## PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN PRODUK PADA PT ADVANTA SEEDS INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K - MEANS
Bayu Dwiputra Mudzakkir
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia bayudw97@gmail.com

## ABSTRAK
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  yang  menjadikan  semua  informasi  dapat  disimpan  dalam jaringan  computer,  membuat  munculnya  system  basis  data  yang  sangat  besar.  Data  Mining  salah  satunya, merupakan  teknologi  yang  sangat  berguna  untuk  membantu  perusahaan  menemukan  informasi  yang  sangat penting dari gudang data (Data Warehouse). Clustering merupakan salah satu metode dalam Data Mining yang bersifat  tanpa  arahan  (unsupersived).  Penggunaan  algoritma  K-Means  adalah  dapat  membantu  dalam mengelompokan  data,  informasi  yang  ditampilkan  berupa  nilai  centeroid  dari  tiap  –  tiap  cluster,  untuk mengelompokan barang berdasarkan tingkat kelarisan barang  pada PT.ADVANTA SEEDS INDONESIA.
Kata kunci : Data Minimg, algoritma K-Means, tingkat kelarisan barang,
1 PENDAHULUAN
Data Mining salah satunya, merupakan teknologi  yang  sangat  berguna  untuk  membantu perusahaan  menemukan  informasi  yang  sangat penting  dari  gudang  data  (Data  warehouse).  Banyak pengertian  mengenai  Data  Mining,  salah  satunya menurut  Witten  et  all  (2011),  Data  Mining  adalah melakukan ekstraksi data untuk memperoleh informasi  penting  yang  sifatnya  implisit  dan sebelumnya  tidak  di  ketahui  dari  suatu  data.  Data Mining  erat  kaitannya  dengan  data,  informasi  dan pengetahuan.  Proses  Data  Mining  dimulai  dengan mengekstraksi  data  yang  kemudian  menghasilkan sebuah informasi. Informasi yang dihasilkan kemudian diolah untuk menghasilkan biasa berbentuk pola (pattern). Pola inilah yang kemudian diterjemahkan  menjadi  sebuah  pengetahuan.  Dan pengetahuan  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk mengambil  keputusan  oleh  pimpinan  dalam  sebuah perusahaan.  Clustering  merupakan  salah  metode dalam  Data  Mining  yang  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised).  Ada  dua  metode  yang  digunakan dalam clustering, yaitu metode Hierarchy dan metode Non  Hierarchy.  Yang  termasuk  kedalam  metode Hierarchy  adalah  complete  linkage  clustering,  single linkage  clustering,  average  linkage  clustering  dan centroid linkage clustering. Sedangkan yang termasuk metode Non Hierarchy adalah K-means dan Fuzzy K- means.  Koperasi  Keluarga  Besar  Semen  Padang, yang bergerak dalam bidang penjualan barang-barang kebutuhan  sehari-hari,  memiliki  Toserba  yang menyediakan  barang yang lengkap.  Sehingga Pimpinan  kesulitan  untuk  mengetahui  barang  mana yang  lebih  di  minati  dan  banyak  di  beli.  Maka  perlu di  identifikasi  dan  di  kelompokkan  produk  apa  saja
yang  diminati  sehingga  bisa  menyusun  faktor-faktor apa  saja  yang  dapat  menarik  konsumen  baru  untuk membeli.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma klasifikasi K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  clustering  yang berulang  –  ulang.  Algoritma  K-Means  dimulai dengan pemilihan secara acak K, K disini merupakan banyaknya  Cluster  yang  ingin  dibentuk.  Kemudian tetapkan nilai-nilai K secara random, untuk sementara nilai  tersebut  menjadi  pusat  dari  cluster  atau  biasa disebut dengan centeroid, mean atau “means”. Hitung jarak setiap data yang ada terhadap  masing  –  masing centeroid  menggunakan  rumus  Euclidian  hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data dengan centeroid. Klasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centeroid. Lakukan langkah tersebut hingga nilai centeroid tidak berubah (stabil)(Snati, 2012:54)

## 2.2. Data Mining
Menurut  Widodo  (2013:1)  Data  Mining  adalah analisa  terhadap  data  untuk  menemukan  hubungan yang jelas serta menyimpulkan yang belum diketahui sebelumnya  dengan  cara  terkini  dipahami  dan berguna  bagi  pemilik  data  tersebut.  Sedangkan menurut  Sulianta  (2010:17)  Data  Mining  adalah metoda yang digunakan untuk mengekstraksi informasi  prediktif  tersembunyi  pada  database,  ini adalah  teknologi  yang  sangat  potensial  bagi persahaan dalam memberdayakan data wirehouse.
Secara garis besar,data mining dapat dikelompokkan menjadi 2 kategori utama,yaitu:
Deskriptive mining , yaitu proses untuk menemukan  karakteristik  penting  dari  data  dalam satu  basis  data.  Teknik  data  mining  yang  termasuk
descriptive  mining  adalah clustering , asosiation ,dan sequential mining .
Predictive,  yaitu  proses  untuk  menemukan  pola dari data dengan menggunakan beberapa variable lain di  masa depan.Salah satu teknik  yang terdapat dalam predictive mining adalah klasifikasi. Secara sederhana data mining biasa dikatakan sebagai proses penyaring  atau  “menambang”  pengtahuan  dari sejumlah data yang besar.Istilah lain untuk data miing adalah Knowlegde Discovery in Database (KDD).Walaupun  data  mining  sendiri  adalah  bagian dari  tahapan  proses  KDD  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. KDD

## 2.3. Clustering
Menurut  Widodo  (2013:9) Clustering atau klasifikasi  adalah  metode  yang  digunakan  untuk membagi  rangkaian  data  menjadi  beberapa  group berdasarkan kesamaan-kesamaan yang telah ditentukan  seblumnya. Cluster adalah  sekelompok atau  sekumpulan  objek-objek  data  yang  similar  satu sama  lain  dalam cluster yang  sama  dan  dissimilar terhadap  objek-objek  yang  berbeda  cluster.Objek akan  dikelomokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih  cluster sehingga objek-objek  yang  berada dalam  satu cluster akan  mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu dengan  yang  lainnya.  Objek–objek  dikelompokkan berdasarkan prinsip  memaksimalkan kesamaan objek pada  cluster  yang  sama  dan  memaksimalkan ketidaksamaan pada cluster yang berbeda.  Kesamaan objek  biasanya  diperoleh  dari  nilai-nilai  atribut  yang menjelaskan  objek  data,  sehingga  objek-objek  data biasanya  dipresentasikan  sebagai  sebuah  titik  daam ruang multidemensi. Dengan menggunakan clustering ini,kita  dapat  mengkalsifikasikan  daerah  yang  padat, menemukan  pola-pola  distribusi  secara  keseluruhan, dan  menemukan  keterkaitan  yang  menarik  antara atribut  data.  Dalam  data  mining,  usaha  difokuskan pada  metode-metode  penemuan  untuk  cluster  pada basis data berukuran  besar secara  efektif dan efisien. Beberapa  kebutuhan  clustering  dalam  data  mining meliputi  skalabilitas,  kemampuan  untuk  menangani tipe  atribut  yang  berbeda  mampu  menangani dimensionalitas  yang  tinggi,  menangani  data  yang mempunyai  noise,  dan  dapat  diterjemakan  dengan mudah. Adapun tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objektif function yang diset
dalam  proses clustering ,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalisasikan  variasi  dalam  suatu cluster . Dan  meminimalisasikan  variasi antar cluster. Secara  garis  besar,  terdapat  beberapa  metode klasifikasi data. Pemilihan metode clustering tergantung  pada  tipe  data  dan  tujuan clustering itu sendiri.

## 2.4. Metode K-Means
K-Means  merupakan  saalah  satu  metode    data clustering  non  hierarki  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  berbedadikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lainnya.
K-Means  adalah  metode  clustering  berbasis jarak  yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah  cluster dan  algoritma  ini  haya  bekerja  pada  atribut  numeric. Algoritma  K-Means  termasuk  partitioning  clustering yang  memisahkan  data  ke  k  daerah  bagian  yang terpisah.  Algoritma  K-Means  sangat  terkenal  karena kemudahan  dan  kemampuannya  untuk  mengcluster data  yang  besar  dan  data  outlier  dengan  sangat cepat.Dalam  algoritma  K-Means,  setiap  data  harus termasuk  ke  cluster  tertentu  dan  bisa  dimungkinkan bagi  setiap  data  yang  termasuk  cluster  tertentu  pada suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan  berikutnya berpindah kecluster lainnya.
Pada  dasarnya  penggnaan  algoritma  dalam melakukan  proses  clustering  tergantung  dari  data yang  ada  dan  konklusi  yang  ingin  dicapai.  Untuk  itu digunakan  algoritma K-Means yang  didalamnya membuat aturan sebagai berikut:
1) Jumlah Cluster prerlu diinputkan
2) Hanya memiliki atribut bertipe numeric . Algoritma K-Means merupakan metode nonhierarki  yang  pada  awalnya  mengambil  sebagian banyaknya komponen populasi untuk dijadikan pusat cluster  awal.  Pada  tahap  ini  pusat  cluster  dipilih secara  acak  dari  sekumpulan  populasi  data. Berikutnya K-Means menguji masing-masing komponen  di  dalam  populasi  data  dan  menandai komponen  tersebut  ke  salah  satu  pusat  cluster  yang telah  didefinisikan  tergantung  dari  jarak  minimum antar komponen dengan tiap-tiap cluster.Posisi puasat cluster  akan  dihitung  kembali  sampai  semua komponen  data  digolongkan  kedalam  tiap-tiap  pusat cluster  dan  terakhir  akan  terbentuk  posisi  pusat cluster yang baru.
Algoritma K-Means pada  dasarnya  melakukan dua  proses,  yakni  proses  pendeteksian  lokasi  pusat tiap  cluster  dan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap- tiap cluster.Cara kerja algoritma K-Means : 1. Tentukan k sebagai  jumlah  cluster  yang  ingin dibentuk.
2. Bangkitkan k centroid(titik  pusat  cluster)  awal secara random.
3. Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid.
4. Setiap data memilih centroid yang terdekat.
5. Tentukan  posisi  centroid  yang  baru  dengan  cara menghitung  nilai  rata-rata  dari  data-data  yang terletak pada centroid yang sama.
6. Kembali  ke  langkah-3  jika  posisi  centrroid  baru dengan centroid yang lama tidak sama.

## 2.5. Produk
Produk menurut Kotler dan Amstrong (1996:274) adalah :  “ A  product  as  anything  that can be  offered  to  a  market  for  attention,  acquisition, use or  consumption  and  that  might  satisfy  a  want  or need ”.  Artinya  produk  adalah  segala  sesuatu  yang ditawarkan  ke  pasar  untuk  mendapatkan  perhatian, dibeli,  dipergunakan  dan  yang  dapat  memuaskan keinginan  atau  kebutuhan  konsumen.  Menurut Stanton,  (1996:222),  “ A  product  is  asset  of  tangible and intangible attributes, including packaging, color, price  quality  and  brand  plus  the  services  and reputation of the seller ”. Artinya suatu produk adalah kumpulan  dari  atribut-atribut  yang  nyata  maupun tidak  nyata,  termasuk  di  dalamnya  kemasan,  warna, harga,  kualitas  dan  merk  ditambah  dengan  jasa  dan reputasi  penjualannya.  Menurut  Tjiptono  (1999:95) secara konseptual produk adalah pemahaman subyektif  dari  produsen  atas  “sesuatu”  yang  bisa ditawarkan  sebagai  usaha  untuk  mencapai  tujuan organisasi  melalui  pemenuhan  kebutuhan  dan keinginan  konsumen,  sesuai  dengan  kompetensi  dan kapasitas  organisasi  serta  daya  beli.  Lima  Tingkatan Produk  Menurut  Kotler  (2003:408)  ada  lima tingkatan  produk,  yaitu  core  benefit,  basic  product, expected  product,  augmented  product  dan  potential product.  Penjelasan  tentang  kelima  tingkatan  produk adalah :
1. Core  benefit ( namely  the  fundamental  service  of benefit that costumer really buying ) yaitu manfaat dasar dari  suatu  produk yang ditawarkan kepada konsumen.
2. Basic  product ( namely  a  basic  version  of  the product )  yaitu  bentuk  dasar  dari  suatu  produk yang dapat dirasakan oleh panca indra.
3. Expected  product ( namely  a  set  of  attributes  and conditions  that  the  buyers  normally  expect  and agree  to  when  they  purchase  this  product )  yaitu serangkaian atribut-atribut produk dan kondisikondisi  yang  diharapkan  oleh  pembeli pada saat membeli suatu produk.
4. Augmented  product ( namely  that  one  includes additional  service  and  benefit  that  distinguish  the company’s  offer  from  competitor’s  offer )  yaitu sesuatu  yang  membedakan  antara  produk  yang ditawarkan  oleh  badan  usaha  dengan  produk yang ditawarkan oleh pesaing.
5. Potential product ( namely all of the argumentations  and  transformations  that  this product  that  ultimately  undergo  in  the  future ) yaitu  semua  argumentasi  dan  perubahan  bentuk
yang  dialami  oleh  suatu  produk  dimasa  datang. Klasifikasi  Produk  Banyak  klasifikasi  suatu produk  yang  dikemukakan  ahli  pemasaran, diantaranya  pendapat  yang  dikemukakan  oleh Kotler.
3 ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1. Metode Clustering K-Means Pertama akan kita bahas dulu metode clustering secara statistic untuk non hirachical method yaitu : K- Means Clustering
Algoritma :.
1. Partisi item menjadi K initial cluster
2. Lakukan proses pearhitungan dari daftar  item, tandai  item  untuk  kelompok  yang  mana berdasarkan  pusat  (mean)  yang  terdekat (dengan menggunakan distance dapat digunakan Euclidean distance) . Hitung kembali pusat centeroid untuk item  baru  yang diterima pada clustering yang kehilangan item.
3. Ulangi  step  2  hingga  tidak  ada  lagi  tempat yang akan ditandai sebagai cluster baru.
Pusat  awal cluster atau centeroid didapatkan secara  random,  untuk  penentuan  awal cluster diasumsikan  :  Pusat Cluster 1  (5  ,  30)  dan  Pusat Cluster 2 (25 , 6).

## 3.2. Diagram Konteks
Gambar  3  menunjukkan  bahwa user dan  proses clustering k-means saling  berhubungan,  terlihat user mengirimkan data user ke system proses clustering k- means dan  proses clustering membalas  dengan mengirimkan  data  barang  penjualan  dan  data  barang penjualan  mengirimkan  ke  aplikasi,  dari  aplikasi membuat laporan penjualan kemudian ke pimpinan.

## 3.3. DFD Level 0
Gambar 4. DFD Level 0
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa terdapat  tiga  buah  alur  proses  yaitu  antara  data barang,  data  penjualan  dan  proses  metode  k-means. Hubungan  pertama  data  barang  menjelaskan  proses penginputan  data  barang  dan  data  penjulan  barang, aplikasi  menghasilkan  sebuah  laporan  penjualan barang  dan  mengirimkan  laporan  data  penjualan barang  ke  pimpinan.  Sedangkan  hubungan  yang kedua  yaitu  menjelaskan  hubungan  antara  user  dan data  barang,  user  menginputkan  data  penjualan menghasilkan poses clustering k-means di aplikasi.

## 3.4. Pemodelan Analisis ERD
MEMILIKI DATA BARANG DATA PENJUALAN KODE BIBIT HARGA SATUAN STOK NOMOR PEMBELIAN JENIS BIBIT JENIS BIBIT NOMOR PENJUALAN JUMLAH TANGGAL KODE BIBIT TOTAL

## Gambar 5. ERD

## 3.5. Perancangan File Tabel
a) Tabel Data Beli Bibit
Nama File : tbbeli Primary Key : no_beli Tabel 1. Tabel Data Beli Bibit Nama Field Type Keterangan No_beli Varchar(25) Nomor beli Kode_bibit Varchar(25) Kode bibit Jenis_bibit Varchar(25) Jenis bibit Harga Satuan Int(4) Harga satuan bibit (kg) Stok Int(4) Jumlah stok masuk
b) Tabel Data Penjualan Nama File : tbjual Primary Key : No_jual Tabel 2. Tabel Data Penjualan Bibit Nama Field Type Keterangan No_Jual Varchar(25) Nomor Penjualan Tanggal Date(30) Tanggal Penjualan Kode_bibit Varchar(25) Kode Bibit Jenis Bibit Varchar(25) Jenis Bibit Jumlah_jual Int(30) Jumlah Penjualan Total_jual Int(30) Total Penjualan

## 3.6. Perancangan Pengujian
Dalam  tahapan  ini  user  melakukan  pengujian dengan  metode  pengujian  yang  dipakai  adalah black box  testing . black  box  testing atau  test  fungsional adalah  pengujian  program  yang  dilakukan  oleh pengembang  (Programmer)  dengan  memberikan input tertentu dan  melihat hasil  yang didapatkan  dari input  tersebut.  dengan  kata  lain, black  box  testing terfokus pada fungsionalitas sistem. Dalam melaksanakan  blackbox  testing,  kami  menggunakan beberapa  kriteria  yang  akan  diujikan.  kriteria-kriteria tersebut antara lain :
1) Kemampuan Interface sistem untuk menjalankan fungsinya.
2) Kemampuan  sistem  untuk  menjalankan  fungsi interface.
3) Kemampuan sistem untuk menangani inputinput  form  yang  berada  di  luar  boundary sistem.
4) Kemampuan  sistem  untuk  menangani  masalah keamanan
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisa Sistem Aktual
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  di Minimarket  PT  ADVANTA  SEED  INDONESIA, didapatkan  system  yang  sudah  berjalan  dan digunakan  saat  ini  masih  manual.  Disamping  itu, pemilik Minimarket MM.TIKA
Bengkulu mempunyai kesulitan dalam mengklasifikasian produk  yang  laku  dengan  yang  tidak  laku.  Hal tersebut tentunya akan sulit karena banyaknya produk yang masuk dan keluar setiap harinya.

## 4.2 Analisa Sistem Baru
Dari  kekurangan  sistem  yang  sedang  berjalan tersebut maka dibuatlah suatu aplikasi pengelompokkan penjualan bibit dengan  menerapkan metode k-means dengan menggunakan bahas pemograman  visal  basic  6.0.  Aplikasi  ini  nantinya dapat  mengklasifikasikan  penjualan  bibit  yang  laku dan  kurang  laku.  Sehingga  pemesanan  bibit  yang kurang laku dapat dikurangi.
4.3 Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Untuk mengukur  jarak antara data dengan pusat cluster digunakan Euclidian distance , kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut :
d |= x – y = | ∑i n 1 = ( xi – yi ) 2 x = pusat cluster y = data
dalam  kasus  ini  telah  dipilih  pusat  awal cluster yaitu  C1  (341  ,  197)  dan  C2  (537,  238).  Lalu dilakukan  penghitungan  jarak  dari  sisa  sampel  data dengan pusat cluster yang dimisalkan dengan M(a,b) dimana  a  merupakan  stok  barang  dan  b  merupakan jumlah bibit yang terjual.
M1 = ( 428 , 214 ) M2 = ( 282 , 173 ) M3 = ( 86 , 43 )
M4 = ( 871 , 632 ) M5 = ( 266 , 163 )
Hitung  Euclidean  distance  dari  semua  data  ke setiap titik pusat pertama :
D 11 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(428  – 341 ) 2 + ( 214 – 197 ) 2 = 88.6453 D 12 = √(M 2x – C 1x ) 2 + (M 2y – C 1y ) 2 = √(282  – 341 ) 2 + ( 173 – 197 ) 2 = 63.6945 D 13 = √(M 3x – C 1x ) 2 + (M 3y – C 1y ) 2 = √(86  – 341 ) 2 + ( 86 – 197 ) 2 = 297.8942 D 14 = √(M 4x – C 1x ) 2 + (M 4y – C 1y ) 2 = √(871  – 341 ) 2 + ( 632 – 197 ) 2 = 685.656 D 15 = √(M 5x – C 1x ) 2 + (M 5y – C 1y ) 2 = √(266  – 341 ) 2 + ( 163 – 197 ) 2 = 84.0535
Dengan cara yang sama hitung jarak tiap titik ke titik pusat ke-2 :
D 21 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(428  – 537 ) 2 + ( 214 – 238 ) 2 = 111.610 D 22 = √(M 2x – C 1x ) 2 + (M 2y – C 1y ) 2 = √(282  – 537 ) 2 + ( 173 – 238 ) 2 = 263.153 D 23 = √(M 3x – C 1x ) 2 + (M 3y – C 1y ) 2 = √(86  – 537 ) 2 + ( 86 – 238 ) 2 = 491.351 D 24 = √(M 4x – C 1x ) 2 + (M 4y – C 1y ) 2 = √(871  – 537 ) 2 + ( 632 – 238 ) 2 = 516.519 D 25 = √(M 5x – C 1x ) 2 + (M 5y – C 1y ) 2 = √(266  – 537 ) 2 + ( 163 – 238 ) 2 = 536.479
Dari  hasil  perhitungan  Euclidean  distance  ke titik pusat pertama, dapat dibandingkan :
Tabel 3 Hasil Literasi 1 C1 C2 M1 88.6453 111.610 M2 63.6945 263.153 M3 297.8942 491.351 M4 685.656 516.519 M5 84.0535 536.479
Dari  tabel  hasil  literasi  1  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  {M1,M2,M3,M5}  adalah  anggota dari C1 dan {M4} adalah anggota dari C2.
Selanjutnya  menentukan  posisi  titik  centroid baru  untuk  menghitung  literasi  ke-2,  yaitu  dengan cara
Sehingga  didapatkan  titik  pusat  atau  centroid yang baru yaitu C1 = ( 354 , 197.66) dan C2 = (871 , 632).  Lalu  dilakukan  perhitungan  Euclidean  distance dari  semua  data  ke  titik  pusat  yang  baru  (C1,  C2) seperti yang dilakukan pada literasi 1.
D 11 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(428  – 354 ) 2 + ( 214 – 197 ) 2 = 75.9275 D 12 = √(M 2x – C 1x ) 2 + (M 2y – C 1y ) 2 = √(282  – 354 ) 2 + ( 173 – 197 ) 2 = 75.9846 D 13 = √(M 3x – C 1x ) 2 + (M 3y – C 1y ) 2 = √(86  – 354 ) 2 + ( 86 – 197 ) 2 = 290.07 D 14 = √(M 4x – C 1x ) 2 + (M 4y – C 1y ) 2 = √(871  – 354 ) 2 + ( 632 – 197 ) 2 = 675.65
D 15 = √(M 5x – C 1x ) 2 + (M 5y – C 1y ) 2 = √(266  – 354 ) 2 + ( 163 – 197 ) 2 = 94.339 Dengan cara yang sama hitung jarak tiap titik ke titik pusat ke-2 :
D 21 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(428  – 871 ) 2 + ( 214 – 632 ) 2 = 609.07
D 22 = √(M 2x – C 2x ) 2 + (M 2y – C 2y ) 2 = √(282  – 871 ) 2 + ( 173 – 632 ) 2 = 746.72 D 23 = √(M 3x – C 2x ) 2 + (M 3y – C 2y ) 2 = √(86  – 871 ) 2 + ( 86 – 632 ) 2 = 939.86 D 24 = √(M 4x – C 2x ) 2 + (M 4y – C 2y ) 2 = √(871  – 871 ) 2 + ( 632 – 632 ) 2 = 0 D 25 = √(M 5x – C 2x ) 2 + (M 5y – C 2y ) 2 = √(266  – 871 ) 2 + ( 163 – 632 ) 2 = 765.49
Dari  hasil  perhitungan  Euclidean  distance  ke titik pusat ke-2, dapat dibandingkan :
Tabel 4 Hasil Literasi 2 C1 C2 M1 75.9275 609.07 M2 75.9846 746.72 M3 290.07 939.86 M4 675.65 0 M5 94.339 765.49
Dari  tabel  hasil  literasi  1  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  {M1,M2,M3,M5}  adalah  anggota dari C1 dan {M4} adalah anggota dari C2.
Karena  pada  literasi  ke-2  posisi  cluster  tidak berubah/sama  dengan  posisi  cluster  pada  literasi pertama maka proses literasi dihentikan
Dari  perhitungan  dari  literasi  pertama  dan  ke-2 dapat disimpulkan bahwa M1,M2,M3,M5 merupakan
anggota  dari  cluster  1  dan  M4  merupakan  anggota dari cluster 2.

## 5 Hasil Perancangan Sistem 5.1 Menu Utama
Adapun  awal  dari  tampilan  aplikasi  ini  adalah file  menu  utama,  maka  pertama  kali  pada  layar  akan terlihat  tampilan  beberapa  pilihan  menu  seperti terlihat  pada  gambar  4.1  berikut.  Dalam  tampilan  ini terdapat menu data barang, data penjualan, dan proses metode k-means

## 5.2 Tampilan Menu Barang
Form  menu  utama  merupakan  antarmuka  yang memberikan arahan pada pemakai untuk penggunaan fasilitas yang tersedia pada system ini. Tampilan form menu  data  barang  akan  terdapat  menu  entri  data seperti kode barang, nama barang, satuan, harga serta stock.  Setelah  itu  pilih  tombol  simpan  agar  data disimpan di database

## 5.3 Tampilan Menu Data Penjuaan
Menu  data  penjualan  ini  adalah  tampilan penginputan  data  untuk  penjualan  yag  terdiri  dari  no penjualan, tanggal, kode bibit, jenis bibit,  jumlah dan
total.  Dan  selain  itu  juga  terdapat  tombol  simpan untuk  menyimpan  data,  edit  untuk  merubah  data, hapus  untuk  menghapus  data  dan  exit  untuk  keluar dari menu data penjualan.

## 5.4 Tampilan Menu Proses K-Means
Di  dalam  halaman  menu  proses  ini  terdapat button  yang  berfungsi  melakukan clustering data barang  dan  penjualan  menggunakan  k-means  dan terdapat  button  yang  akan  menyimpan  hasil clustering menjadi laporan berformat pdf.
6 Pengujian Sistem
Pengujian blackbox ( blackbox  testing )  adalah salah  satu  metode  pengujian  perangkat  lunak  yang berfokus  pada  sisi  fungsionalitas,  khususnya  pada input  dan  output  aplikasi  (apakah  sudah  sesuai dengan  apa  yang  diharapkan  atau  belum).  Tahap pengujian  atau  testing  merupakan  salah  satu  tahap yang  harus  ada  dalam  sebuah  siklus  pengembangan perangkat  lunak  (selain  tahap  perancangan  atau desain)
No Skenario Pengujian Test Case Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Mengosongkan semua isian data barang, lalu langsung meng klik tombol “simpan” Nomor Beli:- Kode bibit:- Stok:- System tidak menyimpan data Sesuai harapan Valid 2. Hanya mengisi Data nomor beli,kode bibit,stok lalu langsung meng klik tombol “simpan” Nomor Beli:kata Kode bibit:kata Stok:kata Sistem akan menyimpan data yang diinput Sesuai harapan Valid 3. Hanya mengisi nomor jual,tanggal,kode bibit dan jumlah jual pada data penjualan, lalu langsung mengklik tombol “simpan” Nomor jual: kata Tanggal: kata Kode bibit: kata Jumlah jual: kata System akan menyimpan data yang diimput Sesuai harapan Valid 4. Menginputkan sintaks pada data barang, lalu mengklik tombol “simpan” Nomor beli:kata Kode bibit: kata Stok: kata System akan menyimpan data yang diimput Sesuai harapan Valid

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  maka kesimpulan dari penelitian ini antara lain.
1. Pengklasteran  dengan  menggunakan  metode  K- Means didapatkan untuk bibit yang laku dengan yang kurang laku.
2. Semakin  banyak  data  penjualan  barang  yang diinput,  maka  semakin  banyak  clustering centroid  yang  terbentuk  di  proses  metode kmeans.
3. Bibit yang laku terdiri dari SC 1. dan bibit yang kurang  laku terdiri dari  AV 4, AV 5, AV 7 dan AV 8.

## 5.2 Saran
Adapun saran sebagai acuan terhadap penelitian atau pengembangan selanjutnya, diantaranya :
1. Ada  beberapa  metode  klastering  yang  lainnya yang  masih  perlu  dianalisis  untuk  dijadikan sebagai referensi untuk mengembangkan metode k-means
2. Menggunakan  metode  atau  algoritma  klastering yang lainnya untuk pengelompokkan produk

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andriantantri,  E.,  Irawan,  J.D.  and  Indriani,  S., 2017.  Implementasi  Metode  Saving  Matriks Pada  Program  Komputer  Untuk  Penentuan Pendistribusian  Produk. Industri  Inovatif  Jurnal Teknik Industri , 5 (1), pp.10-14.
[2] Agusta, Y. 2007. K-means-Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait.  Jurnal
Sistem  dan  Informatika  Vol.3  (Februari  2007): 47-60.
[3] Ems,  TIM.  2012.  Web  Progreming  for Beginners. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
[4] Feri  Sulianta,  Dominikus  juju,  (2010),  Data Mining Meramalkan Bisnis. Perusahaan, Jakarta
: Elex Media Komputindo
[5] Hidayat,  T.,  dan  Istiadah,  N.  2011  .  Panduan Lengkap  Menguasai  SPSS  19  untuk  Mengolah Data Statistik Penelitian. Jakarta: Media Kita.
[6] Jurnal  by  Ahmad  Afif.  Clustering  Data Penjualan  dan  Persediaan  Barang  pada  PT. Sayap  Mas  Utama  dengan  Metode  K-Means.
STMIK GI MDP [7] Jurnal  by  Johan  Oscar  Ong.  Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University.  Program  Studi  Teknik  Industri, President  University,  Jln.  Jln.  Ki  Hajar Dewantara,  Kota  Jababeka,  Cikarang  Baru, Bekasi
[8] Kurniawan,  Rulianto.2010.  PHP  dan  MySQL. Palembang. Maxikom
[9] Pahevi,  Said  Mirza.  2013.  Pembangunan  Basis Data. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo
[10] Santosa,  B.  2007.  Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu
[11] Widodo.2004. Psikologi Belajar. Jakarta: RinekaCipta.