JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Pada Toko Raja Komputer Menggunakan Metode Clustering
Ayu Sri Wahyuni 1*, Joy Nashar Utamajaya 2
Prodi Sistem Informasi, STMIK Borneo Internasional, Balikpapan, Indonesia Email: 1* ayu_sri_wahyuni.18@stmik-borneo.ac.id , 2 joy.nashar@stmik-borneo.ac.id Email Penulis Korespondensi: ayu_sri_wahyuni.18@stmik-borneo.ac.id Submitted 10-04-2022 ; Accepted 16-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Toko Raja Komputer Balikpapan merupakan salah satu toko penjualan laptop yang bergerak dibidang elektronik dengan produk utama seperti laptop, computer pc, dan aksesoris lainnya. Dimana perusahaan ini setiap harinya harus memenuhi kebutuhan konsumen dan dituntut untuk dapat mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi penjualan. Untuk dapat melakukan hal tersebut T oko Raja Komputer membutuhkan strategi – strategi penjualan untuk dapat menarik minat pembeli dan meningkatkan laba atau pendapatan perusahaan. Pada penelitian ini analisa data mining dilakukan dengan teknik clustering menggunakan metode K-Means.  Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan hasil dari 1044 dataset daftar tpenjualan Raja Komputer tahun 2021. Maka didapat kan hasil klasterisasi  pada  data  transaksi  penjualan  tersebut  sebanyak  4  cluster  yang  mana  terdapat  398  data  mengikuti  cluster  0,  363  d ata mengikuti cluster 1, 145 data mengikuti cluster 2, dan 138 data mengikuti cluster 3, yang artinya cluster 0 dan 1 didefinisikan sebagai prodak yang harus diperhatikan penyediaan stok dengan jumlah paling banyak sedangkan sedangkan cluster 2 dan 3 merupakan produk dengan penyediaan stok di bawah cluster 0 dan 1.
Kata Kunci: Toko Raja Komputer; Clustering; Penjualan; K-Means

## Abstract
Toko  Raja  Computer  Balikpapan  is  one  of  the  laptop  sales  shops  engaged  in  electronics  with  main  products  such  as  laptops,  PC computers, and other accessories. Where the company every day must meet the needs of consumers and sales to be able to make t he right decisions in determining the strategy. To be able to do this, Toko Raja Computer requires sales strategies to be able to attract buyers and increase company profits or revenues. In this study, data mining analysis was carried out by clustering techniques using the K-Means method. From the results of the research conducted, the results obtained from 1044 datasets of the Raja Computer sales list in 2021. So the results of clustering on the sales transaction data were 4 clusters of which there were 398 data following cluster 0, 363 data following cluster 1, 145 data following cluster 2 , and 138 data follow cluster 3, which means that clusters 0 and 1 are defined as products that must pay attention to the supply with the highest number, while clusters 2 and 3 are products with stock supply below clusters 0 and 1.
Keywords: King Computer Store; Clustering; Sales; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan kegiatan jual-beli di Indonesia tercermin dengan pesatnya pertumbuhan minimarket sebagai salah satu pasar modern  dan  pasokan  baru  di  Indonesia.  Bisnis  saat  ini  mengalami  perkembangan  pesat  apalagi  dengan  menggunakan sistem yang lebih modern memudahkan dalam penghitungan sehingga dapat mengimbangi kebutuhan masyarakat yang tinggi[1].
Strategi  pemasaran  merupakan  rencana  yang  menjabarkan  ekspektasi  perusahaan  akan  dampak    dari  berbagai aktivitas atau program pemasaran terhadap  permintaan produk atau lini produknya di    pasar sasaran tertentu. Program pemasaran meliputi tindakan - tindakan pemasaran yang dapat  mempengaruhi permintaan terhadap produk, diantaranya dalam  hal  mengubah  harga,  memodifikasi    kampanye  iklan,  merancang  promosi  khusus,  menentukan  pilihan  saluran distribusi, dan sebagainya[2].  Toko Raja Komputer Merupakan Toko Pertama di  Balikpapan yang bergerak di  bidang penjualan  komputer  dengan  produk  utama  seperti  laptop,  komputer    rakitan,  service  computer  dan  aksesoris  laptop lainnya.  Perusahaan  ini  setiap  harinya  harus  memenuhi  kebutuhan  konsumen  dan  dituntut  untuk  dapat  mengambil keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan  strategi  penjualan . Untuk  dapat  melakukan  hal  tersebut  toko  raja  computer membutuhkan strategi – strategi penjualan untuk dapat menarik minat pembeli dan meningkatkan laba dan pendapatan perusahaan. Berikut ini data penjualan pada Toko Raja Komputer Balikpapan Untuk beberapa Item.
Permasalahan  utama  yang  dihadapi  oleh  Raja  Komputer  Balikpapan  adalah  sulitnya  untuk  mengetahui kecendrungan pembeli terhadap  barang – baerang yang ada pada toko Raja Komputer dan juga kesulitan dalam memenuhi kebutuhan pembeli yang selalu berkembang dan berubah – ubah sehingga berakibat dalam menentukan strategi penjualan. Adapun komputer yang akan di klastering adalah Asus, Acer, Lenovo, Axioo,  dan Hp. Hasil dari pengolahan data ini bertujuan untuk membantu pihak Raja Komputer Balikpapan dalam menentukan strategi penjualan.
Pada  penelitian  ini  analisa  data  mining  dilakukan  dengan  teknik  clustering  menggunakan  metode K-Means . Penggunaan metode K-Means pada penelitian ini karna K-Means merupakan  salah satu  metode pengelompokan data nonhierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada kedalam bentuk dua atau lebih kelompok. Algoritma K- Means  merupakan  salah  satu  algortima  clustering  yang  sangat  umum  dalam  mengelompokkan  data  sesuai  dengan kesamaan karakteristik. Kelompok data yang dihasilkan disebut sebagai cluster/klaster[3]. K-means merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok[4]. Sehingga data yang berkarakteristik yang sama dimasukkan kedalam satu kelompok yang sama dan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
data  yang  berkarakteristik  yang  berbeda  akan  dikelompokan  kedalam  kelompok  yang  lain.  Berdasarkan  analisa  dan pengolahan  data    yang  akan  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  metode  K-Means  dapat  digunakan  untuk mengatasi permasalahan pada Toko Raja Komputer Balikpapan.
Metode  yang  digunakan  untuk  mengolah  dataset  tersebut  adalah  Metode  k-Means  untuk  pengklasifikasian clustering.  Clustering  adalah  proses  mengklasifikasikan  data  menjadi  sejumlah  kelompok  (cluster)  dari  data  yang berukuran besar ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu  sama lainnya dan mempunyai  karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di  dalam kelompok  yang lain[5]. Kelebihan  Metode  K-means  Clustering  ini  sangat  sederhana  diimplementasikan  dan  paling  paling  banyak  digunakan dalam pengklasteran. Dari hasil pengklusteran data transaksi penjualan adalah mengelompokan data produk yang terjual untuk mengetahui data yang memiliki potensi atau kecendrungan pelanggan dalam membeli barang tersebut. Selanjutnnya data  transaksi  yang  memenuhi  kriteria  tersebut  maka  akan  didapatkan  hasil  perhitungan  pengelompokan  kelayakan produk.  Dari  hasil  penelitian  ini  di  harapkan  peran  penting  perusahaan  dapat  digunakan  untuk  memberi  saran pertimbangan dalam menentukan  strategi penjualan di Toko Raja Komputer yaitu mengeliminasi produk dengan posisi cluster  terbawah  dan  lebih    memfokuskan  pada  produk  dengan  posisi  cluster  tertinggi.  Tujuan  dari  penelitian  ini menggunakan Algoritma K-Means yang dimana digunakan untuk membantu perhitungan nilai kemurniannya dari hasil clustering yang dilakukan sangatlah tepat. Penelitian ini menggunakan lima kriteria yaitu Nama, No Hp, Kode item, Merk item, Seri, Processor, Warna dan Marketing.
Salah satu penelitian yang dilakukan oleh Baginda Harahap dan Arifin Rambe dengan menggunakan Algoritma K-Means,  Dalam  penelitian  ini  digunakanlah  K-Means  Clustering  untuk  menyeleksi  mahasiswa  dalam  menerima beasiswa tersebut, yaitu 50%, 60% dan 100%. Sehingga penelitian ini sangat cocok untuk digunakan dalam menyeleksi calon mahasiswa baru yang mendapatkan beasiswa dari Yayasan Pendidikan Battuta[6].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh W. M., Indartono, K., & Banat, S.  dengan Pada penelitian ini dikembangkan suatu  konsep data mining.   Salah satu  metode analisa data mining  yang digunakan adalah clustering . Clustering yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode k-means dan k-medoids , sehingga akan ditemukan informasi yang dapat  digunakan untuk penentuan strategi pemasaran produk  yang tepat. Software yang digunakan sebagai  pendukung pengolahan data adalah RapidMiner . Hasil dari kedua metode tersebut kemudian akan dibandingkan dengan melakukan evaluasi clustering untuk mengetahui mana hasil yang lebih akurat dalam penelitian ini[7].
Penelitian selanjutnya dilakukan Rony Setiawan dengan menggunakan metode algoritma k-means, data yang telah didapatkan dapat dikelompokan kedalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan dari data-data tersebut, sehingga data- data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu  cluster  dan  yang  memliki  karakteristik  yang berbeda  dikelompokan  dalam  cluster  yang  lain  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama,  Dengan  adanya pengelompokanpengelompokan  data  seperti  ini,  diharapkan  bagian  marketing  dapat  melakukan  pemasaran  dengan strategi yang tepat untuk mendapatkan calon mahasiswa baru[8].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  Hadist  Annur  Pada  penelitian  ini  analisa  data  mining  dilakukan  dengan Teknik Clustering menggunakan metode K-Means . Hasil akhir dari penelitian ini adalah mengelompokkan data produk yang terjual untuk mengetahui data yang memiliki potensi atau kecenderungan pelanggan dalam membeli barang tersebut. Hasil ini dapat digunakan untuk memberi saran pertimbangan dalam menentukan strategi penjualan yaitu mengeliminasi produk dengan posisi cluster terbawah dan lebih memfokuskan pada produk dengan posisi cluster tertinggi. Dari Hasil penelitian didapatkan Dapat diketahui bahwa Aplikasi data mining untuk menentukan strategi penjualan pada Toko Luxor Variasi Gorontalo dengan Menggukan Metode K-Means Clustering yang dirancang dapat digunakan[9].
Dari  latar  belakang  tersebut  maka  akan  dilakukan  penelitian  tentang  peran  data  mining  dalam  menyelesaikan permasalahan  untuk  menentukan  strategi  penjualan.  Adapun  teknik  yang  diimplemtasikan  adalah  teknik  data  mining metode clustering dengan Algoritma K-Means akan diterapkan pada penelitian ini untuk memecahkan masalah tersebut serta  dapat  mengolongkan  data  transaksi  penjualan  sehingga  menghasilkan  prodak  apa  saja  yang  harus  diperhatikan penyediaan stok  dengan jumlah paling banyak, dan  yang tidak, sehingga nanti nya dapat  dijadikan strategi penjualan untuk kedepannya

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  dalam  menentukan  strategi  penjualan  dengan    teknik  clustering  menggunakan  metode  K-Means. Tahapan-tahapan yang dilakukan untuk menentukan strategi penjualan  terhadap data  transaksi penjualan  yang ada di Raja Komputer diperlukan sebuah proses untuk mengolah data tersebut menjadi sebuah hasil seperti pada gambar 1.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap pertama yang peneliti lakukan adalah mengumpulkan data, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  transaksi  penjualan  yang  di  ambil  langsung  di  Toko  Raja  Komputer.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  data transaksi penjualan Toko Raja Komputer tahun 2021 yang terdiri dari 1044 sampel  data dengan atribut Nama, No Hp, Merk Item, Processor,Warna Item, dan Marketing.
Tahap berikutnya adalah memastikan data transaksi  penjualan dapat  dipilih telah layak untuk  dilakukan proses pengolahan. Pada tahap ini dilakukan pemilihan atribut data yang digunakan dalam penelitian.  Adapun bentuk data yang diperoleh dari Raja Komputer Balikpapan  dapat dijelaskan pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Raja Komputer Tahun 2021 Nama Customer No Hp Merk item  Seri Item Processor Item  Warna Item   Marketing Didik Aris Samsudin 0813 4745 8354   ASUS X541SA INTEL BLACK JULIAH Aditya Rachman Yusuf 0821 5844 6582   ASUS X441BA AMD BROWN DIANA Delila Swesti Yunita, Sh.    0813 5011 4153  HP 15-CF0875   AMD GREY IRMA Eka Hidayan Setiabudi 0813 5150 4755  LENOVO   IP330 INTEL BLACK DIANA Hari Nurcahyo 0812 5014 3527   ACER A315 AMD BLACK DIANA Lisa 0857 5056 7747   ASUS E402YA AMD WHITE JULIAH ……….. ……….. ……… ………… …………… ………… ………. ……….. ……….. ……… ………… …………… ………… ………. ……….. ……….. ……… ………… …………… ………… ………. Haditianza 0812 5053 0684   ASUS E402YA AMD WHITE AYU
Selanjutnya  tahap  pra  pengolahan  meliputi  tahapan  integrasi  atau  penggabungan  data  seluruh  nya  dan  juga pembersihan data yang mana hasilnya akan lebih baik ketika dilakukan clustering nantinya[10]. Pada tahap pra proses data mining meliputi data cleaning atau pembersihan data yang didalamnya terdapat atribut kosong maupun tidak lengkap, data integration atau pengubahan data menjadi format yang sesuai untuk digunakan dalam proses data mining, Pada tahap integration  ini di lakukan konversi nilai atau memberikan pembobotan pada data asli oleh pihak terkait yang berwenang melakukan  pembobotan[11].  Dimana  data  di  berikan  bobot  dari  data  nominal  ke  data  numerik  untuk  mempermudah perhitungan K-means . Adapun bentuk data intergartion hasil konversi yang telah di lakukan di tunjukan pada Tabel 2, Tabel 3,Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 2. Hasil Konversi Merk Merk Bobot Acer 1 Hp 2 Lenovo 3 Axioo 4 Asus 5
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 3. Hasil Konversi Prosesor Processor Bobot Intel ci 7/ryzen 7 1 Ci5 / ryzen 5 2 Ci3 / ryzen 3 3 Amd Athlon / Pentium silver 4 Intel Celeron 5 Tabel 4. Hasil Konversi Warna Warna Bobot Red 1 White 2 Silver 3 Grey 4 Black 5 Tabel 5. Hasil Konversi Marketing Marketing Bobot Rio 1 Kiel 2 Restu 3 Juliah 4 Ayu 5
Tahap  selanjutnya  adalah  mengolah  data  menggunakan  algoritma  k-means  clustering sehingga  dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat dan dapat menjadi pertimbangan dalam hal pengambilan keputusan. Instrumen penelitian merupakan sebuah alat untuk mengumpulkan data atau mengukur objek dari sebuah variabel penelitian. Untuk mendapatkan data yang benar dan sesuai dengan keadaan yang sebenarnya, maka dibutuhkan suatu instrument yang valid dan konsisten dalam memberikan data hasil penelitian (reliable)[12]. Penelitian ini juga menggunakan perangkat lunak rapidminer versi 5.3.0 sebagai software pendukung. Perangkat Lunak (Software).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi penelitian ini menggunakan perhitungan Algoritma K-Means yang dilakukan dengan menggunakan tools Rapid  Miner  Studio.  Rapid  Miner  sebagai  tools  yang  mampu  memudahkan  usernya  dalam  melakukan  perhitungan menggunakan  operator.  Operator  berfungsi  untuk  memodifikasi  data  dan  selanjutnya  dihubungkan  dengan  node-node operator[13].  Sedangkan  tugas  user  menghubungkan  node-node  tersebut  untuk  melihat  hasil  dari  tampilan  grafik perhitungan. Rapid Miner pada gambar 1 digunakan untuk melakukan proses ekstraksi data menggunakan metode yang ada pada data mining[14].
Dari proses penelitian yang dilakukan didapatkan hasil dari 1044 dataset daftar transaksi penjualan Raja Komputer tahun 2021.  terdapat 398 data mengikuti cluster 0, 363 data mengikuti cluster 1, 145 data mengikuti cluster 2 , dan 138 data mengikuti cluster 3, yang artinya cluster 0 dan 1 didefinisikan sebagai prodak yang harus diperhatikan penyediaan stok dengan jumlah paling banyak sedangkan  sedangkan cluster 2 dan 3 merupakan produk dengan penyediaan stok di bawah cluster 0 dan 1.

## 3.1 Dataset
Data yang sudah dikumpulkan akan diolah dengan beberapa tahap sehingga menjadi sebuah dataset yang kemudian akan di implementasikan menggunakan metode data mining. Dataset penjualan laptop digunakan dalam tahap pengolahan data. Pada tahap ini ditentukan atribut yang akan digunakan pada tahap clustering, dari 8 atribut yang didapatkan pada proses pengumpulan data kemudian akan diseleksi menjadi 4 atribut, atribut Nama, Alamat, No Hp, Tgl Pembelian, kode Item, Jumlah  dan  Harga  tidak  dilibatkan  dalam  proses  clustering,  karna  atribut  tersebut  tidak  berpengaruh  dalam  tahap pengelompokan  data.  Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  jumlah  kelompok  yang  akan  di  bentuk,  hasil  yang diharapkan  pada  penelitian  ini  yaitu  akan  terbentuk  4  cluster,cluster  0,  cluster  1,  cluster  2,  dan  cluster  3.  Cluster  1 didefinisikan sebagai prodak yang harus diperhatikan penyediaan stok dengan jumlah paling banyak, sedangkan cluster 2  dan  3  merupakan  produk  dengan  penyediaan  stok  di  bawah  cluster  1.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  transaksi  penjualan  laptop  yang  telah  terdata  oleh  pihak  toko  yang  nantinya  akan  direkomendasikan sebagai strategi penjualan  seperti ditampilkan pada tabel 6 berikut ini:

## 3.2 Pengolahan Data dengan Software Rapidminer
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada penelitian ini menggunakan aplikasi RapidMiner Studio untuk menyelesaikan proses pengelompokan data transaksi penjualan  di  Toko  Raja  Komputer.  Rapid  miner merupakan  sebuah  tools/perangkat  lunak  yang  berfungsi  sebagai  alat untuk  pengolahan  data.  tools  ini  menggunakan  esensi  serta  pengimplementasian  algoritma  data  mining,  RapidMiner menganalisa secara otomatis dataset yang kita berikan lalu memberikan solusi dalam penganalisaan data tersebut. Selain itu  RapidMiner  juga  memudahkan  user  dalam  melakukan  perkiraan  dalam  data  yang  banyak  dengan  menggunakan operator-operator  yang  dibutuhkan[15].  Tabel  5  menujukkan  data  yang  akan  digunakan  pada  proses  pengelompokan menggunakan algoritme K-Means
Tabel 5. Dataset Transaksi Penjualan Nama Customer No Hp Merk Item Processor Item Warna Item Marketing Didik Aris Samsudin 0813 4745 8354 5 1 5 4 Aditya Rachman Yusuf 0821 5844 6582 5 2 5 5 Delila Swesti Yunita, Sh. 0813 5011 4153 2 3 4 4 Eka Hidayan Setiabudi 0813 5150 4755 3 4 5 5 Hari Nurcahyo 0812 5014 3527 1 5 5 5 Lisa 0857 5056 7747 5 2 2 4 Haditianza 0812 5053 0684 5 3 2 5 Rahmat Yulianto 0821 5149 7469 4 4 1 4 Nurul Anita 0813 4516 6300 4 5 1 4 Rahman Ramadhan 0812 5807 3693 2 2 3 4 Lita 0813 5241 7709 4 5 3 4 Darna 0895 7006 32523 5 4 5 5 Maniati 0852 4774 5058 3 3 5 5 Samendang 0853 8996 2351 4 5 1 5 Yoga Hanggara Pradipta 0821 4879 9620 3 5 5 5
Setelah data transaksi penjualan siap untuk diolah, maka data tersebut diimport ke dalam rapidminer menggunakan operator ReadExcel. Gambar 2 menunjukkan penerapan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data dengan aplikasi rapidminerUntuk mengelompokkan data dalam penelitian ini, akan  dilakukan dengan menggunakan software rapidminer 5.3.0  sebagai berikut:

## Gambar 2. Proses Clustering dengan RapidMiner
Data yang sudah diimport ke rapidminer kemudian dihubungkan dengan operator clustering , pada tahap ini harus menentukan  algoritma  yang  akan  digunakan,  yaitu  algoritma  K-means.  Operator  tersebut    yang  berperan  dalam transformasi data. Data ini dihubungkan dengan node – node pada operator dan kemudia tinggal menghubungkan ke node final untuk memperlihatkan hasil akhirnya. Dari hasil ini dapat divisualisasikan dengan berbagai grafik yang akan mudah dipahami. Karena tools RapidMiner ini bisa menjadi salah satu alternatif untuk proses ekstrak data dengan teknik data mining penulis memakai konfigurasi data dan operator.
Pada data yang sebelumnya telah dilakukan pemrosesan sebelum dimasukkan kedalam konfigurasi, sudah tidak terdapat atribut label yang tidak perlu  pada  data tersebut. Setelah dilakukan proses clustering terhadap data yang mana tujuannya  agar  dapat    menghasilaka  beberapa  cluster  data  berdasarkan  bobot  yang  diberikan  untuk  dilakukan  cluster terlebih dahulu mengecek untuk melihat  potensi terbaik dari setiap kelompok atau cluster untuk diputuskan. disini terlihat pada gambar 3, gambar 4, gambar 5,  dan gambar 6 merupakan pemrosesan pertama yang dimana telah diputuskan 4 buah cluster.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3. Hasil Olah Cluster 0
Gambar 4. Hasil Olah Cluster 1
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 6. Hasil Olah Cluster 3
Hasil  dari  proses  clustering  dataset  transaksi  penjualan  Toko  Raja  Komputer  dengan menggunakan  metode  K- Means di peroleh 4 cluster model yang di tunjukan pada Gambar 7. Gambar 7 menunjukan bahwa masing – masing cluster memiliki hasil yang berbeda – beda yaitu diantaranya untuk cluster 0 sebanyak 398 item, cluster 1 sebanyak 363 item, cluster 2 sebanyak 145 item, dan cluster 3 sebanyak 138 ite.  Sehingga total cluster model adalah 4 buah cluster model. Lalu dari total 1044 item tersebut akan dilihat setiap rinci yang sudah terklarifikasi dalam cluster model.

## Gambar 7. Cluster Model
Pada  tahap  ini  cluster  pertama  dan  kedua  menjadi  dominan  karna  pada  cluster  model  dapat  diketahui  bahwa terdapat  1044  item  yang  merupakan  himpunan  dari  cluster.  Kemudian  terdapat  juga  atribut  yang  menyediakan  data tersebut. Maka didapat kan hasil klasterisasi pada data transaksi penjualan tersebut sebanyak 4 cluster yang mana pada cluster 0 sebanyak 398 item, cluster 1 sebanyak 363 item, cluster 2 sebanyak 145 item, dan cluster 3 sebanyak 138 item. Sehingga total cluster model adalah 4 buah cluster model.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4003
Hal 2 81 − 288 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Hasil dari penelitian proses cluster yang dilakukan yang  terdapat  pada gambar 8 didapatkan hasil dari 1044 dataset daftar transaksi penjualan Raja Komputer tahun 2021, terdapat 4 buah cluster model yang diantaranya 398 data mengikuti cluster  0,  363  data  mengikuti  cluster  1,  145  data mengikuti cluster  2 ,  dan  138  data  mengikuti cluster 3,  yang  artinya cluster 0  dan  1  didefinisikan  sebagai  prodak  yang  harus  diperhatikan  penyediaan  stok  dengan  jumlah  paling  banyak sedangkan  sedangkan cluster 2 dan 3 merupakan produk dengan penyediaan stok di bawah cluster 0 dan 1.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  diuji  eksperimen  data  menggunakan  Microsoft  Excel  dan  Software Rapidminer  dengan  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut:  Telah diterapkan Metode Algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokan data transaksi penjualan Toko Raja Komputer Tahun  2021,  Pengolahan  data  yang  dilakukan  menghasilkan  kelompok  penerima  beasiswa  yang  dipertimbangkan menggunakan 5 variabel penelitian, sehingga pihak Toko Raja Komputer bisa lebih mudah dalam menentukan strategi penjualan  dengan  teknik  Data  Mining,  dan  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui terdapat 4 cluster yang dihasilkan dalam mengelompokkan data Transaksi penjualan , terdapat 398 data mengikuti cluster 0, 363 data mengikuti cluster 1, 145 data mengikuti cluster 2 , dan 138 data mengikuti cluster 3, yang artinya cluster 0 dan 1  didefinisikan sebagai  prodak yang harus diperhatikan penyediaan stok  dengan jumlah paling banyak sedangkan sedangkan cluster 2 dan 3 merupakan produk dengan penyediaan stok di bawah cluster 0 dan 1.

## REFERENCES
[1] A. Nastuti, “Amelia Nastuti 1 ) , Syaiful Zuhri Harahap 2 ),” Tek. Data Min. Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako Dan Kebutuhan Hari. Dengan Menggunakan Algoritm. Fp-Growth, vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[2] Dimas Hendika Wibowo, “Strategi dan Program Pemasaran,” J. Adm. Bisnis, vol. 29, no. 1, pp. 59–66, 2015.
[3] L. Maulida, “Penerapan Datamining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov. Dki Jakarta Dengan K-Means,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[4] J.  Prima  et  al.,  “PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS  UNTUK  MENENTUKAN JUDUL SKRIPSI DAN JURNAL,” vol. 5, no. 2, pp. 80–85, 2022.
[5] B. G. Sudarsono and S. P. Lestari, “Clustering Penerima Beasiswa Yayasan Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 258, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2670.
[6] B.  Harahap  and  A.  Rambe,  “Implementasi  K-Means  Clustering  Terhadap  Mahasiswa  yang  Menerima  Beasiswa  Yayasan Pendidikan Battuta di Universitas Battuta Tahun 2020/2021 Studi Kasus Prodi Informatika,” Informatika, vol. 9, no. 3, pp. 90– 97, 2021, doi: 10.36987/informatika.v9i3.2185.
[7] W. M. Baihaqi, K. Indartono, and S. Banat, “Penerapan Teknik Clustering Sebagai Strategi Pemasaran pada Penjualan Buku Di Tokopedia dan Shopee,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 21, no. 2, pp. 243–248, 2019, doi: 10.31294/p.v21i2.6149.
[8] R.  Setiawan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),” J. Lentera Ict, vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
[9] S. Kasus, T. Luxor, and V. Gorontalo, “Strategi Penjualan Variasi Mobil Menggunakan Metode K-Means Clustering,” vol. 2, no. 2, pp. 43–46, 2018.
[10]  M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang,” J. Softw. Eng. Ampera, vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[11]  P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 762–767, 2019.
[12]  M. M. K-means, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin,” vol. 3, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[13]  A. Salam, D. Adiatma, and J. Zeniarja, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa PPA di UDINUS,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 5, no. 1, pp. 62–68, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3350.
[14]  B. Rahmat C.T.I. et al., “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017, no. April, pp. 58–60, 2017.
[15]  L. Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Darwan Ali, A. Maulana, and K. Nur Akbar, “Penerapan Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Sebagai Analisis Produksi Komoditas Perikanan Provinsi di Indonesia,” EJECTS  E-Journal Comput. Technol. Informations Syst., vol. 01, no. 01, pp. 1–6, 2021.