## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PENJUALAN TAS DI ASIA TOSERBA CIREBON
Firdaus Sandova 1 , Rudi Kurniawan 2 , Tati Supratati 3 1,3 Teknik Informatika, 2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Firdaussandova94@gmail.com

## ABSTRAK
Asia Toserba adalah sebuah perusahaan besar yang berada di Kota Cirebon, dengan menjual berbagai banyak keperluan sehari-hari, diantaranya penjualan tas dengan berbagai macam merek yang berkualitas.  Dikarenakan banyaknya  produk  tas  yang  dijual  dari  masing-masing  merek  sehingga  memiliki  daya  saing  yang  kuat  untuk menarik minat customer dengan berbagai macam strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan tas di Asia Toserba Cirebon dalam menganalisis barang yang banyak diminati dan kurang diminati. Pada penelitian ini data yang digunakan yaitu data penjualan tas merk Westpak Bag’s, Subway, dan Cannon yang diambil pertiap bulan Januari – Juni 2023, dengan jumlah data mencapai 1.113 data, yang nantinya akan diolah menggunakan Software Rapid Miner. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan berapa nilai Avarage Within Sentroid Distance dari masing-masing cluster dan nilai Davies Bouldin Index (DBI). Setelah itu Algoritma K-Means  diterapkan  untuk  mengetahui  jumlah  cluster  yang  tepat  atau  sudah  sangat  baik  menggunkan  metode elbow method. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dijelaskan, di dapatkan hasil nilai Avarage Within Centroid Distance dari 3 clustering yaitu k2 = 2007842385.954, k3 = 969761146.003, k4 = 554546997.018. Lalu jumlah cluster  yang  tepat  atau  sudah  sangat  baik  dibuktikan  dengan  elbow  method  dengan  hasil  k3,  dan  nilai  Davies Bouldin  Index  (DBI)  yang  mendekati  nol  pada  saat  k4  dengan  nilai  DBI  k4  =  0.435.  Dengan  menggunakan Algoritma  K-Means  diharapkan  dapat  mengklasterisasi  data  penjualan  tas  di  Asia  Toserba  Cirebon  untuk mengatasi beberapa permasalahan dalam penjualan dan dapat mengoptimalkan penawaran produk dan pemasaran yang ditargetkan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan secara lebih efektif.
Kata kunci : K-Means  Clustering,  Data  Mining,  Penjualan  Tas,  Asia  Toserba  Cirebon,  Analisis  Penjualan, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Asia  Toserba  adalah  sebuah  perusahaan  besar yang  berada  di  Cirebon,  dengan  menjual  berbagai banyak  keperluan  sehari-hari,  diantaranya  penjualan tas  dengan  berbagai  merek  yang  berkualitas.  Tas merek Westpak Bag’s, Subway, dan Cannon tergolong tas  yang  kuat  dan  awet,  karena  sudah  menggunakan bahan polyester ,  yang  memberikan  dampak  positif bagi pelanggan di dalam ketahanan dan kualitas.
Seiring  dengan  persaingan  yang  semakin  ketat, penjualan  tas  di  Asia  Toserba  Cirebon  mengalami banyak permintaan dari customer, yang menyebabkan penjualan  tas  di  Asia  Toserba  Cirebon  mengalami kesulitan  dalam  menganalisis  barang  mana  yang banyak  diminati  dan  kurang  diminati,  sehingga dibutuhkan  Clustering  data  untuk  mengelompokkan produk penjualan tas di Asia Toserba Cirebon.
K-means merupakan algoritma  unsupervised learning yang berfungsi untuk mengelompokkan data ke dalam cluster . Algoritma ini dapat digunakan tanpa adanya  label  kategori  pada  data  yang  dimasukkan. Selain  itu, K-Means  Clustering termasuk  dalam metode non-hierarchy .  Metode  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok,  di  mana setiap  kelompok  menjelaskan  karakteristik  yang serupa,  dan  karakteristik  tersebut  berbeda  dengan kelompok lainnya. Pengambilan sampel dalam Cluster Sampling dilakukan  dengan  cara  memilih  unit-unit populasi  secara  acak  dari  kelompok  yang  sudah  ada,
yang  disebut  sebagai 'cluster' .  Klasterisasi  atau clustering ,  pada  dasarnya,  merupakan  salah  satu permasalahan yang memanfaatkan teknik unsupervised  learning .  Penerapan  metode K-Means Clustering dapat diterapkan pada penjualan tas di Asia Toserba Cirebon. untuk mengetahui data penjualan tas mana  yang  paling  banyak  diminati  dan  kurang diminati.  Potensi  manfaat  bagi  penjualan  tas  di  Asia Toserba  Cirebon  dengan  menggunakan  data  mining dapat membantu mengelompokkan data besar dengan cepat  serta  memberikan  kepuasan  dalam  mengambil keputusan  bagi  customer.  Dalam  produk  tas  westpak bag’s, subway, dan cannon terdapat tantangan dalam menganalisis barang yang banyak diminati dan kurang diminati.  Metode  kuantitatif  dapat membantu penjualan  tas  di  Asia  toserba  Cirebon  berupa pemecahan  suatu  masalah  dalam  bentuk  penelitian. Dalam penelitian ini, data dikumpulkan menggunakan teknik  wawancara.  Untuk  memperoleh  data  dan kebenaran  informasi  pada  penjualan  tas,  dengan melakukan  tanya  jawab  langsung  dengan  pegawai yang bekerja di Asia Toserba Cirebon.
Hasil  dari  penelitian  ini  bisa  memberikan dampak  positif  bagi  penjualan  tas  di  Asia  Toserba Cirebon,  dengan  menerapkan  metode  K-Means Clustering untuk mengetahui data penjualan tas mana yang paling banyak diminati dan kurang diminati, serta memberikan  kepuasan  dalam  mengambil  keputusan bagi  customer.  Metode  K-Means  Clustering  dapat
berkontribusi  secara  penting  di  bidang  informatika, karena informatika seringkali terlibat dalam mengelola,  menganalisis,  dan  memahami  data  yang besar  dan  rumit.  K-means  Clustering  merupakan sebuah alat yang efektif dalam mengelompokkan data ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki kemiripan. Dengan metode K-Means Clustering dapat memberikan  pemahaman  mengenali  pola,  struktur, atau  kategori  yang  mungkin  tersembunyi  dalam  data dan sulit terlihat tanpa analisis clustering.
Nama pertama nama mahasiswa, nama kedua dan ketiga  adalah  dosen  pembimbing  pertama  dan  kedua tanpa  gelar,  alamat  email  cukup  satu  saja  gunakan email mahasiswa atau Corresponding Author.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  dengan  judul  Penerapan  metode  K- Means Clustering dalam analisis penjualan toko Yana Sport menunjukkan bahwa meskipun proses penjualan dan  pemasaran  sudah  menggunakan  aplikasi  E- commerce, namun strategi tambahan diperlukan untuk meningkatkan penjualan produk. Meskipun teknologi informasi  berupa  E-commerce  memberikan  potensi peningkatan penjualan, persaingan dalam dunia bisnis membuat  pemilik  toko  harus  mencari  strategi  yang efektif. Dalam penelitian ini,  toko Yana Sport dibagi menjadi  dua  kelompok,  yaitu  laris  terjual  dan  tidak laris  terjual.  Hasil  analisis  data  menunjukkan  bahwa Cluster  0  dengan  nilai  110  dikategorikan  sebagai produk  yang  tidak  laris  terjual,  sedangkan  Cluster  1 dengan nilai 21389 dikategorikan sebagai produk yang laris  terjual.  Data  Performance  menunjukkan  bahwa strategi  yang  lebih  fokus  mungkin  diperlukan  untuk meningkatkan penjualan produk yang termasuk dalam Cluster 0 [1].
Pada  penelitian  Penerapan  metode  K-Means Clustering  untuk  menganalisis  penjualan  di  toko Myam  Hijab  Penajam  dilakukan  dengan  tujuan mengkategorikan  produk  hijab  yang  dijual  di  toko tersebut. Meskipun toko Myam Hijab khusus menjual hijab,  tidak  semua  produk  hijab  tersebut  memiliki tingkat  penjualan  yang  sama.  Data  mengenai penjualan,  pembelian  barang,  dan  pengeluaran  tak terduga  di  toko  Myam  Hijab  terbilang  kurang terstruktur.  Metode  K-Means  diterapkan  dengan mengelompokkan  data  stok  hijab,  dan  dilakukan pemilihan 3 grup acak sebagai centroid awal. Setelah dilakukan  proses  tersebut  dan  data  pada  setiap kelompok  stabil,  hasil  akhirnya  menunjukkan  bahwa terdapat  24  produk  yang  laku  keras,  59  produk  yang laris, dan 17 produk yang memiliki tingkat penjualan kurang optimal [2].
Pada Penelitian Analisis tingkat penjualan menu (makanan dan minuman) menggunakan Algoritma K- Means  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Riset  ini didasarkan  pada  pemahaman  bahwa  perencanaan menu merupakan aspek krusial dari strategi penjualan restoran, dan setiap menu memiliki tingkat penjualan yang  berbeda.  Data  penelitian  diperoleh  dari  catatan transaksi  penjualan  menu  selama  satu  tahun.  Hasil
analisis menggunakan Algoritma K-Means membantu mengidentifikasi  menu  makanan  dan  minuman  yang populer  serta  mengelompokkan  menu  berdasarkan tingkat penjualannya [3].
Pada  Penelitian  Penelitian  tentang  Analisis Cluster Data Transaksi Penjualan Minimarket Selama Pandemi Covid-19 menggunakan Algoritma K-Means menyatakan  bahwa  dampak  buruk  dari  Covid-19 terlihat  pada  sektor  ekonomi  di  Indonesia,  terutama dari  kerugian  yang  dialami  oleh  Minimarket  Berkah Abadi  berupa  penurunan  omset  penghasilan.  Untuk mengatasi  hal  ini,  perlu  dilakukan  strategi  penjualan guna  meminimalisir  kerugian.  Analisis  transaksi penjualan  dapat  menjadi  sarana  untuk  menemukan kelompok  produk  dengan  data  penjualan  tertinggi, sehingga  manajemen  stok  dapat  diatur  dengan  baik dan transaksi penjualan meningkat. Analisis ini dapat dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma  K-Means, yang  dapat  mengelompokkan  data  berdasarkan karakteristik  yang  serupa.  Pada  penerapan  algoritma ini pada 278,480 data transaksi, ditemukan tiga cluster data  penjualan,  yaitu  cluster  2  dengan  penjualan terbanyak  mencakup  57  produk,  cluster  1  dengan penjualan  sedang  mencakup  5  produk,  dan  sisanya adalah  cluster  0  dengan  penjualan  terendah.  Akurasi model  klasterisasi  yang  dihasilkan,  seperti  yang terukur melalui confusion matrix, mencapai 87% [4].
Pada Penelitian  Penerapan  metode Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering pada populasi ayam  petelur  di  Indonesia  menjadi  fokus  penelitian. Telur  ayam  merupakan  jenis  telur  yang  umumnya ditemui  dan  diminati  oleh  banyak  orang,  memenuhi kebutuhan  masyarakat  akan  sumber  protein  hewani dan  nutrisi  sehari-hari.  Penelitian  ini  melakukan analisis menggunakan Algoritma K-Means Clustering pada populasi ayam petelur di Indonesia. Sumber data mengenai  populasi  ayam  ras  petelur  di  Indonesia diperoleh  dan  dikumpulkan  melalui  situs  web  Badan Pusat  Statistik  Nasional,  mencakup  data  dari  tahun 2016  hingga  2020  dan  melibatkan  34  provinsi.  Data tersebut  akan  dikelompokkan  ke  dalam  tiga  cluster, yakni cluster populasi tinggi, sedang, dan rendah [5].
Pada  Penelitian  Penerapan  teknik  Data  Mining pada  clustering  produksi  daging  sapi  di  Indonesia menggunakan  Algoritma  K-Means  menjadi  fokus penelitian  ini.  Sapi,  sebagai  hewan  yang  umum  di Indonesia,  memberikan  manfaat  besar  bagi  manusia melalui  susu  yang  kaya  gizi  dan  dagingnya  yang menjadi  sumber  protein  hewani  penting.  Meskipun begitu, produksi daging sapi di Indonesia masih belum mencukupi  untuk  memenuhi  kebutuhan  domestik. Oleh  karena  itu,  pemerintah  menyarankan  agar masyarakat  mengkonsumsi  sumber  protein  lain,  dan sebagian  daging  sapi  masih  harus  diimpor  untuk memenuhi  kebutuhan  protein  harian.  Penelitian  ini membahas  penerapan  Data  Mining,  khususnya Algoritma  K-Means,  dalam  melakukan  clustering terhadap  produksi  daging  sapi  di  Indonesia.  Data penelitian  diperoleh  dari  dokumen  produksi  daging sapi  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik
Nasional, mencakup data dari tahun 2009 hingga 2016 dari  34  provinsi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan produksi daging sapi ke dalam tiga kelompok, yaitu tinggi, sedang, dan rendah [6]
Pada  Penelitian  Penerapan  data  mining  untuk mengelompokkan  produksi  jagung  menurut  provinsi menggunakan  Algoritma  K-Means  menjadi  fokus penelitian  ini.  Permintaan  terhadap  jagung  saat  ini mengalami  perkembangan  yang  signifikan,  terlihat dari  pertumbuhan  pasar  domestik  yang  pesat.  Dalam konteks  ini,  peneliti  bertujuan  untuk  meningkatkan produktivitas dan kualitas produksi jagung. Data yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari Badan Pusat Statistik. Metode yang digunakan adalah Algoritma K-Means Clustering, dengan aplikasi Rapid miner sebagai alat bantu. Hasil dari penelitian ini akan mengelompokkan  produksi  jagung  menjadi  dua klaster,  yaitu  klaster  tinggi  dan  klaster  rendah.  Hasil akhir menunjukkan bahwa terdapat dua provinsi yang termasuk dalam  klaster tinggi, sementara 32 provinsi lainnya masuk ke dalam klaster rendah [7].
Pada  Penelitian  Penerapan  Data  Mining  dalam menentukan prioritas pemesanan produk berdasarkan data  penjualan  barang  menggunakan  Algoritma Apriori  menjadi  fokus  penelitian  ini.  Prioritas pemesanan  produk  sering  kali  bergantung  pada preferensi  konsumen,  namun  kesalahan  dalam menentukan pemesanan dapat mengakibatkan kerugian  bagi  perusahaan.  Untuk  mengatasi  masalah ini, diperlukan pendekatan yang tepat melalui analisis data  penjualan.  Dalam  hal  ini,  Data  Mining,  sebagai metode  pengolahan  data,  menggunakan  Algoritma Apriori untuk menganalisis pola penjualan barang. Hal ini  membantu  perusahaan  dalam  proses  penentuan pemesanan produk yang lebih efektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan Algoritma Apriori, ditemukan beberapa pola penjualan. Sebagai contoh,  jika  konsumen  membeli  Celana  Biasa, kemungkinan besar juga akan membeli Celana Pendek dengan nilai support sebesar 10% dan nilai confidence sebesar 20%. Selain itu, kombinasi item lainnya yang ditemukan  adalah  jika  membeli  Celana  Biasa, kemungkinan besar juga akan membeli Kaos Oblong, dengan  nilai  support  30%  dan  nilai  confidence  60%. Selain itu, kombinasi item set terakhir yang ditemukan adalah  jika  konsumen  membeli  Celana  Pendek, kemungkinan besar juga akan membeli Kaos Oblong, dengan  nilai  support  30%  dan  nilai  confidence  60% [8].
Pada Penelitian Penerapan teknik clustering pada data  berbagai  merk  mesin  cuci  bertujuan  untuk mengelompokkan  jenis-jenis  mesin  cuci.  Dalam  era modern,  mesin  cuci  telah  menjadi  kebutuhan  pokok bagi ibu rumah tangga, memberikan kemudahan dalam proses pencucian pakaian. Adanya berbagai tipe mesin cuci dengan keunggulan masing-masing menciptakan dilema  bagi  para  ibu  rumah  tangga  dalam  memilih yang  paling  sesuai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  kemudahan  bagi  konsumen  dalam memilih  mesin  cuci  yang  sesuai  dengan  kebutuhan
mereka.  Melalui  penerapan  Algoritma  K-Means Clustering,  data  berbagai  jenis  merk  mesin  cuci berhasil  dikelompokkan  menjadi  tiga  kelompok. Kelompok pertama terdiri dari 5 data, kelompok kedua terdiri dari 8 data, dan kelompok ketiga terdiri dari 12 data. Pentingnya penentuan titik pusat awal (centroid) dalam proses clustering sangat mempengaruhi jumlah iterasi yang perlu dihitung [9].
Pada  Penelitian Penerapan Data Mining Clustering  menggunakan  Algoritma  K-Means  pada data  nasabah  kredit  bermasalah  PT.  BPR  Milala merupakan  upaya  dalam  menjawab  kebutuhan perbankan terkait manajemen risiko kredit. Kehadiran kredit adalah unsur penting dalam aktivitas perbankan dan selalu memerlukan perhatian khusus terkait risiko yang  mungkin  timbul  pada  saat  memberikan  kredit. PT.  BPR  Milala  menghadapi  tantangan  terkait  kredit dan memerlukan suatu sistem yang dapat meningkatkan  efisiensi  dalam  pengelompokkan  dan mengurangi waktu penyelesaian data kredit bermasalah. Oleh  karena itu,  diperlukan  suatu  sistem berbasis komputer yang dapat mengelompokkan data kredit  bermasalah,  dan  hal  ini  dapat  dicapai  melalui penerapan  ilmu  Data  Mining.  Sistem  ini  diharapkan dapat  membantu  dalam  mengatasi  masalah  yang dihadapi oleh PT. BPR Milala dengan lebih cepat dan efisien dalam memproses data kredit bermasalah [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif yang berfokus pada analisis data berupa angka untuk menghasilkan  informasi  tambahan.  Dalam  penelitian ini,  data  numerik  yang  berasal  dari  penjualan  tas diubah  dan  dianalisis  menggunakan  metode  data mining  K-Means  Clustering  melalui  serangkaian langkah  dalam  proses  Knowledge  Discovery  in Databases  (KKD).  Adapun  tahapan  atau  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  seperti  gambar  1 dibawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  merupakan  hal-hal  yang  perlu  dilakukan dalam  penelitian  berdasarkan  tahapan knowledge discovery in database.
1) Data Selection
Data  Selection  Menyaring  sekumpulan  data mentah  untuk  menentukan  variabel  data  apa saja yang akan diproses [3].
2) Prepocessing
Prepocessing  merupakan  tahap  membersihkan data  dari  noise,  missing  value  dan  data  yang tidak relevan [3].
3) Transformation
Transformation Mentransformasikan/ merubah data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  dengan format  pengolahan  data  pada  algoritma  data mining yang akan digunakan. Setiap algoritma data  mining  mengolah  data  dengan  format tertentu [3].
4) Data Mining
Pada fase ini yang dilakukan adalah menerapkan  algoritma  atau  metode  pencarian pengetahuan.  Ini  adalah  langkah  penting  di mana  teknik  kecerdasan  diterapkan  untuk mengekstrak  pola  informasi  yang  berpotensi berguna dari data yang dipilih [1].
5) Evaluation Pada  tahap  evaluasi,  akan  diketahui  apakah hasil  daripada  tahap  data  mining  dapat menjawab tujuan yang telah ditetapkan. Untuk itu  akan  dilakukan  profilisasi  pada  setiap cluster  yang  telah  terbentuk,  untuk  diketahui karakteristik pada kelompok tersebut. Disamping  itu  untuk  diketahui  kesesuaian dengan  jalur  perminatan  akan  dilakukan analisis lebih lanjut untuk dihubungkan dengan atribut  perminatan,  Sehingga  diharapkan mendapatkan informasi atau pola yang berguna sebagai  acuan  pemutakhiran  data.  Knowledge Tahap terakhir dari proses data  mining adalah bagaimana  memformulasikan  keputusan  atau aksi dari hasil analisis yang didapat [1].

## 3.1. Algoritma K-Means
Langkah-langkah  dalam  Algoritma  K-Means Clustering Adalah:
1. Mengidentifikasi jumlah kluster.
2. Menghitung nilai tengah (centroid) Dalam menghitung nilai tengah (centroid) pada iterasi awal, nilai awalnya dipilih secara acak. Namun, jika perlu menentukan nilai centroid sebagai bagian dari suatu iterasi.
3. Mengukur  jarak  antara  pusat  kluster  dengan setiap titik objek.
4. Pengelompokan  objek  dilakukan  dengan mempertimbangkan  jarak  minimum  antara objek.  Hasil  nilai  dalam  keanggotaan  data pada  matriks  jarak  adalah 0  atau  1,  di  mana nilai  1  menunjukkan  bahwa  data  tersebut dialokasikan  ke  dalam  kluster,  sementara nilai  0  menunjukkan  bahwa  data  tersebut tidak dialokasikan ke dalam kluster tersebut.
5. Kembali ke langkah 2, ulangi proses tersebut sampai  nilai  centroid  tetap  dan  anggota kluster tidak berpindah ke kluster lain.
Gambar 2. Flow Chart K-Means Clustering
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Pada penelitian ini dataset tentang penjualan tas di Asia Toserba Cirebon, dengan merk Westpak bag’s, Subway  dan  Cannon  sebanyak  1.113  data,  pada periode Januari, Februari, Maret, April, Mei, dan Juni pada Tahun 2023. Berikut dapat dilihat pada  gambar 3.

## Gambar 3. Dataset Penjualan

## 4.2. Data Cleaning
Setelah  mendapatkan  data  yang  relevan,  agar data siap untuk diolah maka dilakukan data Cleaning untuk mendeteksi data ganda, dan data outlier seperti gambar 4.
Gambar 4. Hasil Proses Data Preprocesing

## 4.3. Data Transformation
Setelah  data  clear  dari  data  ganda  dan  lainnya, lalu  dilakukan  perubahan  data  sesuai  dengan  atribut yang  ingin  diteliti,  dalam  penelitian  ini  atribut  yang
tidak  ingin  diteliti  adalah  nomer,  selanjutnya  atribut tersebut dihapus seperti gambar 5.
Gambar 5. Hasil Proses Data Transformation

## 4.4. Data Model
Pengelompokkan dilakukan menggunakan Aplikasi Rapid  Miner , rapid  miner merupakan software /perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data. Dengan  menggunakan  prinsip  dan algoritma data mining,  rapid  miner  mengekstrak  pola-pola  dari  data set  yang  besar  dengan  mengkombinasikan  metode statistika, kecerdasan buatan dan database. Berdasarkan  data  gambar  6  tentang  model algoritma k-means menjelaskan bahwa operator yang digunakan yaitu read  excel dipergunakan  untuk  memanggil dataset.  Kemudian select  attributes digunakan  untuk memilih atribut dari contoh dataset. Operator nominal to  numerical digunakan  mengubah  tipe non  numeric menjadi numeric. Selanjutnya  operator replace missing  values digunakan  untuk  menggantikan  nilai yang  hilang.  Operator multiply digunakan  untuk mengambil  objek  dari port  input dan  mengirimkan salinannya  ke port  output. Operator clustering digunakan untuk memodelkan dataset yang sudah ada. Dan  yang  terakhir  operator cluster  distance performance digunakan  untuk  evaluasi  kinerja, memberikan daftar nilai kriteria kinerja.
Gambar 6. Model Proses K-Means Clustering

## 4.5. Hasil Evaluasi
Berdasarkan  hasil  implementasi algoritma  k- means maka  didapatkan  hasil performance sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil Nilai Avarage Within Centroid Distance
Berdasarkan gambar  7  menjelaskan bahwa  nilai yang  di  dapat  adalah Avarage  Within  Centroid Distance dari 3 clustering yaitu k2 = 2007842385.954, k3  =  969761146.003,  k4  =  554546997.018.  Lalu jumlah cluster yang  tepat  atau  sudah  sangat  baik dibuktikan dengan elbow method dengan hasil k3, dan nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang mendekati nol pada saat k4 dengan nilai DBI k4 = 0.435.

## 4.6. Pembahasan
Untuk  mengoptimasi k-means digunakan  teknik Elbow  Method untuk  menentukan  nilai  (k)  yang optimum.  Metode  Elbow  adalah  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  memperoleh  informasi  dalam menentukan  jumlah  cluster  optimal  dengan  melihat persentase  perbandingan  antara  jumlah  cluster,  yang dapat terlihat dari titik di mana grafik membentuk siku. Metode ini menghasilkan konsep dengan cara memilih nilai  cluster  dan  menambahkannya  ke  model  data untuk  menentukan  cluster  terbaik.  Selain  itu, persentase  perhitungan  yang  dihasilkan  menjadi pembanding antara jumlah cluster yang ditambahkan. Perbedaan  persentase  dari  setiap  nilai  cluster  dapat dipresentasikan  melalui  grafik  sebagai  sumber informasi.  Jika  antara  nilai  cluster  pertama  dan  nilai cluster  kedua  terbentuk  sudut  atau  mengalami penurunan  paling  besar  dalam  grafik,  maka  nilai cluster  tersebut  dianggap  sebagai  yang  terbaik.[11] Nilai  (k)  optimum  diperoleh  dari  perbandingan  nilai avarege within centroid distance dari ke-3 clustering yang sudah dibentuk, lalu nilai tersebut dimasukkan ke Microsoft  Excel ,  setelah  itu  nilai avarege  within centroid  distance tersebut  diseleksi,  kemudian divisualisasi menggunakan kurva (x,y), seperti dilihat pada  gambar  4.23  menunjukkan  garis  mengalami patahan yang membentuk elbow atau siku pada saat 𝑘 = 3. Maka dengan menggunakan metode ini diperoleh nilai 𝑘 optimal  pada  saat  berada  di 𝑘 =  3  artinya penentuan jumlah cluster terbaik adalah 3 cluster.
Gambar 8. Hasil Optimasi Teknik Elbow Method
Dari  Operator  Cluster  Distance  Performance didapatkan  hasil  nilai  Avarage  Within  Centroid Distance  dari  ke  3  clustering  yang  sudah  diproses yaitu, 𝑘 =2:  2007842385.954, 𝑘 =3:  969761146.003, 𝑘 =4: 554546997.018. seperti gambar 9.
Gambar 9. Nilai Avarage Within Centroid Distance
Davies bouldin index (DBI) adalah metric untuk mengevaluasi atau mempertimbangkan hasil algoritma clustering. Pertama kali diperkenalkan oleh David  L. Davies  dan  Donald  W.  Bouldin  pada  tahun  1979. Dengan  menggunakan  DBI  suatu  cluster  akan dianggap  memiliki  skema  clustering  yang  optimal adalah yang memiliki DBI minimal.
Langkah-langkah  perhitungan  Davies  Bouldin  Index adalah Sebagai berikut :
Sum  Of  Square  Within-Cluster  (SSW)  Untuk mengetahui  kohesi  dalam  sebuh  cluster  ke-I  salah satunya adalah dengan menghitung nilai dari Sum Of Square Within-Cluster (SSW). Dengan rumus sebagai berikut :
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑋 𝑗 , 𝐶 𝑗 ) 𝑚𝑖 𝑗=𝑖 .....................................(1)
Dimana :
mi           =  jumlah data dalam cluster ke-i ci            =  centroid cluster ke-i d(X_j,C_j)  =  jarak  setiap  data  ke  centroid  i  yang dihitung menggunakan jara jarak euclidiance.
Sum  Of  Square  Between-Cluster  (SSB)  Perhitungan Sum  Of  Square  Between-Cluster  (SSB)  bertujuan
untuk  mengetahui  separasi  atau    jarak  antar  cluster. dengan rumus perhitungan sebagai berikut
𝑆𝑆𝐵 𝑖𝑗 = 𝑑 (𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) ................................................(2)
Dimana :
d (X_i,X_j) = jarak antara data ke i   dengan data ke j di cluster lain.
Ratio (Rasio)
Perhitungan  rasio  (Ri,j)  ini  bertujuan  untuk mengetahui nilai perbandingan antara cluster ke-i dan cluster ke-j untuk menghitung nilai rasio yang dimiliki oleh masing-masing cluster. indeks I dan j merupakan merepresentasikan  jumlah  cluster,  dimana  jika terdapat  4  cluster  maka  terdapat  indeks  sebanyak  4 yaitu i,j,k dan l. untuk menentukan nilai rasio dengan rumus sebagai berikut :
𝑅 𝑖𝑗……,𝑛 = 𝑆𝑆𝑊𝑖+𝑆𝑆𝑊𝑗+⋯+𝑆𝑆𝑊𝑛
𝑆𝑆𝐵𝑖,𝑗+⋯+𝑆𝑆𝐵𝑛𝑖,𝑛𝑗 ..................................(3)
Dimana :
〖 SSW 〗 _i    =   Sum  Of  Square  Within-Cluster  pada centroid i 〖 SSB 〗 _(i,j) =  Sum of Square Between Cluster data ke i dengan j pada cluster yang berbeda
Pada rumus perhitungan 2.5 n akan berlanjut sejumlah cluster  yang  dipilih  dengan  syarat  ni  tidak  sama dengan nj.
Davies Bouldin Index (DBI)
Nilai rasio yang diperoleh dari rumus 2.5  digunakan untuk  mencari  nilai  DBI  dengan  menggunakan perhitungan sebagai berikut :
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑘 𝑖=1 (𝑅𝑖, 𝑗, … 𝑘) 𝑖≠𝑗 .....................(4)
Dimana, Ri,j merupakan ratio dari nilai SSW dan SSB melalui  perhitungan  rumus  2.5  dari  perhitungan  2.6 maka  dapat  diketahui  k  adalah  jumlah  cluster.  Dari perhitungan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  dapat disimpulkan  bahwa  jika  semakin  kecil  nilai  Davies Bouldin Index (DBI) yang diperoleh (non negatif >= 0) maka cluster tersebut semakin baik.
Dari  Operators  Cluster  Distance  Performance diperoleh juga nilai Davies-Bouldin Index (DBI) dari ke-3  clustering  yaitu, 𝑘 =2:  0.499, 𝑘 =3:  0.468, 𝑘 =4 0.435, dilihat dari hasil tersebut nilai Davies-Bouldin Index (DBI) yang paling mendekati nol ialah pada saat 𝑘 = 4: 0.435, sehingga tingkat akurasi dari hasil cluster termasuk baik, karena nilai DBI sudah mendekati nol seperti digambar 10.
Gambar 10. Nilai Davies Bouldin

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  diuraikan diatas  maka  dapat  disimpulkan  hasil  dari  penelitian “Penerapan  data  mining  menggunakan  metode  k- means  clustering  pada  penjualan  tas  di  Asia  Toserba Cirebon” adalah nilai avarage within centroid distance dari  ke  3  clustering  dibuktikan  pada  operator  cluster distance performance diperoleh 𝑘 = 2: 2007842385.954, 𝑘 =  3:  969761146.003, 𝑘 =  4: 554546997.018. Jumlah cluster yang sudah ideal pada penelitian ini dibuktikan dengan Elbow Method adalah pada saat k = 3. Nilai davies bouldin index (DBI) yang mendekati  nol  adalah  pada  saat  k  =  4  dengan  nilai davies bouldin k = 4: 0.435.
DAFTAR PUSTAKA [1]  A. Nugraha, O. Nurdiawan, and ..., “PENERAPAN  DATA  MINING  METODE  K- MEANS  CLUSTERING  UNTUK  ANALISA PENJUALAN  PADA  TOKO  YANA  SPORT,” JATI (Jurnal Mhs. … , 2022, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/5755
[2]  G. Aprilianur and E. L. Hadisaputro, “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam Hijab Penajam,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu
… , 2022,
[Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/articl e/view/4684
[3]  H.  Syahputra,  “Clustering  Tingkat  Penjualan Menu  (Food  and  Beverage)  Menggunakan Algoritma K-Means,” J. KomtekInfo , vol. 9, pp. 29–33, 2022, doi: 10.35134/komtekinfo.v9i1.274.
[4]  I.  S.  Mangku  Negara,  P.  Purwono,  and  I.  A. Ashari,  “Analisa  Cluster  Data  Transaksi
Penjualan  Minimarket  Selama  Pandemi  Covid- 19  dengan  Algoritma  K-means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, p. 153, 2021, doi: 10.31328/jointecs.v6i3.2693.
[5]  E.  Ramadanti  and  M.  Muslih,  “Penerapan  Data Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Populasi Ayam Petelur Di Indonesia,” Rabit   J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[6]  H. Pandiangan, “Penerapan Data Mining Dalam Clustering  Produksi  Daging  Sapi  Di  Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 1, no. 2, pp. 37–44, 2019, doi:
10.47709/cnapc.v1i2.239.
[7]  N.  Erlangga,  S.  Solikhun,  and  I.  Irawan,
“Penerapan Data Mining Dalam
Mengelompokan  Produksi  Jagung  Menurut Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 702–709, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1681.
[8]  A.  Triayudi  and  A.  Iskandar,  “Penerapan  Data Mining  Dalam  Penentuan  Proritas  Pemesanan Produk  Berdasarkan  dengan  Data  Penjualan Barang  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J. Comput. Syst. … , vol. 4, no. 1, pp. 25–30, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2523.
[9]  W.  A.  Wahyuni  and  S.  Saepudin,  “Penerapan Data Mining Clustering Untuk Mengelompokkan Berbagai  Jenis  Merk  Mesin  Cuci,” Semin.  Nas. Sist. … , pp. 306–313, 2021, [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismat ik/article/view/35%0Ahttps://sismatik.nusaputra .ac.id/index.php/sismatik/article/download/35/3 1
[10]  R.  Hasibuan  Budiansyah,  H.  Hafizah,  and  R. Mahyuni,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data  Nasabah  Kredit  Bermasalah  PT.  BPR Milala,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 7, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4767.
[11]  V.  A.  Ekasetya  and  A.  Jananto,  “Klusterisasi Optimal Dengan Elbow Method Untuk Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu Lintas Di
Kota Semarang,” J. Din. Inform. , vol. 12, no. 1,
pp. 20–28, 2020, doi: 10.35315/informatika.v12i1.8159.