## Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout Swalayan Delimas Lestari Kencana Dengan Menggunakan Dengan Menggunakan
Algoritma K-Means Clustering

## Dwi Retno Lestari
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Swalayan  adalah  salah  satu  tempat  berbelanja  yang  dapat  memberikan  kenyamanan,  kebersihan,  kecepatan  dan  kerapian produk untuk konsumennya. Banyak konsumen yang lebih memilih berbelanja di swalayan daripada di pasar tradisional karena swalayan dapat memberikan kenyamanan dan kerapian produknya, akan tetapi tidak sedikit dari konsumen yang mengeluhkan masalah tata letak (layout) produk yang ada di swalayan. Penentuan tata letak (layout) produk pada swalayan merupakan hal penting yang harus diperhatikan oleh pihak manajemen swalayan. Pada skripsi ini akan dijelaskan bagaimana implementasi algoritma k-means clustering berdasarkan kebiasaan konsumen berbelanja untuk menghasilkan suatu model tata letak (layout) merk  produk  berdasarkan  jenis  produknya.  Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diperoleh  dari  struk-struk  belanja  pada swalayan Delimas Lestari Kencana Lubuk Pakam. Algoritma k-means clustering digunakan untuk mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain. Hasil dari penelitian ini menghasilkan sebuah model tata letak (layout) merk produk berdasarkan jenis produknya yang dapat memudahkan konsumen dalam mendapatkan barang yang dibutuhkan.
Kata Kunci : Tata Letak , k-means ,clustering, vb net2008.

## Abstract
Supermarkets  are  one  of  the  shopping  places  that  can  provide  comfort,  cleanliness,  speed  and  neatness  of  products  for consumers. Many consumers prefer shopping at supermarkets than in traditional markets because supermarkets can provide comfort  and  neatness  of  their  products,  but  not  a  few  of  consumers  complain  about  product  layout  in  supermarkets. Determination of product layout (layout) at supermarkets is an important thing that must be considered by the supermarket management. In this thesis, we will explain how the implementation of the k-means clustering algorithm is based on consumer shopping habits to produce a product brand layout based on the type of product. This study uses data obtained from shopping receipts at the Delimas Lestari Kencana Lubuk Pakam supermarket. K-means clustering algorithm is used to partition data into clusters  so  that  data  that  has  the  same  characteristics  is  grouped  into  one  and  the  same  cluster  of  data  that  has  different characteristics grouped into other groups. The results of this study produce a product brand layout (layout) based on the type of product that can facilitate consumers in getting the needed items.
Keywords : Layout, k-means, clustering, vb net2008.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  yang  maju  dan  berkembang  pesat    khususnya  di  kota  besar maupun kota kecil, telah terjadi perubahan diberbagai sektor, termasuk dibidang industri dan produksi serta pada kegiatan eceran di Indonesia  yang telah berkembang  menjadi usaha  yang berskala besar. Perkembangan bisnis eceran yang pesat ini tidak lepas dari faktor meningkatnya jumlah penduduk Indonesia dan juga meningkatkan jumlah pendapatan perkapita penduduk Indonesia yang menyebabkan taraf hidup masyarakat Indonesia semakin meningkat. Hal ini membawa dampak kepada pola prilaku belanja seseorang, dimana semakin meningkatnya taraf hidup  seseorang  maka  tuntutan  akan  tempat  berbelanja  yang  nyaman  dan  dapat  menyediakan  segala  kebutuh konsumen  dalam  satu  lokasi  semakin  dibutuhkan.  Swalayan  adalah  salah  satu  tempat  berbelanja  yang  dapat memberikan kenyamanan, kebersihan, kecepatan, dan kerapian produk dan konsumennya.
Perkembangan usaha tempat berbelanja seperti swalayan pada saat ini sangat pesat, sehingga persaingan tempat perbelanjaan menjadi sangat komperatif. Berbagai cara diterapkan melalui strategi pemasaran yang efektif dengan tujuan yaitu untuk menang dalam persaingan. Penguasaan akan pasar dalam dunia bisnis merupakan faktor yang sangat penting agar usaha yang dijalankan tetap eksis dan bahkan jika mungkin dapat bekembang lebih luas lagi. Konsumen yang berbelanja di swalayan biasanya memiliki alasan mengapa mereka memilih berbelanja di swalayan. Terkadang semakin besar suatu swalayan diperlukan pola penyusunan dan tata letak (layout) yang dapat meningkatkan kemudahan pada costumer yang berbelanja pada swalayan. Karena banyaknya letak produk yang tidak sesuai dengan  susunan yang sesuai dengan urutan atau jenis dan karakteristik  merk produk.
Dari beberapa teknik clustering yang paling sederhana dan umun dikenal adalah clustering K-Means. K- Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang memparisi data kedalam cluster  sehingga data memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan kedalam kelompok lain.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Mining
Nama data mining sebenarnya mulai dikenal sejak tahun 1990, ketika pekerjaan pemanfaatan data menjadi sesuatu yang penting dalam berbagai bidang, mulai dari bidang akedemik, bisnis, hingga medis ( Gorunescu, 2011 ). Data mining dapat diterapkan pada berbagai bidang yang mempunyai sejumlah data, tetapi karena wilayah penelitian dengan sejarah yang belum lama, dan belum melewati masa ‘remaja’, maka data  mining masih diperdebatkan posisi  bidang pengetahuan  yang  memilikinya. Maka Daryl Pregibon  menyatakan bahwa “ data mining adalah campuran dari statistik, kecerdasan buatan, dan riset basis data” yang masi berkembang. Terlepas dari ‘remaja’- nya data mining ,ternyata data  mining diproyeksikan  menjadi  jutaan  dolar  didunia  industri  pada  tahun  2000, sedangkan pada tahun yang sama, ternyata data mining dipandang sebelah mata oleh sejumlah peneliti sebagai dirty  word  in  statistics .  Mereka  adalah  orang-orang  yang  tidak  memandang data mining sebagai  sesuatu  yang menarik bagi mereka pada saat itu .

## 2.2  Klasifikasi
Salah  satu  tugas  yang  dapat  dilakukan  dengan  data  mining  adalah  pengklasifikasian.  Klasifikasi  pertama  kali diterapkan pada bidang tanaman yang mengklasifikasi suatu spesies tertentu, seperti yang dilakukan oleh Carolus von Linne (atau dikenal dengan nama Carolus Linnaeus) yang pertama kali mengklasifikasi spesies berdasarkan karakteristik  fisik. Selanjutnya dia dikenal  sebagai  bapak klasifikasi.  Dalam klasifikasi terdapat target variabel kategori.  Metode-metode  /  model-model  yang  telah  dikembangkan  oleh  periset  untuk  menyelesaikan  kasus klasifikasi antara lain [6]:

## 2.3 Layout
Menurut Rende [7] dikatakan bahwa “ Layout (tata letak ) merupakan satu keputusan penting yang menentukan efisiensi  sebuah  operasi  dalam  jangka  panjang”.  Sedangkan  menurut  James  [8] layou t  didefenisikan  sebagai perencanaan dan intelerasi yang paling efektif dan efisien antar operator, peralatan dari bagian penerimaan sampai ke  bagian  pengiriman  produk  jadi.  Menurut  Terry  [9] layout dipandang  sebagai  proses  penentuan  kebutuhan ruangan  secara  terperinci  guna  menyiapkan  sususan  yang  praktis  dari  faktor-faktor  fisik  yang  dianggap  perlu untuk pelaksanaan kerja perkantoran dengan biaya yang layak.  Penyakit zika atau virus zika adalah sejenis virus yang berasal dari keluarga Flaviviridae dari genus Flavivirus . Keluarga Flaviviridae merupakan keluarga virus yang menyebar melalui vector arthropoda , yang paling utama adalah nyamuk. Virus zika dapat dikatakan cukup berbahaya meskipun belum ada kasus yang menunjukan bahwa virus ini dapat berujung kematian, tetapi banyak kasus serius yang dialami oleh orang yang terinfeksi virus. Salah satu bahaya virus zika apabila terinfeksi adalah timbulnya penyakit zika atau demam zika. Bisa dibilang, ini merupakan jenis penyakit yang umum diderita oleh semua orang baik anak-anak maupun dewasa, yang terinfeksi virus zika [3].

## 2.4 Algoritma K-Means Clustering
K-Means merupakan salah satu metode clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk  satu  atau  lebih cluster .  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda di kelompokkan ke dalam cluster yang lain. Secara umum algoritma dasar dari K-Means Clustering adalah sebagai berikut : 1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3. Hitung centroid/ rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster 4. Alokasikan masing-masing data ke centroid/ rata-rata terdekat
5. Kembali ke step 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster. Atau  apabila  perubahan  nilai threshold yang  ditentukn  atau  apabila  perubahan  nilai  pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan. Distance  space digunakan untuk menghitung jarak antara data dan centroid. Adapun persamaan yang dapat digunakan salah satunya yaitu Euclidean Distance Space.  Euclidean  distance    space sering  digunakan  dalam  perhitungan  jarak,  hal  ini  dikarenakan  hasil  yang diperoleh merupakan jarak terpendek antara dua titik yang diperhitungkan .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Setiap  lembaga  mempunyai  sistem  operasional  yang  setiap    transaksi  kegiatan  operasinya  selalu  dicatat  dan didokumentasikan.  Pendokumentasian  setiap  transaksi  sangat  berguna  bagi  lembaga  tersebut  untuk  segala
keperluan. Data-data  tersebut tersimpan dalam sebuah basis data berkepastian besar. Bagi perusahaan, data data yang tersimpan di basis data dan dapat  dimanfatkan untuk membuat laporan penjualan, kontrol  inventaris, dan sebagainya,  yang  pada  akhirnya  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kondisi  keuangan  perusahaan.  Selain kebutuhan pada  hal tersebut, perusahaan  juga perlu mengetahui pola grafik  jumlah produksi berdasarkan data- data  produksi  yang  sudah  diketahui  sebelumnya,  perkiraan  nilai  penjualan  dan  layout  swalayan  ,  serta  pola pembelian konsumen, analisis kebutuhan pasar  yang sangat signifikan dalam  sumbangan  laba perusahaan, dan sebagainya. Semua hal tersebut bisa didapatkan dengan memanfaatkan data-data yang sudah ada di dalam basis data. xDalam statistik dan mesin pembelajaran. Pengelompokan K-Means merupakan metode analisi kelompok yang  mengarah  pada  pemartisian  N  objek  pengamatan  ke  dalam  K  kelompok  (  cluster  )  di  mana  setiap  objek pengamatan dimiliki oleh sebuah kelompok dengan mean (rata-rata) terdekat, mirip dengan algoritma Expactation Maximization untuk Gaussian Mixture di mana keduanya mencoba untuk menemukan pusat dari kelompok dalam data sebanyak iterasi perbaikan yang dilakukan oleh kedua algoritma..
K-Means adalah salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai katakteristik yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam cluster yang  lain.  Tahapan clustering dengan  menggunakan K-Means dimulai  dengan  pembentukan cluster dimana  penulis  di  sini  membagi cluster maksimal  sesuai  dengan  jumlah dataset, karena nantinya setiap cluster yang diinputkan dapat memilih data sheet untuk menentukan nilai centroid akan tetapi dengan syaraf nilai centroid tidak dapat muncul dengan nilai yang sama. Kemudian dilakukan proses perhitungan jarak dari centroid dengan menggunakan Euclidean Distance, dimana centroid diperoleh dari objek dataset yang telah diinputkan.
Tabel 1. Data Penentuan Jenis Produk Swalayan No Struk Ke- Makanan Ringan Minuman Buah- Buahan Perawatan Bahan Dapur Bahan Makanan Perlengkapan Obat- obatan Rokok 1 Struk 1 6 8 0 1 1 0 4 4 0 2 Struk 2 0 1 0 0 0 0 1 0 0 3 Struk 3 0 1 0 1 4 1 1 0 0 4 Struk 4 1 0 0 1 0 0 0 0 0 5 Struk 5 2 5 0 0 0 0 5 0 0 6 Struk 6 1 0 0 0 0 1 0 0 0 7 Struk 7 1 0 0 0 2 0 1 0 0 8 Struk 8 1 0 0 1 0 1 1 0 1 9 Struk 9 0 0 0 0 3 1 1 0 0 10 Struk 10 1 0 1 2 3 0 2 0 0 11 Struk 11 0 0 0 0 0 1 0 0 0 12 Struk 12 0 0 0 0 0 1 0 0 0 13 Struk 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 Struk 14 0 0 0 0 0 0 1 0 0
Adapun hasil dari centroid dari masing-masing cluster yang telah diiinputkan (missal penginputan 3 cluster) berdasarkan pengelompokan jenis produk yang dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut ini :
1. Parameter Produk
Tabel 2. Centroid Parameter Produk Cluster Centroid Centroid Produk Makanan Ringan C1 6 C2 5 C3 0 Centroid Produk Minuman C1 8 C2 3 C3 2 Centroid Produk Buah-buahan C1 0 C2 16 C3 29 Centroid Produk Perawatan C1 1 C2 3
C3 2 Centroid Produk Bahan Dapur C1 11 C2 3 C3 20 Centroid Produk Minuman C1 1 C2 5 C3 8 Centroid Produk Perlengkapan C1 4 C2 3 C3 2 Centroid Produk Obat-obatan C1 4 C2 32 C3 16 Centroid Produk Rokok C1 3 C2 17 C3 5
Penghitungan jarak berdasarkan parameter produk antara jarak data terhadap nilai centroid masing-masing cluster menggunakan rumus euclidiance distance yaitu:
1.   Jarak antara struk pertama dengan centroid pertama (C1) d (1,1) = √(6 - 6) 2 = √ (0) 2 = 0
2.   Jarak antara struk pertama dengan centroid kedua (C2) d (1,2) = √(6 -5) 2 = √ (1) 2 = 1
3.   Jarak antara struk pertama dengan centroid ketiga (C3) d (1,3) = √(6 - 0) 2 = √ (6) 2 = 6
Penghitungan jarak data berdasarkan paramater produk makanan ringan dengan centroid masing-masing cluster pada 6 record selanjutnya akan disajikan dalam bentuk Tabel 3. berikut :
Table 3. Hasil Perhitungan Jarak Dengan Parameter Produk Makanan Ringan Masing- Masing Cluster No Struk Ke- C1 C2 C3 1 Struk 1 0 1 6 2 Struk 5 1 0 5 3 Struk 7 6 5 0 4 Struk 10 5 4 1 5 Strruk 13 6 5 5 0 6 Struk 14 6 0
Setelah  melakukan  penghitungan  jarak  data  dengan  masing-masing cluster ,  tahapan  selanjutnya  adalah mengelompokkan jarak terkecil atau minimum disetiap masing-masing cluster . Seperti pada Tabel 3, untuk data yang  pertama  atau  struk  pertama  jarak  yang  terkecil  yaitu  0  dan  terletak  pada  (C1).  Maka  data  pertama  akan menjadi anggota dari cluster pertama. Untuk lebih jelasnya anggota data awal untuk masing-masing cluster akan disajikan pada Tabel - tabel berikut:
Tabel 3. Anggota Data Masing-Masing Cluster Struk Ke- C1 C2 C3 Produk Makanan Ringan Struk 1 Struk 5 Struk 7 Struk 10
Struk 13 Struk 14
Produk Minuman
Struk 1
Struk 5 Struk 7 Struk 10 Struk 13 Struk 14
Produk Buah-buahan Struk 1 Struk 5 Struk 7 Struk 10
Struk 13
Struk 14
Produk Perawatan
Struk 1
Struk 5
Struk 7 Struk 10
Struk 13
Struk 14
Produk Bahan Dapur Struk 1
Struk 5 Struk 7
Struk 10 Struk 13
Struk 14
Produk Bahan Makanan Struk 1 Struk 5
Struk 7
Struk 10 Struk 13
Struk 14
Produk Perleengkapan Struk 1 Struk 5
Struk 7
Struk 10
Struk 13 Struk 14
Produk Obat-obatan Struk 1
Struk 5
Struk 7 Struk 10 Struk 13
Struk 14
Produk Rokok Struk 1 Struk 5
Struk 7 Struk 10 Struk 13 Struk 14

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penulis adalah sebagai berikut:
1. Dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering didapatkan sebuah model tata letak layout merk produk di  Swalayan  Delimas  Lestari  Kencana,  sehingga  dapat  memudahkan  konsumen  dalam  menemukan  merk produk yang akan dibelinya.
2. Penentuan  tata  letak  merk  produk  berdasarkan  jenis  produknya  terbagi  menjadi  3  cluster,  yaitu  cluster  C1, cluster  C2,  dan  cluster  C3,  yang  telah  dilakukan  penghitungan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Mens Clustering,  sehingga  dapat  diketahui  pada  cluster  ke  berapa  penempatan  merk  produk  berdasarkan  jenis produknya di Swalayan Delimas Lestari Kencana..

## REFERENCES
[1] Usman Haryajo, Implementasi, Yogyakarta: PT. Erlangga, 2012
[2] Tachjan Pratama, Implementasi, Jakarta: PT. Erlangga, 2013
[3] Eko Prasetyo, Data Mining Konsep Aplikasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: ANDI, 2012
[4] Jogiyanto HM, Analisa dan Desain Sistem Informasi, Yogyakarta: Erlangga, 2008
[5] Gordon Setiawan, Pengaturan Dalam Suatu Sistem, Jakarta: Erlangga, 2012
[6] Adibyo Suharji, Pengaturan Layout Sistem, Yogyakarta: Andi, 2013
[7] James Kartanegara, Sistem Tata Letak Bangunan, Bandung: Erlangga 2013