## ANALISIS RFM (RECENCY, FREQUENCY AND MONETARY) PRODUK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Ridho Yuli Firmansah, Joseph Dedy Irawan, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Ridhofirmansah@gmail.com

## ABSTRAK
Pada saat ini penggunaan teknologi saat ini sudah  mencakup  berbagai  bidang, salah satunya pada bidang bisnis.  Sintetic  store  merupakan  salah  satu  toko reseller yang  sudah  menggunakan  teknologi  dalam  proses bisnisnya. Setiap bulan, toko ini memesan kembali produk berdasarkan produk mana saja yang habis terjual pada bulan sebelumnya. Namun pemesanan kembali hanya berdasarkan total dari produk yang terjual saja, sehingga ada beberapa produk yang belum terjual juga ikut dipesan kembali. Hal ini menyebabkan adanya penumpukan barang  digudang.  Selain  itu,  produk  pakaian  yang  sering  diminati  pembeli  sering  habis  terjual.  Dalam  proses restock , data yang tercatat hanya beradasarkan produk-produk yang laku terjual. Pihak manajemen tidak memiliki sistem yang baik untuk mengatur proses ketersediaan stok produk pakaian dalam setiap ukuran. Karena itu, untuk mempermudah pengelompokkan produk pakaian berdasarkan tanggal terakhir transaksi, total pendapatan, warna dan  ukuran,  penulis  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  analisin  atribut  yang  digunakan menggunakan  atribut  RFM  yaitu Recency,  Frequency  dan  Monetary metode  K-Means Clustering . Pengelompokkan data-data menggunakan 3 cluster utama  yaitu tertinggi, sedang, dan rendah. Pada pembuatan website menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan framework Codeigniter  versi  3.  Hasil  pengujian menggunakan  metode  K-Means Clustering dan  perhitungan  manual  menunjukkan  bahwa  hasil  memiliki kesesuaian  sebesar  99%.  Pengujian  fungsional  merupakan  pengujian  aplikasi  yang  telah  dibuat  dengan mengimplementasikan ke beberapa browser seperti Google Chrome versi 86.0.4240.198, Microsoft Edge Version 87.0.664.47 dan Mozilla Firefox 75.0 didapatkan hasil sistem dapat berjalan 99% sesuai dengan fungsinya.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, K-Means, Clustering, Restock, Produk

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dapat  terlihat  dengan semakin  maraknya  penggunaan  komputer  dalam berbagai  bidang,  misalnya  bidang  pendidikan, kesehatan, hiburan, terlebih dalam bidang bisnis yang menuntut penggunaan teknologi. Begitu juga bagi toko Sintetic Store yang merupakan salah satu toko reseller yang  bergerak  di  bidang  Fashion  berupa  produk pakaian, celana, hingga sepatu yang semua berasal dari produk  lokal  hingga import .  Sintetic  Store  setiap bulannya  akan  menyediakan  kembali  produk-produk pakaian berdasarkan item mana saja yang habis terjual pada  bulan  sebelumnya.  Pihak  manajemen  akan memesan  kembali  berdasarkan  data  dari  hasil penjualan  dan  data  produk  yang  masih  tersedia  di gudang.  Namun,  data  yang  tersimpan  hanya menampilkan  berdasarkan  total  produk  yang  terjual saja, tidak berdasarkan warna atau ukuran dari pakaian tersebut.
Pada saat akan melakukan restock , sering terjadi penumpukkan  produk  pakaian.  Karena  hal  tersebut, beberapa permasalahan timbul  seperti  menumpuknya produk  pakaian,  karena  pihak  toko tidak  mengetahui pakaian  apa  saja  yang  paling  diminati  oleh  pembeli. Selain itu, untuk ukuran pakaian yang sering diminati pembeli  sering  kehabisan,  sehingga  tidak  dapat memenuhi  permintaan  pembeli.  Tidak  adanya  sistem manajemen  yang  baik  dalam  mengatur  proses ketersediaan  stok  pakaian  dalam  setiap  ukuran,
sehingga  terkadang  pihak  manajemen  melakukan restock tanpa  memperhatikan  ketersediaan  produk. Hal  ini  mengakibatkan  tidak  optimalnya  pendapatan yang didapatkan dari hasil penjualan produk dan juga semakin  menumpuknya  jumlah  barang  yang  ada  di gudang toko.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  maka Sintetic  Store  memerlukan  sebuah  aplikasi website yang  bertujuan  dapat  membantu  manager toko  untuk menentukan  keputusan  berapa  jumlah  kebutuhan untuk  melakukan restock produk.  Penerapan  sistem pendukung  keputusan  dapat  membantu  untuk melakukan restock barang  dengan  jumlah  kebutuhan yang dimana hasil dari keputusan tersebut membantu untuk  dapat  memberikan  jumlah  kebutuhan  dalam melakukan restock produk. Pengelompokkan dilakukan menggunakan metode klustering. Algoritma yang digunakan adalah K-Means dengan metode yang digunakan  adalah Clustering dan  hasil  yang  didapat dari algoritma K-MEANS Clustering adalah pengelompokkan  dan  yang  dikelompokkan  pada penelitian ini adalah produk yang ingin dijual.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Darmi  &  Setiawan  pada  tahun  2016  membuat penelitian  yang  berjudul  “ Penerapan Metode
Clustering K-Means Dalam Pengelompokan
Penjualan  Produk “.    Tujuan  penelian  dibuat  untuk
mempermudah  pihak  Swalayan  MM.  TIKA  dalam menemukan  informasi  dari  tumpukan-tumpukan  data yang berguna bagi Swalayan MM. TIKA. Tidak hanya itu  penulis  juga  mengharapkan  bisa  memberikan rangsangan kepada pengelolah data supaya lebih aktif dalam  menggali  informasi  yang  dibutuhkan  oleh Swalayan  MM.  TIKA,  sehingga  bisa  menjawab kebutuhan  dari  Swalayan.  Penulis  berharap  dapat membantu  memberikan  informasi  mengenai  hasil Clustering data penjualan. [1]
Setiawan  Pada  tahun  2018  membuat  penelitian berjudul  “ Pemanfaatan Metode K-Means Dalam Menentukan  Persediaan  Barang “. Tujuan  penelitian dibuat untuk menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan dalam  menentukan persediaan stok barang bagi perusahaan. Melalui sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat membantu perusahaan menghindari kekurangan maupun kelebihan persediaan  barang  sehingga  perusahaan  dapat melakukan  efisiensi  secara  cermat  dalam  hal pengadaaan barang. [2]
F.  R.  K.  Afiani  Pada  penelitian  berjudul “ Penerapan K-Means Clustering  Untuk  Mengetahui Varietas  Padi  Unggul  Produksi  Balai  Pengkajian Teknologi  Pertanian  Jawa  Timur ”.  tujuan  penelitian ini adalah dapat menciptakan informasi yang memadai dalam  memberitahukan  varietas  varietas  padi  unggul dalam  bidang  pertanian.  Dan  dapat  memberikan keputusan untuk dapat diprioritaskan dalam distribusi agar hasil pertanian dapat mengalami peningkatan [3]
B.  D.  Mudzakkir  pada  penelitian  berjudul “ Pengelompokan  Data  Penjualan  Produk  Pada  Pt Advanta  Seeds  Indonesia  Menggunakan  Metode K- Means  “.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan bibit yang laku dengan yang kurang laku. Dan juga semakin banyak data penjualan barang yang diinput,  maka  semakin  banyak Clustering centroid yang  terbentuk  di  proses  menggunakan  metode  K- Means. [4]
D. E. Kusyanti pada penelitian berjudul “ Sistem Pendukung  Keputusan  Pengelompokan  Pekerjaan Pembenahan  Jaringan  Irigasi  Tersier  Di  Kabupaten Malang Menggunakan Metode K-Means Clustering “. Tujuan  penelitian  ini  adalah  pengujian  terhadap fungsionalitas  sistem  dengan operating  system yang berbeda,  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai dengan fungsinya. Input utama adalah data lokasi dan data  nilai  dari  masing-masing  lokasi  yang  akan dihasilkan dalam  bentuk pengelompokan  yang terdiri dari  3  kelompok  pembenahan,  yaitu  peningkatan, pengembangan,  dan  rehabilitasi  serta  prediksi  biaya yang  akan  digunakan  dalam  kegiatan  pembenahan tersebut. [5]

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak
terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya  dibuat.  Adapun  pengertian  yang  lain mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan  yaitu merupakan  suatu  sistem  yang  berbasis  komputer interaktif  yang  dapat  memudahkan  para  pengambil keputusan dengan menggunakan data dan model untuk memecahkan  masalah-masalah  tidak  terstruktur. Sistem pendukung keputusan dibangun untuk menjadi alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk memperluas kapabilitas, namun tidak untuk menggantikan  penilaian  yang  sudah  ada.  Keputusan- keputusan  yang  membutuhkan  penilaian  merupakan tujuan  dari  adanya  sistem  pendukung  keputusan. Biasanya  sistem  pendukung  keputusan  disebut  juga dengan  sistem  terkomputerisasi  yang  mendukung pengambilan keputusan pada suatu organisasi [6].

## 2.3. Atribut RFM
1.Recency Recency adalah mengukur nilai pelanggan berdasarkan pembelian paling akhir yang dilakukan pelanggan.  Data  terpenting  yang  diperlukan  untuk menghitung nilai recency adalah tanggal pembelian terakhir. Nilai recency berkaitan dengan jarak antara tanggal  terakhir  transaksi  dengan  periode  analisis, sehingga  semakin  dekat  proses  pembelian  terakhir maka pelanggan tersebut semakin loyal.
2.Frequency
Frequency  adalah  mengukur  nilai  pelanggan berdasarkan  seberapa  sering  pelanggan  tersebut melakukan  transaksi.  Semakin  sering  melakukan transaksi  ini  memungkinkan  bahwa  pelanggan tersebut merupakan pelanggan potensial.
3.Monetary Monetary  adalah mengukur  nilai  pelanggan berdasarkan jumlah besaran transaksi yang dikeluarkan pelanggan dalam satu periode. Semakin banyak  jumlah  besaran  uang  yang  dikeluarkan pelanggan maka nilai M semakin besar.

## 2.4. Metode Clustering
Clustering adalah suatu metode pengelompokan berdasarkan ukuran kedekatan (kemiripan). Clustering merupakan  salah  satu  metode  data  mining  yang bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised )  yang  memiliki arti bahwa karakteristrik tiap cluster tidak ditentukan sebelumnya melainkan berdasarkan kemiripan atribut- atribut  dari  suatu  kelompok  atau cluster . Cluster membagi  data  menjadi  kelompok  kelompok  atau cluster berdasarkan  suatu  kemiripan  atribut-atribut diantara  sekumpulan  data,  atribut-atribut  yang  mirip tersebut dipresentasikan sebagai titik-titik dalam ruang multidimensi. Dalam data mining ada dua jenis metode Clustering yang  digunakan  dalam  pengelompokan data,  yaitu hierarchical  Clustering dan non- hierarchical Clustering [7] .
2.5. Algoritma K-Means K-Means Clustering 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 centroid ,  mean  atau  “ means ”. Hitung  jarak  setiap  data  yang  ada  terhadap  masing- masing centroid menggunakan  rumus Euclidian hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data  dengan centroid .  Klasifikasikan  setiap  data berdasarkan  kedekatannya  dengan centroid .  Lakukan langkah  tersebut  hingga  nilai centroid tidak  berubah (stabil) [8].
Pada proses Clustering terdapat langkah-langkah untuk  dapat  melakukan Clustering dengan  algoritma K-Means adalah sebagai berikut [9]: 1. Pilih jumlah cluster k.
2. Inisialisasi  k  pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling  sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusatpusat cluster  diberinilai  awal  dengan  angka-angka random,
3. Alokasikan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua  objek  tersebut.  Demikian  juga  kedekatan suatu  data  ke  cluster  tertentu  ditentukan  jarak antara data dengan pusat cluster. Dalam tahap  ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster. Jarak  paling  antara  satu  data  dengan  satu  cluster tertentu akan menentukan suatu data masuk dalam cluster mana. Untuk menghitung jarak semua data ke  setiap  tiitk  pusat  cluster  dapat  menggunakan teori  jarak Euclidean yang  dirumuskan  sebagai berikut:
𝐷(𝐼, 𝐽) =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑛𝑖 − 𝑋 𝑛𝑗 ) 2 … … … (1)
Dimana : D(I,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xni = Data ke i atribut data ke n Xnj = Titik pusat ke j pada atribut ke n
4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang  sekarang.  Pusat cluster adalah  rata- rata dari semua data/objek dalam cluster tertentu. Jika  dikehendaki  bisa  juga  menggunakan  median dari cluster tersebut.  Jadi  rata-rata  (mean)  bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai. 5. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang  baru.  Jika  pusat cluster tidak  berubah  lagi maka proses Clustering selesai.  Atau, kembali ke langkah  nomor  3  sampai  pusat cluster tidak berubah lagi.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisi  kebutuhan  fungsional  adalah  analisi mengenai  fitur  fitur  apa  saja  yang  digaunakan  pada aplikasi  ANALISIS  RFM  ( Recency,  Frequency  and
Monetary )  PRODUK  MENGGUNAKAN  METODE K-MEANS ini, adalah :
1. Sistem  dapat  melakukan login  admin dan manager.
2. Sistem dapat menampilkan Tampilan dashboard yang  berisikan  Tampilan  awal  pada website tersebut.
3. Sistem  dapat  menampilkan  menu  data  barang, data  transaksi  dan  data  proses.  Pada  menu tersebut  admin  dapat  memasukkan  data  barang melalui import  to  excel ataupun  memasukkan secara manual.
4. Sistem  dapat  menampilkan  proses Clustering dimana  pada  menu  proses Clustering dapat ditampilkan  data  yang  diproses  beserta  iterasi yang berlangsung.
5. Sistem  dapat  menampilkan  hasil  dari  proses  K- Means Clustering .
6. Sistem  dapat  mencetak  data  barang  dan  data penjualan kedalam bentuk file pdf.

## 3.2. Data Flow Diagram (DFD Level 0)
Data  flow  diagram  level  0  adalah  proses bagaimana  data  bekerja.  Dimana  admin  sebagai pemegang hak akses untuk bagian data menambahkan data  untuk  dapat  diproses  pengelompokan  datanya. Setelah  data  yang  dibutuhkan  berhasil  di  proses Clustering maka  data  hasil Clustering akan  di  di berikan kepada pihak manager. Proses alur data ini di tunjukkan pada Gambar 2

## Gambar 2 DFD Level 0
3.3. Data Flow Diagram (DFD Level 1) Data  flow  diagram level  1  adalah  penjelasan lebih  jelas  dari  level  0  yang  dimana  dari  setiap  alur datanya dijelaskan mendetail. Proses alur data level 1 ini di tunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 DFD Level 0
3.4. Flowchart Admin
Flowchart sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 Flowchart Admin
Seperti  yang sudah di tampilkan pada gambar 4 Tampilan flowchart Admin.  Pertama  jika  ingin menggunakan  sistem  ini diharuskan untuk login agar mengetahui  siapa  yang  masuk  karna  user  login  akan menentukan  hak  akses  yang  akan  di  berikan.  Jika pengguna  tidak  dapat  login  hanya  dapat  mengakses bagian  awal  saja  yaitu  petunjuk  dan  halaman  about saja.  Setelah  dapat login di  aplikasi  maka  akan diarahkan  ke  menu dashboard yang  didalamnya tersedia  Tampilan  informasi website .  Maka  Langkah selanjutnya  apakah  ingin  berpindah  menu  terdapat Tampilan menu yang dapat diakses yaitu data dan data variabel. Dimana pada menu data akan menampilkan pilihan  data  barang,  data  penjualan  dan  data  proses. Sedangkan pada menu data variabel manampilkan data recency , data monetary , dan data frequency .
3.5. Flowchart Manager
Flowchart sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 5 Flowchart Manager
Seperti  yang sudah di tampilkan pada gambar 5 Tampilan flowchart Manager.  Pertama  jika  ingin menggunakan  sistem  ini diharuskan untuk login agar mengetahui  siapa  yang  masuk  karna  user  login  akan menentukan  hak  akses  yang  akan  di  berikan.  Jika pengguna  tidak  dapat  login  hanya  dapat  mengakses bagian  awal  saja  yaitu  petunjuk  dan  halaman  about saja.  Setelah  dapat login di  aplikasi  maka  akan diarahkan  ke  menu dashboard yang  didalamnya
tersedia  Tampilan  informasi website .  Maka  Langkah selanjutnya  apakah  ingin  berpindah  menu  terdapat Tampilan  menu yang dapat diakses yaitu analisa data dan cetak data. Dimana pada  menu analisa data akan menampilkan  pilihan  Proses  K-Means.  Sedangkan pada menu cetak data manampilkan cetak data barang, cetak  data  penjualan  dan  cetak  K-Means.  Sedangkan untuk  proses  iterasi  K-Means  prosesnya  adalah menghitung  jarak  yang  dimana  jika  nilai  jark  tidak berubah  maka  akan  menampilkan  hasil  Kmenas. Untuk  cetak  data  hanya  memproses  berupa  hasil output dengan ekstensi Pdf. Jika semua proses berhasil maka  akan  di  akhiri  dengan  proses  logout  yang diarahkan kembali pada Tampilan menu awal.

## 3.6. Flowchart Metode
Flowchart  metode  ini  menjelaskan  proses berjalananya Sistem pada aplikasi seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 Flowchart Metode
Pertama  memilih  jumlah cluster yang  akan digunakan  disini  di  deklarasikan  dengan  simbol  X. setelah  menentukan  jumlah cluster maka  Langkah selanjutnya  adalah  inisialisasi  X  pada  pusat cluster biasanya Langkah  ini dilakukan dengan cara random untuk  dapat  menentukan  nilai cluster -nya.  Setelah menemukan  nilai  awal cluster maka  masuk  dalam proses  alokasi  data  yang  dimana  akan  menentukan jarak daru objek  yang akan dihitung  jika  jarak sudah ditemukan maka Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak tiap pusat cluster dan biasanya untuk dapat  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik menggunakan  teori  jarak euclidan .  Ketika  hasilnya sudah keluar maka akan dihitung Kembali menggunakan  pusat cluster baru  yang  sudah  di tentukan. Sampai hasil yang didapatkan tidak berubah Kembali. dan jika pusat akhirnya tidak berubah sama seperti  sebelumnya  maka  perhitungan  dapat  di hentikan  maka  proses Clustering tersebut  selesai. namun  jika  nilainya  masih  berubah  maka  ulangi kembali  Langkah  menghitung  sampai  hasil  akhirnya sama seperti hasil sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan data proses
Pada  Gambar  7  Data  proses  berguna  untuk  data sampel  awal  yang  akan  dilakukan  pengelompokan menggunakan  algoritma  K-Means Clustering .  Dari  data tersebut  ditentukan  3  atribut  yang  digunakan  yaitu  Nilai Recency, Monetary dan Frequency.

## Gambar 7 Tampilan data proses

## 4.2. Tampilan Proses K-Means Clustering Iterasi ke 1
Pada Gambar 8 ditunjukkan proses K-Means iterasi ke  1 ditampilkan  proses perhitungan  awal  dari data  yang sudah ditentukan.
Gambar 8 Tampilan K-Means Iterasi ke 1

## 4.3. Tampilan Proses K-Means Clustering  terakhir
Pada Gambar 9 ditampilkan hasil iterasi terakhir yang dimana  hasil  perhitungan  dilakukan  setelah  menghitung nilai pusat cluster terbaru dengan menghitung menggunakan  nilai sebelumnya. Dan didapatkan  nilainya sama  seperti data sebelumnya dan  iterasi pun  berhenti  di iterasi ke 4
Gambar 9 Tampilan K-Means iterasi ke 4

## 4.4. Tampilan Hasil Clustering
Pada Gambar 10 ditampilkan hasil jarak pada iterasi ke 1 dan iterasi ke 4. Dan menampilkan hasil dari predikat proses Clustering predikat  ditunjukkan  dengan  hasil Tertinggi, sedang dan rendah.
Gambar 10 Tampilan hasil Clustering.
4.5. Perhitungan K-Means Clustering
Pada perhitungan digunakan 22 data sampel dari total 110  data  keseluruhan.  Dan  dimana  data  proses  yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Data Proses Kode Kd barang Recency Monetary Frequency S1 NPB 365 1500 2712 S2 NPBH 364 500 89 S3 NPBGH 363 750 95 S4 NPCB 361 750 161 S5 NPC 364 1500 381
Pada  proses  K-Means Clustering pada  sistem pendukung  keputusan  untuk  memilih  produk  yang dijual  disini  data  dikelompokkan  menjadi  3  cluster yaitu  tertinggi, sedang dan rendah. Proses selanjutnya adalah  insialisasi  pusat  cluster  awal  yang  diberikan nilai random yang ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5 Centroid Awal
Cluster Recency Monetary Frequency Cluster 1 365 1500 2712 Cluster 2 363 750 95 Cluster 3 364 500 90
Hitung jarak masing masing data dengan pusat cluster menggunakan  persamaan  (1).  Kelompokkan  data  yang
memiliki nilai paling kecil dari setiap cluster. Nilai tersebut digunakan  untuk  menentukan  jarak  terdekat  dengan  titik pusat dari setiap cluster. Tabel 6 merupakan jarak data pada iterasi 1
Tabel 6 jarak data iterasi 1. K D Jarak C1 Jarak C2
Jarak C3 c 1 c 2 c 3 S1 0 2722.3506 2806.22308 * S2 2807.15 692 250.0739890 5124
1.41421
* S3 2722.35 063 0
250.049995
001 * S4
2658.96 916 66.03029607
6877
259.894209 * S5 2331.00 021 802.68113 1041.48067 *
Hitung  Kembali  Pusat  cluster  dengan  menghitung rata rata dari nilai iterasi ke 1. Pusat cluster baru ditunjukkan pada Tabel 7
Tabel 7 Centroid Akhir Cluster Recency Monetary Frequency Cluster 1 365 1500 2256 Cluster 2 364 1500 488 Cluster 3 361 650 105.33333333333
Setelah mendapat titik pusat baru dari setiap cluster maka  hitung kembali  menggunakan titik pusat baru.  Jika nilai  pusat  cluster  masih  berbeda  hitung  kembali  hingga pusat cluster baru sama dengan pusat cluster sebelumnya, maka  dengan  begitu  perhitungan  berhenti  di  titik  pusat terakhir. Pada penelitian ini iterasi berhenti pada iterasi ke 4 dimana titik pusat cluster tetap dan sama dengan iterasi ke 3. Hasilnya ditunjukkan pada Tabel 8.

## Tabel 8 Hasil iterasi terakhir
KD Jarak C1 Jarak C2 Jarak C3 c1 c2 c3 S1 197.5006 3291038 1617.04712 25955 1929.284 7962439 * S2 1734.735 282399 463.909803 50184 34.92310 1203262 * S3 1599.268 1138571 222.565080 09126 253.1628 3490562 * S4 1572.833 9073151 212.540982 92208 259.5897 6331873 * S5 1500.400 1133031 206.106628 10487 293.0484 6147938 *
Dengan hasil Clustering tersebut di dapatkan bahwa Produk  dengan  kode  barang  NPB  dan  NPW  merupakan anggota C1 dan termasuk produk dengan tingkat penjualan tertinggi dan bisa memberikan keuntungan lebih untuk toko dari jumlah produk yang terjual. Sedangkan produk dengan kode barang NPC, NPFG, NPM, NPN dan NPSG termasuk dengan  produk  dengan  tingkat  penjualan  sedang  dengan anggota  C2.  Dan  untuk  produk  dengan  kode  NPBH, NPBGH,  NPCB,  NPD,  NPDC,  NPDGH,  NPG,  NPIG, NPLP,  NPMG,  NPNH,  NPR,  NPRH,  NPRB  dan  NPS termasuk produk dengan tingkat penjualan rendah dengan dikelompokan oleh anggota C3.

## 4.6. Pengujian Persentase Error
Pengujian persentase error merupakan pengujian untuk mengetahui hasil nilai perhitungan manual yang sudah dilakukan dengan hasil perhitungan menggunakan sistem. Hasil dari pengujian fungsional dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Pengujian Persentase Error Ko de Nama Barang Manual Excel Siste m Persentas e Error S1 Nsa Premium Black 22217,2 89 22217, 2897 0,0000% S2 Nsa Premium Black Heather 13107,1 18 13107, 5327 0,0032% S3 Nsa Premium Burgundury Heather 12172,6 07 12172, 6048 0,0000% S4 Nsa Premium Carolina Blue 11959,4 83 11959, 4732 0,0001% S5 Nsa Premium Charcoal 13390,6 27 13390, 6275 0,0000% S2 2 Nsa Premium White 16218,8 55 14508, 8556 10,5433% Rata Rata Error 1,2464%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perancangan  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  produk  yang  dijual  maka dapat diambil kesimpulan :
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  pada  sistem terdapat
a. 2  produk  masuk  kedalam  cluster  1  dengan predikat penjualan tertinggi (sehingga dibutuhkan stok banyak, untuk dapat memenuhi permintaan)
b. 5  produk  masuk  kedalam  cluster  2  dengan predikat penjualan sedang. (sehingga dibutuhkan stok  yang  tidak  begitu  banyak  agar  tidak menimbulkan  penumpukan  karena  permintaan sedang)
c. 15  produk  yang  masuk  kedalam  predikat penjualan rendah. (sehingga stok yang dibutuhkan  sedikit dikarenakan permintaan  juga rendah)
2. Berdasarkan hasil pengujian metode pada sistem dan perhitungan  secara  manual  menggunakan microsoft excel menunjukkan kesamaan 99% pada hasil  yang didapatkan.
3. Berdasarkan hasil pengujian fungsional menunjukkan 100% sistem  sudah dapat berjalan dengan  baik dan sesuai  dengan  fungsi  yang  tersedia.  Dengan menggunakan  3  aplikasi browser yaitu microsoft Edge, Google chrome dan Mozilla Firefox.

## 5.2 Saran
Agar sistem dapat berjalan dengan baik dan lebih akurat  untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat diterapkan beberapa saran :
1. Untuk  dapat  menghasilkan  Tampilan  nilai  hasil yang  akurat  dapat  dengan  menambahkan  fitur grafik berupa diagram sebar ( Scatter Diagram )
2. Untuk  membandingkan  performa  dari  metode dapat dibandingkan dengan menggunakan
perbandingan  dengan  metode  seperti Algoritma K-Medoids atau Spectral Clustering .

## DAFTAR PUSATAKA
[1] Y.  Darmi  and  A.  Setiawan,  "Penerapan  Metode Clustering  K-MEANS  Dalam  Pengelompokan Penjualan  Produk," Jurnal  Media  Infotama, p. 148, 2016.
[2] S.  Setiawan,  "Pemanfaatan  Metode  K-MEANS Dalam  Penetuan  Persediaan  Barang," Jurnal Penelitian  Ilmu  Komputer,  System  Embeded  & Logic, pp. 41-48, 2018
[3] F.  R.  K.  Afiani,  "Penerapan  K-MEANS Clustering  Untuk  Mengetahui  Varietas  Padi Unggul  Produksi  Balai  Pengkajian  Teknologi Pertanian Jawa Timur," JATI ( Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika ), 2018.
[4] B.  D.  Mudzakkir,  "Pengelompokan  Data Penjualan  Produk  Pada  PT  Advanta  Seeds Indonesia  Menggunakan  Metode  K-MEANS," Pengelompokan  Data  Penjualan  Produk  Pada PT  Advanta  Seeds  Indonesia  Menggunakan Metode K-MEANS, 2018
[5] D.  E.  Kusyanti,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Pengelompokan Pekerjaan Pembenahan Jaringan Irigasi  Tersier  Di  Kabupaten  Malang," JATI  ( Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika ), pp. 81- 88, 2017
[6] R. Susanto, "TA : Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Buku Perpustakaan STIKOM Surabaya  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,"  in BAB  II  LANDASAN  TEORI , SURABAYA, STIKOM SURABAYA, pp. 6-22
[7] Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk  Keperluan  Bisnis,  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2007
[8] F.  Pralita,  "Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk  Memprediksi  Jumlah  Penumpang  Bus dengan  Metode  Back  Propaganition," Fakultas MIPA, Universitas Islam Indonesia, 2010
[9] J. O. Ong, "Implementasi Algoritma K-MEANS
Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing  President  University," Jurnal  Ilmiah
Teknik Industri , 2013
[10] Yaumi, Z. Zulfiqkar and A. Nugroho, "Klasterisasi  Karakter  Konsumen  Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan K-MEANS," Journal Of Information Technology And Computer Science, pp. 195-202, 2020
[11] K.  Wardhani,  "Implementasi  Algoritma  K- MEANS Untuk Pengelompokan Penyakit Pasien Pada  Puskesmas  Kajen  Pekalongan," Jurnal Transformatika, 2016
[12] E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  "Penerapan Metode  K-MEANS  Untuk  Clustering  Produk Online  Shop  Dalam  Penentuan  Stok  Barang," Jurnal Bianglala Informatika, 2015.
[13] E. Muningsih, "Penerapan Metode Clustering K- MEANS  Untuk  Menentukan  Kategori  Stok Barang," 2014
[14] J.  Arnanda  and  W.  A.  G.  Natasya,  "Penerapan
Metode  K-MEANS  Cluster  Analysis  Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Konsentrasi  Untuk  Mahasiswa  International
Class  STMIK  AMIKOM  Yogyakarta," STMIK AMIKOM YOGYAKARTA, 2016 [15] N. Salsabila, "KLASIFIKASI BARANG MENGGUNAKAN  METODE  CLUSTERING
K-MEANS DALAM PENENTUAN PREDIKSI STOK BARANG," SKRIPSI, 2019