assets  of  a  company  which have  a period  of  use  and  must  be replaced  after  passing  the  time  specified  by  a  company  that  is  charged  in  the company's budget, while the auction is a process of buying and selling goods / services by offering to bidders, the auction participants who will give the highest price will win or get the items to be auctioned, data mining is closely related to data, information and knowledge. The data mining process begins by extracting data which then produces information, the K-Medoids Algorithm is a clustering method that functions to break down the dataset into groups, which will become 2 clustering, namely the items to be auctioned (C1) and the items to be discarded or discarded. destroyed because it is not suitable for auction, namely (C2). It is hoped  that  the  system  to  be  built  is  in  accordance  with  the  expectations  of researchers, so that it can help make it easier for the auction committee to classify the items to be auctioned.
Keywords: Goods; Inventory; Data Mining; K-Medoids; Clustering; Feasibility

## 1. PENDAHULUAN
Barang inventaris merupakan barang yang dimiliki suatu perusahaan yang di catat dalam buku inventaris / aset suatu perusahaan yang memiliki jangka waktu untuk masa pemakaian dan wajib di ganti setelah melewati waktu yang telah di tentukan oleh suatu perusahaan yang di bebankan dalam anggaran perusahaan tersebut.
PT  TASPEN  (Persero)  atau  Tabungan  dan  Asuransi  Pegawai  Negeri  adalah  Badan  Usaha  Milik  Negara Indonesia yang bergerak di bidang asuransi tabungan hari tua dan dana pensiun Pegawai Negeri Sipil. TASPEN adalah singkatan dari Dana Tabungan dan Asuransi Pegawai Negeri. Perusahaan ini dibentuk sesuai dengan Undang-undang Republik  Indonesia  Nomor  11  Tahun  1969  tentang  "Pensiun  Pegawai  dan  Pensiun  Janda/Duda  Pegawai",  yang selanjutnya juga memfasilitasi Undang-undang Republik Indonesia Nomor 11 Tahun 1992 tentang "Dana Pensiun", serta Undang-undang Republik Indonesia Nomor 40 Tahun 2004 tentang "Sistem Jaminan Sosial Nasional".
Salah satu bentuk kegiatan PT TASPEN (Persero) adalah pelelangan  barang. Barang yang dilelang bisa berupa aset atau barang sitaan. Tidak semua barang yang akan dilelang layak untuk dilelang, hal tersebut disebabkan oleh berbagai  faktor  seperti  lama  barang,  kondisi  fisik,  merek  dan  lain-lain.  Selama  ini  setiap  PT  TASPEN  (Persero)
melaksanakan lelang sebagian barang lelang tidak laku, itu disebabkan karena kondisi barang yang tidak layak. Hal tersebut  menyimpulkan  kerugian  bagi  PT  TASPEN  (Persero)  karena  barang  yang  dilelang  yang  tidak  laku  tetap melakukan  pembayaran  jasa  lelang.  Oleh  karena  itu,  sangat  diperlukan  teknik  klasifikasi  data  /  pengelompokkan barang yang layak atau tidak layak dilelang.
Salah satu teknik dalam data mining untuk klasifikasi data adalah algortima K-Medoids. Algoritma K-Medoids merupakan metode Clustering yang berfungsi untuk memecah dataset menjadi kelompok-kelompok berdasarkan jarak terpendek dan kriteria yang hampir sama / mirip. Attribute dari kondisi barang akan dilelang akan dijadikan sebagai dasar dalam klasfikasi barang[1].
K-Medoids merupakan suatu algoritma yang digunakan untuk menemukan medoids didalam sebuah kelompok (cluster) yang merupakan titik pusat dari suatu kelompok (cluster). Algoritma K-Medoids lebih baik dibandingkan dengan K- Means karena pada K-Medoids kita menemukan k sebagai objek yang representatif untuk meminimalkan jumlah ketidaksamaan objek data, sedangkan pada K-Means menggunakan jumlah jarak euclidean distances untuk objek data[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik  pembelajaran komputer ( machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan ( knowledge) secara otomatis. Definisi lain  diantaranya adalah pembelajaran berbasis induksi ( induction-based learning) adalah proses pembentukan defenisi-definisi konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari [3].

## 2.2 Algoritma K-Medoids
K-Medoids  atau  Partitioning  Around  Medoids  (PAM)  adalah  algoritma  clustering  yang  mirip  dengan  K-Means. Perbedaan dari kedua algoritma ini yaitu algoritma K-Medoids atau PAM menggunakan objek sebagai perwakilan (medoid) sebagai pusat cluster untuk setiap cluster, sedangkan K-Means menggunakan nilai rata-rata (mean) sebagai pusat cluster. Algoritma K- Medoids memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan pada pada algoritma K-Means yang sensitive terhadap noise dan outlier, dimana objek dengan nilai yang besar yang memungkinkan    menyimpang pada dari distribusi data. Kelebihan lainnya yaitu hasil proses clustering tidak bergantung pada urutan masuk dataset [4]–[7]. Langkah-langkah algoritma K-Medoids:
1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster)
2. Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance.
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
4. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoid baru.
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru  – total distance lama. Jika S < 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid.
6. Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid, sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.
Algoritma K-Medoids biasa disebut sebagai partitioning around medoids, yang merupakan varian dari metode K-Means. Hal ini didasarkan pada penggunaan medoids bukan dari pengamatan mean yang dimiliki setiap clulster, yang bertujuan untuk mengurangi sensitivitas dari partisi yang dihasilkan sehubungan dengan nilai-nilai ekstrim yang ada pada dataset. Algoritma K- Medoids merupakan suatu algoritma yang mengatasi kelemahan Algoritma KMeans yang sensitif terhadap outlier karena objek dengan suatu nilai yang besar mungkin menyimpang dari distribusi data. Untuk  perhitungan  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dapat  mengikuti  langkah  1  sampai  6  seperti  yang  sudah dijelaskan sebelumnya. Dengan melakukan percobaan tiga cluster (k=3), sehingga didapatkan grafik perbandingan jumlah item 3 cluster [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Barang inventaris merupakan barang yang dimiliki suatu perusahaan yang di catat dalam buku inventaris / aset suatu perusahaan yang memiliki jangka waktu untuk masa pemakaian dan wajib di ganti setelah melewati waktu yang telah di  tentukan  oleh  suatu  perusahaan  yang  di  bebankan  dalam  anggaran  perusahaan  tersebut.  Lelang  adalah  proses membeli dan menjual barang atau jasa dengan cara menawarkan kepada penawar, menawarkan tawaran harga lebih tinggi, dan kemudian menjual barang kepada penawar harga tertinggi. Dalam teori ekonomi, lelang mengacu pada beberapa mekanisme atau peraturan perdagangan dari pasar modal.
Salah satu bentuk kegiatan PT TASPEN (Persero) adalah pelelangan barang. Barang yang dilelang bisa berupa aset atau barang sitaan. Tidak semua barang yang akan dilelang layak untuk dilelang, hal tersebut disebabkan oleh berbagai  faktor  seperti  lama  barang,  kondisi  fisik,  merek  dan  lain-lain.  Selama  ini  setiap  PT  TASPEN  (Persero) melaksanakan lelang sebagian barang lelang tidak laku, itu disebabkan karena kondisi barang yang tidak layak. Hal tersebut  menyimpulkan  kerugian  bagi  PT  TASPEN  (Persero)  karena  barang  yang  dilelang  yang  tidak  laku  tetap melakukan  pembayaran  jasa  lelang.  Oleh  karena  itu,  sangat  diperlukan  teknik  klasifikasi  data  /  pengelompokkan barang yang layak atau tidak layak dilelang.
K-Medoids merupakan suatu algoritma yang digunakan untuk menemukan medoids didalam sebuah kelompok ( cluster ) yang merupakan titik pusat dari suatu kelompok ( cluster ).
Tabel 1. Data Barang
No Lama Pemakaian  Kondisi Barang  Jumlah 1 10 Tahun 1 2 2 8 Tahun 1 2 3 8 Tahun 1 2 4 7 Tahun 1 3 5 6 Tahun 2 3 6 6 Tahun 2 2 7 5 Tahun 3 1 8 5 Tahun 1 4 9 5 Tahun 1 3 10 6 Tahun 2 2 11 6 Tahun 1 3 12 5 Tahun 2 4 13 10 Tahun 2 2 14 5 Tahun 3 2 15 7 Tahun 3 3 16 4 Tahun 1 2 17 6 Tahun 1 1 18 6 Tahun 3 2 19 7 Tahun 3 2 20 5 Tahun 1 1

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Medoids
Salah  satu  teknik  dalam  data  mining  untuk  klasifikasi  data  adalah  algortima K-Medoids. Algoritma  K-Medoids merupakan metode Clustering yang berfungsi untuk memecah dataset menjadi kelompok-kelompok berdasarkan jarak terpendek dan kriteria yang hampir sama / mirip. Attribute dari kondisi barang akan dilelang akan dijadikan sebagai dasar dalam klasfikasi barang.
K-Medoids merupakan suatu algoritma yang digunakan untuk menemukan medoids didalam sebuah kelompok ( cluster ) yang merupakan titik pusat dari suatu kelompok ( cluster ). Algoritma K-Medoids lebih baik dibandingkan dengan K- Means karena pada K-Medoids kita menemukan k sebagai objek yang representatif untuk meminimalkan jumlah ketidaksamaan objek data, sedangkan pada K-Means menggunakan jumlah jarak euclidean distances untuk objek data. Langkah-langkah metode K-Medoids : 1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k(jumlah cluster)
2. Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoidbaru
4. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoid baru.
5. Hitung total simpangan (S)dengan menghitungnilai total distancebaru –total distancelama. Jika S< 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan kobjek baru sebagai medoid.
Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid, sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.

## Iterasi I
Selanjutnya adalah proses iterasi pertama. Proses iterasi pertama dapat dilihat pada tabel 2. sebagai berikut.
Tabel 2 . Iterasi 1. No Lama Pemakaian  Kondisi Barang Jumlah 1 10 Tahun 1 2 2 8 Tahun 1 2 3 8 Tahun 1 2 4 7 Tahun 1 3 5 6 Tahun 2 3 6 6 Tahun 2 2 7 5 Tahun 3 1 8 5 Tahun 1 4 9 5 Tahun 1 3 10 6 Tahun 2 2 11 6 Tahun 1 3 12 5 Tahun 2 4 13 10 Tahun 2 2 14 5 Tahun 3 2
No Lama Pemakaian  Kondisi Barang Jumlah 15 7 Tahun 3 3 16 4 Tahun 1 2 17 6 Tahun 1 1 18 6 Tahun 3 2 19 7 Tahun 3 2 20 5 Tahun 1 1 Tabel 3. Nilai Centoid Awal. Nilai Centroid Awal Lama Pemakaian Kondisi Barang  Jumlah C1 7 1 3 C2 7 3 3 Rumus : C1 = √(10 − 7) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 3) 2 = 3,16228 √(8 − 7) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 3) 2 = 1,41421 √(8 − 7) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 3) 2 = 1,41421 √(7 − 7) 2 + (1 − 1) 2 + (3 − 3) 2 = 0 C1 = √(10 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 3) 2 = 3,16228 √(8 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 3) 2 = 1,41421
√(8 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 3) 2 = 1,41421 √(7 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = 0
Dari hasil proses perthitungan C1 dan C2 maka, didapatkan hasil iterasi pertama untuk pengelompokan data sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Iterasi Pertama. Hasil Iterasi 1 C1 C2 Pengelompokan 1 3,16228 3,74166 1 2 1,41421 2,44949 1 3 1,41421 2,44949 1 4 0 2 1 5 1,41421 1,41421 1 6 1,73205 1,73205 2 7 3,4641 2,82843 2 8 2,23607 3 1 9 2 2,82843 1 10 1,73205 1,73205 2 11 1 2,23607 1 12 2,44949 2,44949 1 13 3,31662 3,31662 1 14 3 2,23607 2 15 2 0 2 16 3,16228 3,74166 1 17 2,82843 3,4641 1 18 3 2,23607 2 19 2,23607 1 2 20 2,82843 2,23607 1

## Iterasi II
Selanjutnya masuk ke langkah iterasi kedua dimana proses ini sama dengan proses iterasi pertama namun nilai centroidnya yang berubah. Dan proses iterasi kedua dapat dilihat pada Tabel 5. adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Iterasi kedua. No Lama Pemakaian Kondisi Barang Jumlah 1 10 Tahun 1 2 2 8 Tahun 1 2 3 8 Tahun 1 2 4 7 Tahun 1 3 5 6 Tahun 2 3 6 6 Tahun 2 2 7 5 Tahun 3 1 8 5 Tahun 1 4
No Lama Pemakaian Kondisi Barang Jumlah 9 5 Tahun 1 3 10 6 Tahun 2 2 11 6 Tahun 1 3 12 5 Tahun 2 4 13 10 Tahun 2 2 14 5 Tahun 3 2 15 7 Tahun 3 3 16 4 Tahun 1 2 17 6 Tahun 1 1 18 6 Tahun 3 2 19 7 Tahun 3 2 20 5 Tahun 1 1 Tabel 6. Nilai Centroid Kedua. Nilai Centroid Awal Lama Pemakaian Kondisi Barang  Jumlah C1 6 2 3 C2 7 3 3 Rumus : C1 = √(10 − 6) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 3) 2 = 4,24264 √(8 − 6) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 3) 2 = 2,44949 √(8 − 6) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 3) 2 = 2,44949 √(7 − 6) 2 + (1 − 2) 2 + (3 − 3) 2 =  1,41421 C2 = √(10 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 3) 2 =  3,74166 √(8 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 3) 2 = 2,44949
√(8 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 3) 2 = 2,44949 √(7 − 7) 2 + (1 − 3) 2 + (3 − 3) 2 =  2
Tabel 7. Hasil Iterasi Kedua Hasil Iterasi 1 C1 C2 Pengelompokan 1 4,24264 3,74166 2 2 2,44949 2,44949 1 3 2,44949 2,44949 2 4 1,41421 2 1 5 0 1,41421 1 6 1 1,73205 1 7 2,44949 2,82843 1 8 1,73205 3 1 9 1,41421 2,82843 1 10 1 1,73205 1 11 1 2,23607 1 12 1,41421 2,44949 1 13 4,12311 3,31662 2 14 1,73205 2,23607 1 15 1,41421 0 2 16 2,44949 3,74166 1 17 2,44949 3,4641 1 18 1,73205 2,23607 1 19 1,73205 1 2 20 2,44949 3,4641 1 Tabel 6. Hasil Pengelompokan Iterasi Pertama Kelompok (Cluster) Barang Cluster Jumlah Barang 1 {1,2,3,4,5,8,9,11,12,13,16,17,20} 13 2 {6,7,10,14,15,18,19} 7 Tabel 7. Hasil pengelompokan iterasi kedua Kelompok  (Cluster) Barang Cluster Jumlah Barang 1 {2,4,5,6,7,8,9,10,11,12,14,16,17,18,20} 16 2 {1,3,13,15,19} 4
Setelah proses pengelompokan iterasi pertama dan kedua di atas maka di temukan total Cost sebagai berikut. Total Cost 1 = (3,16228) + (1,41421) + (1,41421) + (0) + (1,41421) + (1,73205) + (2,82843) + (2,23607)  + (2) + (1,73205) + (1) + (2,44949) + (3,31662) + (2,23607) + (0) + (3,16228) + (2,82843) + (2,23607) + (1) + (2,82843) = (38,9909)
Total Cost 2 = (3,74166) + (2,44949) + (2,44949) + (1,41421) + (0) + (1) + (2,44949) + (1,73205) + (1,41421) + (1) + (1) + (1,41421) + (3,31662) + (1,73205) + (0) + (2,44949) + (2,44949) + (1,73205) + (1) + (2,44949) = (35,194)
Dari total nilai cost antara iterasi 1 dan interai ke 2 di dapatkan total nilai cost ke 2 lebih kecil dari total nilai cost pertama, maka proses iterasi selesai hanya sampai dengan iterasi ke 2, dan dari nilai yang di dapat maka cluster 1 adalah masuk katagori barang layak lelang, sedangkan iterasi 2 masuk dalam katogori barang yg tidak layak lelang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari bab-bab sebelumnya, maka penulis dapat memberikan kesimpulan Dengan menerapkan data mining, dapat di gunakan untuk mengklasifiksi barang yang layak untuk di lelang pada PT. TASPEN (persero). Algoritma K- medoids dapat di gunakan untuk mengklasifikasikan barang layak lelang berdasarkan dengan cluster yang di dapatkan dari hasil iterasi.

## REFERENCES
[1] V.  Miralda,  M.  Zarlis,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Daging  Ayam  Buras,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 91–98, 2020.
[2] Z. Mustofa and I. S. Suasana, “Algoritma Clustering K-Medoids pada E-Goverment Bidang Information and Communication Technologi Dalam Penentuan Status Edgi,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[3] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[4] S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin, and A. Wanto,  “Analisis K-Medoids Dalam Pengelompokkan Penduduk Buta Huruf Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 721, 2019.
[5] F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[6] W. A. Triyanto, F. Teknik, P. Studi, S. Informasi, and U. M. Kudus, “ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK PENENTUAN STRATEGI PEMASARAN,” vol. 6, no. 1, pp. 183–188, 2015.
[7] M.  Peker,  “A  decision  support  system  to  improve  medical  diagnosis  using  a  combination  of  k-medoids  clustering  based attribute weighting and SVM,” J. Med. Syst. , vol. 40, no. 5, 2016.