## PENGELOMPOKAN DATA TRANSAKSI DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Dwi Putri Adilah Asih 1 , Bambang Irawan 2 , Agus Bahtiar 3 Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135
Dwi019925@gmail.com

## ABSTRAK
Toko  Ritel Accessories adalah  sebuah  toko  ritel  yang  berlokasi  di  daerah  Kota  Cirebon.  Toko  Ritel Accessories merupakan  toko  yang  menjual  berbagai  macam  barang  kelontongan.  Dalam  penelitian  ini menggunakan  624 record data  penjualan  terhitung  dalam  kurun  waktu  12  bulan.  Toko  Ritel Accessories memiliki banyak tipe barang sehingga kesulitan dalam melakukan strategi penjualan dan mengelola manajemen penyimpanan. Selain itu Toko Ritel Accessories juga masih kesulitan dalam menentukan barang apa saja yang diminati  dan  kurang  diminati  oleh  pelanggan.  Akibatnya,  strategi  penjualan  tetap  tidak  menentu,  dengan menumpuknya  produk-produk  yang  tidak  terjual  dan  produk-produk  yang  banyak  terjual  terkadang  kehabisan stok.  Hal  ini  mengurangi  keakuratan  keputusan  saat  mengelola  inventaris  dan  strategi  penjualan.  Seperti  yang diuraikan  diatas,  maka  dari  itu  dibutuhkannya  klasterisasi  pada  data  penjualan  di  Toko  Ritel Accessories mengelola inventaris produk retail untuk menghindari kesalahan penempatan produk retail dan pengelompokan yang  tidak  teratur.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kinerja  perhitungan  pada  saat menganalisis  data  penjualan  agar  lebih  mudah  dan    akurat  dalam  menentukan  produk  mana  yang  disukai pelanggan  dan  mana  yang  tidak.Temuan  laporan  mengenai  barang  dapat  digunakan  untuk  memandu pengambilan  keputusan  saat  menentukan  strategi  pemasaran  dan    manajemen  inventaris  untuk  meningkatkan penjualan.  Data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode clustering (pengelompokan) menggunakan  Algoritma K-Means .  Penerapan  metode K-Means dalam  pengelompokan  data  penjualan  pada Toko Ritel Accessories menghasilkan rekomendasi barang yang diminati dan kurang diminati. Sehingga dapat mengoptimalkan strategi penjualan pada toko, meningkatkan efisiensi operasional, dan memberikan pengalaman belanja yang lebih baik kepada pelanggan Algoritma ini akan mengelompokkan data penjualan ke dalam klaster yang diproses menggunakan tools rapidminer untuk memproses hasil barang yang diminati dan kurang diminati. Setelah menhgasilkan nilai DBI dengan metode K-Means dari k-2 sampai k-10 yang terdapat pada tabel diatas, dapat dilihat bahwa cluster yang terkecil yaitu  k-5, dengan nilai DBI 0,286. Karena nilai k-5 merupakan nilai terkecil dibandingkan k lainnya, maka dapat disimpulkan bahwa k-5 dengan nilai 0,286 merupakan hasil cluster terbaik.
Kata Kunci : K-Means Clustering, Strategi pemasaran, Data Penjualan dan Manajemen stok.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  semakin  pesat  di segala  bidang,  khususnya  di  bidang  teknologi informasi.  Misalnya,  banyak  sekali  data  yang  dapat dihasilkan  melalui  teknologi  informasi  dalam  bidang sains,  industri,  bisnis,  dan  banyak  bidang  kehidupan lainnya.  Untuk  bertahan  dalam  dunia  bisnis  yang kompetitif  saat  ini,  bisnis  harus  berkembang. Beberapa  hal  yang  perlu  dilakukan  pemilik  bisnis untuk  mencapai  kemajuan  bisnis  :  meningkatkan strategi penjualan produk dan meningkatkan manajemen  inventaris  yang  akurat.  [1]  Data Transaksi  penjualan  merupakan  sumber  informasi penting  bagi  toko  ritel.  Data  tersebut  mencakup berbagai  informasi  seperti  produk  yang  terjual, Jumlah  barang  masuk,  waktu  penjualan,  stok  akhir barang, dan banyak faktor lainnya.
Penelitian terkait juga pernah dilakukan oleh [2] dengan  judul  penelitian  Analisa Clustering untuk Mengelompokan  Data  Penayangan  Film  Bioskop Menggunakan Algoritma K-Means . Tujuan penelitian
ini  yaitu  menganalisa  clustering  untuk  memperoleh data  penayangan  film,  pendekatan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma K-means dengan  menggunakan  parameter measure  type jenis Numerical  Measure dengan Numerical  Measure Euclidean  Distance untuk  mendapatkan Davies Bouldin  Index  (DBI) terbaik,  dengan  maksud  dapat membantu  pengelompokan  dataset  penayangan  film di  Bioskop  Ramayana  Cirebon  XXI.  Hasild  ari evaluasi DaviesBouldin  Index  (DBI) yang  diperoleh yaitu (K-2) dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) 0,864,  karena  nilai  yang  didapat  semakin  kecil  nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI) maka  menunjukan menunjukan performa optimum cluster yang dihasilkan.
Pengelompokan produk ritel melibatkan penempatan  produk  yang  disesuaikan  dengan  aliran penempatan,  atau  tata  letak  ini  lebih  cocok  untuk penempatan  produk  standar.  [3].  Seperti  yang diuraikan  dalam  paragraf  ke  2  diatas,  maka  dari  itu dibutuhkannya  klasterisasi  pada  data penjualan  Toko
Ritel Accessories mengelola  inventaris  produk  retail untuk  menghindari  kesalahan  penempatan  produk retail  dan  pengelompokan  yang  tidak  teratur.  Tujuan penelitian ini untuk melihat Ketika Anda menganalisis  data  penjualan,  Anda  dapat  melakukan perhitungan  dengan  lebih  mudah  dan  akurat  untuk menentukan  produk  mana  yang  populer  di  kalangan pelanggan  Anda  dan  mana  yang  tidak.  Temuan laporan  mengenai  barang  in-demand  dan  out-of- demand dapat digunakan untuk memandu pengambilan  keputusan  saat  menentukan  strategi pemasaran dan manajemen inventaris untuk meningkatkan penjualan. Data mining yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode clustering (pengelompokan) menggunakan Algoritma K-Means . Penerapan metode
K-Means dalam pengelompokan  data  penjualan  pada  Toko  Ritel Accessories menghasilkan  rekomendasi  barang  yang diminati  dan  kurang  diminati.  Sehingga  dapat mengoptimalkan  strategi  penjualan  pada  toko, meningkatkan efisiensi  operasional,  dan  memberikan pengalaman  belanja  yang  lebih  baik  kepada pelanggan.  Dengan  demikian,  penggunaan  algoritma K-Means clustering pada  data  penjualan  sangat dibutuhkan  bagi  toko  dalam  menghadapi  persaingan yang semakin ketat dalam industri ritel.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data mining adalah  proses  mengekstraksi  data dari informasi yang sangat penting. Data mining juga merupakan  proses  mencari  pola  pada  data.  Pola-pola ini  berasal  dari  berbagai  jenis  database,  termasuk database  relasional,  gudang  data,  data  transaksional, dan  data  berorientasi  objek.  Penambangan  data memungkinkan pebisnis mengambil keputusan dengan cepat dan akurat [4].
Data mining dapat  didefinisikan  sebagai  proses menentukan  pola  dalam  data  untuk  mengekstrak  dan menemukan  informasi  berguna  dari  sejumlah  besar data.  Hal  ini  pada  akhirnya  memungkinkan  mereka untuk  membuat  keputusan  dan  penilaian  mengenai isu-isu tertentu. Beberapa alat dan teknik penambangan data telah dikembangkan dan digunakan  dalam  proyek  untuk  tujuan  penambangan data  tertentu  yang  berkaitan  dengan  jaringan  saraf, pohon  keputusan,  prediksi,  pengelompokan,  dan klasifikasi.  Teknologi  eksplorasi  jenis  ini  memiliki aturan  dan  metode  tertentu  yang  membantu menentukan  masalah  mana  yang  perlu  dipecahkan. [5].

## 2.2. Clustering
Clustering adalah suatu metode untuk menemukan  dan  mengelompokkan  data  yang mempunyai  sifat  serupa (similarities) di  antara beberapa  data. Clustering adalah  teknik  tanpa pengawasan  (tidak  ada  pernyataan/instruksi)  yang diterapkan tanpa eksperimen atau pedoman dan tidak
memerlukan  tujuan  keluaran.  Pengelompokan  data memiliki dua metode pengelompokan untuk mengelompokkan  data: hierarki dan non-hierarki . [6].
Data mining melibatkan  penggalian  data  dari informasi  yang  sangat  penting.  Data mining juga mengacu  pada  proses  menganalisis  pola  dalam  data. Pola  diekstraksi  dari  berbagai  jenis  database, termasuk  database  relasional,  gudang  data,  data transaksional,  dan  data  berorientasi  objek.  Dengan bantuan data mining, wirausahawan dapat mengambil keputusan  dengan  cepat  dan  akurat. K-Means Clustering merupakan  teknik  pengelompokan  data non-hirarki  yang  memisahkan  data  ke  dalam cluster , mengelompokkan  data  dengan  fitur  yang  sama bersama-sama  dan  mengelompokkan  data  dengan karakteristik  yang  berbeda  ke  dalam  kelompok  yang berbeda [7].
Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk mengoptimalkan  strategi  penjualan  pada  Toko  Ritel melibatkan beberapa langkah dan metode pendekatan yang dilakukan. Mengguanakan Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD) Langkah  pertama yaitu  Data Selection ,  pengumpulan  data  penjualan, data  ini  mecakup  nama  barang,  tanggal,  bulan,  stok awal,  stok  masuk,  stok  terjual  dan  stok  akhir  yang selanjutnya  akan  diimport  kedalam  operator Read Excel pada tools  rapidminer .  Selanjutnya Pre- processing Data untuk membersihkan data yang tidak valid.  Selanjutnya  Transformasi  data.  Lalu,  Data Mining ,  pemilihan  jumlah  klaster  yang  sesuai  untuk analisis K-Means .  Setelah  itu,  Penerapan  Algoritma K-Means , setelah jumlah klaster ditentukan Algoritma K-Means diterapkan  pada  data.  Algoritma ini  akan  mengelompokkan  data  penjualan  ke  dalam klaster  dan  memasukan  data  ke  dalam tools rapid miner untuk  memproses  hasil  barang  yang  diminati dan  kurang  diminati.  Langkah  terakhir  yaitu Evaluasi/Interpretasi.

## 2.3. Algoritma K-MEANS
Algoritma K-Means merupakan  algoritma  yang paling  umum  dan  banyak  digunakan.  Algoritma  ini didasarkan  pada  ide  sederhana.  Pertama,  ditentukan jumlah cluster yang  akan  dibentuk.  Anda  dapat memilih  objek  apa  pun  atau  elemen  pertama  dalam cluster sebagai pusat (titik kontrol) cluster . Algoritma K-Means mengulangi  langkah-langkah  tersebut hingga stabil (hingga objek tidak dapat bergerak lagi). Hasil  data  mining  clustering  digunakan  untuk membuat jenis produk untuk konsumsi bulanan yang dapat  dijadikan  acuan  perencanaan  persediaan  tahun depan. [3].
Algoritma K-Means membagi  data  yang  ada  ke dalam satu atau lebih cluster atau grup sehingga data yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam cluster yang sama dan data yang  karakteristiknya  berbeda  dikelompokkan  ke dalam  kelompok  yang  lain.  [5]. K-Means  clustering merupakan  salah  satu  metode cluster  analysis  non
hirarki yang mempartisi objek yang ada kedalam satu atau  lebih cluster atau  kelompok  objek  berdasarkan karakteristiknya.

## 2.4. Strategi Penjualan
Strategi  adalah suatu  langkah atau  proses untuk mengembangkan, mempertahankan, menentukan sasaran-sasaran perusahaan untuk memasarkan produknya  kepada  konsumen.  Perencanaan  strategi merupakan  perencanaan  ke  depan  yang  ditetapkan untuk dijadikan pegangan mulai dari tingkat korporat sampai  pada  tingkat  unit  bisnis,  produk  dan  situasi pasar. Perencanaan strategi merupakan strategi induk dari  manajemen  strategi  yaitu  visi,  misi,  tujuan stratregi dan kebijakan [8].
Strategi  penjualan  adalah  sistem  keseluruhan dari kegiatan usaha yang ditujukan untuk merencanakan  produk,  menentukan  harga  dan penetapan  harga  jual  produk,  mempromosikan produk,  dan  mendistribusikan  barang  dan  jasa  yang dapat  memuaskan  kebutuhan  pembeli  yang  ada maupun pembeli potensial [9].

## 2.5. Accessories
Accessories merupakan komponen desain kostum,  bahan  penolong,  dan  dekorasi.  Padahal, aksesoris merupakan hal terpenting atau primer yang melengkapi  sebuah  desain  busana.  Penggunaan aksesoris  juga  tergantung  pada  bentuk,  warna, penempatan aksesoris, ukuran, dan lain-lain. Accessories juga  merupakan  salah  satu  komponen yang  merangsang  kreativitas  para  perancang  busana, karena  menekankan  pada  perwujudan  simbol, menekankan karakter figur, yang dapat diekspresikan dalam bentuk aksesoris. [10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 . Tahapan KDD
Tahap  perancangan  meliputi  langkah-langkah perancangan  referensi  penelitian  dari  awal  hingga akhir  dengan  menggunakan  proses  Knowledge Discovery in Database (KDD). Penemuan pengetahuan  dalam  database  (KDD)  adalah  aktivitas mengumpulkan dan menggunakan data historis untuk menemukan  pola  dan  hubungan  umum  saat
mengelola  data  dalam  jumlah  besar.  [1].  Gambaran umum  tentang  langkah  dalam  penelitian  tugas  akhir ini adalah seperti gambar 1

## 3.1.1. Data Selection
Seleksi data adalah proses pemilihan data dari sekumpulan  data  operasional  yang  diperoleh  dari pemilihan  data  awal.  Agar  dataset  dapat  diolah  oleh Rapidminer ,  maka  perlu  dilakukan  import  Dataset Penjualan  Toko  Ritel Accessories.xlsx kedalam operator Read  Excel .  Proses  seleksi  dilakukan  pada data penjualan toko ritel a ccessories selama 12 bulan berjumlah 8 atribut dan berisi 624 data.

## 3.1.2. Pre-Processing
Tahap  prapemrosesan/pembersihan  data  ini membersihkan  data  dari  duplikat,  kesalahan  dalam data,  dan  atribut  yang  tidak  berkorelasi.  Sebelum pada tahap ini dilakukan terlebih dahulu analisa pada atribut dataset yang akan digunakan apakah memiliki missing value atau  tidak,  serta  apakah  atribut  yang akan digunakan memiliki korelasi atau tidak terhadap data  menggunakan  operator Correlation  Matrix . Selanjutnya  setelah  mengetahui  atribut  yang  tidak berkorelasi  terhadap  proses clustering dihilangkan menggunakan operator select atribut.

## 3.1.3. Transformasi
Tahap  ini  menginisialisasi  data  dengan  nilai normal  menjadi  angka.  karena  algoritma k-means harus  bertipe  numerik.  Pada  tahap  ini  Nama  Barang dan  bulan  di  transformasikan  menjadi  nilai  numerik menggunakan operator Nominal to Numerical .

## 3.1.4. Data Mining
Tahap  ini  melibatkan  proses  pencarian  pola atau  informasi  dalam  dataset  yang  dipilih  selama proses  transformasi.  Operator  yang  digunakan  pada proses  Data Mining adalah  operator K-Means . Selanjutnya  Operator Cluster  Distance  Performance pada  proses Clustering untuk  mengevaluasi  kinerja proses clustering untuk mencari nilai Davies Bouldin Index (DBI) .

## 3.1.5. Evaluation/Interpretion
Pada  tahap  evaluasi,  hasil  tahap  data  mining dievaluasi  untuk  melihat  apakah  dapat  mencapai tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Evaluasi  melibatkan pembuatan  profil  setiap  cluster  yang  terbentuk  dan analisis  lebih  lanjut  untuk  menghubungkannya dengan atribut terkait.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  ini  mencakup  catatan  penjualan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data record penjualan selama 12 bulan yang diperoleh dari database  milik  Toko  Ritel Accessories ,  atribut  yang digunakan  seperti  Bulan,  Nama  Barang,  Stok  Awal, Stok Masuk, Harga, Tahun, Barang Terjual dan Stok Akhir.  Jumlah data yang digunakan dalam  penelitian
ini,  berjumlah  624  data record dari  bulan  November 2022  sampai  Oktober  2023.  Data  penjualan  ini memungkinkan  untuk  diproses  dan  diidentifikasi barang  apa  saja  yang  diminati  dan  kurang  diminati untuk  memudahkan  dalam  mengambil  keputusan yang  lebih  baik  dalam  merancang  strategi  penjualan yang efektif dan efisien.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Untuk melakukan penelitian diperlukan data- data yang berkaitan dengan topik yang sedang dibahas. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Observasi Observasi dilakukan untuk mengamati langsung aktivitas  proses  transaksi retail aksesoris. Pengamatan menunjukkan bahwa proses transaksi  pada  toko  aksesoris  melibatkan pelanggan  yang  mengunjungi  toko  secara langsung  dan  melakukan  transaksi  langsung dengan toko aksesoris.
b. Database Pengecer Aksesoris Kumpulan  data  penjualan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  diperoleh  langsung  dari Database Toko Aksesoris.

## 3.4. Kerangka Berfikir
Kerangka  berpikir  ini  memberikan  landasan untuk  penelitian  yang  menyeluruh  dan  sistematis dalam  upaya  memanfaatkan  algoritma K-Means untuk meningkatkan strategi penjualan dalam industri ritel.

## Gambar 2. Kerangka Berfikir

## 3.4.1. Permasalahan
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  untuk mengetahu permasalahan yang terjadi pada toko ritel accessories .  Serta  mencari  solusi  untuk  mengatasi permasalahan yang terjadi.

## 3.4.2. Tujuan
Pada  tahap  ini  berisiskan  solusi  serta  hasil yang  akan  dicapai  dari  perumusan  masalah  yang terjadi pada toko ritel accessories .

## 3.4.3. Design Penelitian
Pada tahap ini berisikan penjelasan tools yang akan digunakan yaitu rapidminer versi 10.1 serta data yang  digunakan  adalah  data penjualan  transaksi  toko ritel accessories .

## 3.4.4. Pendekatan
Metode  pendekatan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah K-Means  Clustering pada  data penjualan toko ritel accessories .

## 3.4.5. Landasan Teori
Landasan  teori  dalam  konteks  penelitian mengacu  pada  kerangka  konseptual  dan  prinsip- prinsip  dasar  yang  mendukung  dan  memberikan landasan  untuk  pemahaman  serta  pelaksanaan penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  terdapat  beberapa landasan  teori  yang  mendasari  Pengelompokan  Data Transaksi  Dalam  Menentukan  Strategi  Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means .

## 3.4.6. Hasil
Hasil  penelitian  tentang  Pengelompokan  Data Transaksi  Dalam  Menentukan  Strategi  Penjualan Menggunakan  Algoritma K-Means menghasilkan  4 klaster  memberikan  wawasan  mendalam  bagi  toko ritel accessories sebagai  bahan  pertimbangan  dalam mengambil  langkah  menentukan  strategi  penjualan yang tepat.
3.5. Flowchart Algoritma K-Means Clustering
Gambar 3. Flowchart Algoritma K-Means Clustering

## 1. Input Data
Mulai  dengan  memasukkan  dataset  yang  akan digunakan untuk K-Means Clustering .
2. Pemrosesan Data Pada  tahap  ini  melakukan  pemrosesan  data  jika diperlukan,  seperti  penanganan  missing  values atau normalisasi data.
3. Pilih Operator K-Means
Temukan  operator " K-Means " di panel operator RapidMiner .
4. Set Parameter Masukkan  jumlah cluster yang  diinginkan  ke dalam  operator K-Means .  Pilih  atribut  atau variabel yang akan digunakan untuk melakukan clustering .
5. Proses K-Means Sambungkan output dari proses pra-pemrosesan data ke input operator K-Means . Jalankan proses K-Means untuk membentuk cluster berdasarkan parameter yang telah diatur.
6. Visualisasi Hasil
Gunakan  operator  visualisasi  di RapidMiner untuk  menampilkan  hasil clustering dalam bentuk grafik atau visualisasi yang relevan.
7. Analisis Hasil
Analisis  hasil clustering untuk  mendapatkan wawasan  tentang  kelompok-kelompok  yang terbentuk.  Terapkan  hasil clustering dalam pengambilan keputusan atau perbaikan strategi.
8. Evaluasi Evaluasi hasil clustering menggunakan operator evaluasi  yang  tersedia  di RapidMiner .  Jika diperlukan,  sesuaikan  parameter  K  (jumlah cluster )  dan  ulangi  proses  untuk  meningkatkan hasil clustering .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Seleksi  data  adalah  proses  pemilihan  data  dari sekumpulan  data  operasional  yang  diperoleh  dari pemilihan  data  awal.  Agar  dataset  dapat  diolah  oleh Rapidminer ,  maka  perlu  dilakukan  import  Dataset Penjualan  Toko  Ritel Accessories.xlsx kedalam operator Read  Excel . Read  excel berfungsi  sebagai pembaca  file excel .  Operator  ini  dapat  digunakan untuk  membaca  data  dari spreadsheet  microsoft excel .  Operator Read  Excel tampak  seperti  gambar dibawah ini.
Gambar 4. Operator Read Excel
Setelah  kita  memanggil  operator Read  Excel selanjutnya  kita  pilih  data  yang  akan  di  import kedalam tools Rapidminer .
4.2. Pre-Processing
Langkah selanjutnya adalah tahap pre- processing .  Duplikat,  kesalahan  dalam  data,  dan atribut yang tidak berkorelasi akan dihapus dari data. Sebelum  pada  tahap  ini  dilakukan  terlebih  dahulu analisa  pada  atribut  dataset  yang  akan  digunakan apakah  memiliki  missing  value  atau  tidak,  serta apakah  atribut  yang  akan  digunakan  memiliki korelasi  atau  tidak  terhadap  data  menggunakan operator Correlation Matrix . Dari  hasil  operator correlation  matrix pada dataset  penjualan  toko  ritel Accessories menjukkan bahwa  terdapat  dua  atribut  yang  akan  dihilangkan yaitu  atribut  stok  awal  dan  stok  akhir.  Pada  atribut stok  awal  memiliki  nilai  0  berartikan  tidak  memiliki korelasi  dan  pada  atribut  stok  akhir  memiliki  nilai
korelasi  rendah.  Maka  perlu  dilakukan  preprocesing menggunakan operator select atribut untuk menghapus  dua  atribut  tersebut.  Operator select atribut tampak seperti pada gambar dibawah ini.

## Gambar 5. Operator Select Atribut
Dari  hasil  operator selesct atribut  diatas  setelah melakukan  proses cleaning diketahui  bahwa  dataset yang digunakan menjadi 6 atribut diantaranya Bulan, Tahun, Nama barang, Harga, Barang terjual, dan Stok masuk.

## 4.3. Transformasi
Operator Nominal  to  Numerical membantu proses dataset untuk dapat diproses pada data mining dengan  cara  merubah  data polynominal menjadi numerical ,  tahap  ini  bertujuan  untuk  memudahkan proses clustering .  Karena  algoritma  K-Means memerlukan tipe numerik, konversi data pada fase ini digunakan  untuk  menginisialisasi  data  yang  bernilai normal  menjadi  angka.  Pada  tahap  ini  Nama  Barang dan  bulan  di  transformasikan  menjadi  nilai  numerik menggunakan operator Nominal to Numerical seperti pada gambar dibawah ini.
Gambar 6. Operator Nominal to Numerical
Dari hasil operator Nominal to Numerical diatas pada  atribut  Bulan  dan  Nama  barang  yang sebelumnya  berjenis polynominal diubah  menjadi numerik.

## 4.4. Data Mining
Data Mining merupakan  proses  untuk  mencari pola  atau  informasi  yang  ada  didalam  dataset  yang sudah terpilih saat proses transformasi. Operator yang digunakan  pada  proses  Data Mining adalah  operator K-Means tampak seperti pada gambar dibawah ini.
Gambar 7. Operator K-Means Clustering
Parameter  pada  operator K-Means  Clustering tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Parameter yang digunakan K-Means No. parameter Isi 1. K 2 2. Max Runs 100
Parameter  diatas  tidak  diubah  berdasarkan parameter  default.  Dari  peroses  Operator K-Means menghasilkan  5  klaster  model  seperti  tampak  pada gambar dibawah ini.
Tabel 2. Cluster Model
CLUSTER MODEL Cluster_0 348 items Cluster_1 12 items Cluster_2 48 items Cluster_3 204 items Cluster_4 12 items Total items 624 items
Untuk  mendapatkan  klaster_0  sampai  klaster_4 menggunakan  algoritma K-Means Mulai  dengan dataset yang akan di cluster . Pastikan dataset tersebut memiliki  atribut  yang  relevan  untuk  analisis clustering .  Pilih  jumlah  klaster  (K)  yang  diinginkan. selanjutnya  sambungkan  output  pada  operator K- Means .  Maka  dari  pemrosesan  dihasilkan  Klaster_0 sampai dengan klaster_4.
Menambahkan operator Cluster Distance Performance pada proses Clustering untuk mengevaluasi kinerja proses clustering untuk mencari nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI) .  Proses  model K- Means Operator Cluster  Distance  Performance bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai Davies  Bouldin Index  (DBI) dari  masing-masing cluster .  Gambar operator Cluster  Distance  Performance seperti tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 8. Operator Cluster Distance Performance
Parameter yang digunakan tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Parameter pada Operator Cluster Distance Performance No Parameter Isi 1. Main Criterion Davies Bouldin Index
Berdasarkan  hasil  rekapitulasi Davies  Bouldin Index (DBI) yang ditunjukkan pada tabel 4.10 diatas, dengan  hasil Davies  Bouldin  Index  (DBI) yang
diperoleh yaitu (K-5) dengan hasil DBI 0,286 terdapat pada parameter Numerical Measure yaitu ManhattanDistance ,  (K_6)  dengan  hasil DBI 0,291, (K-9)  dengan  hasil DBI 0,326  dan  (K-10)  dengan hasil DBI 0,295, maka cluster set (K-5) memiliki nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI) terkecil  yaitu  0,286, karena  nilai  yang  didapat  semakin  kecil  nilai Davies Bouldin  Index  (DBI) maka  menunjukan  performa optimum cluster yang dihasilkan.

## 4.5. Interpretasi/Evaluasi

## Gambar 9. Hasil Evaluasi
Maka  hasil  dari clustering data  asal  penjualan pada  Toko  Ritel Accessories dengan  Algoritma K- Means diperoleh  dari  atribut  bulan,  tahun,  nama barang,  stok  awal,  barang  terjual,  stok  masuk,  dan stok  akhir  memperoleh  hasil  yang  sama  bisa  diliat pada gambar 4.12 hasil Evaluation dan nilai Support tertinggi  ada  pada  atribut  harga  dengan  akurasi 115,000. Sisanya memperoleh hasil yang sama.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengujian  data  menggunakan tools RapidMiner pada  klasterisasi  data  penjualan  pada Toko  Ritel Accessories dengan  menggunakan algoritma K-Means Clustering . Setelah menhgasilkan nilai DBI dengan metode K-Means dari k-2 sampai k- 10  yang  terdapat  pada  tabel  diatas,  dapat  dilihat bahwa cluster yang  terkecil  yaitu  k-5,  dengan  nilai DBI 0,286. Karena nilai k-5 merupakan nilai terkecil dibandingkan  k  lainnya,  maka  dapat  disimpulkan bahwa k-5 dengan nilai 0,286 merupakan hasil cluster terbaik.  Beberapa  saran  yang  harus  diperhatikan peneliti  lain  yang  ingin  membuat  penelitian  serupa pengalaman  pribadi  selama  penelitian  yaitu  peneliti harus  mempunyai  pemahaman  yang  baik  terhadap data  yang  akan  diolah  dan  algoritma  yang  akan digunakan.  Diharapkan  dari  penelitian  ini  dapat membantu  pihak  toko  dalam  mengambil  keputusan untuk menentukan strategi penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Dermawan  and  G.  P.  Utama,  “Penerapan  K- Means Clustering Untuk Menentukan Peminatan  Barang  Pada  Jayyid  Shop,” Pros. Semin.  Nas.  … ,  2022,  [Online].  Available: http://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/a rticle/view/52
[2]  M.  N.  Dayat,  N.  Suarna,  and  Y.  A.  Wijaya,

## “Analisa  Clustering  untuk  Mengelompokan
Data  Penayangan  Film  Bioskop  Menggunakan Algoritma K-Means,” Intern. (Information Syst. Journal) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  68–78,  2023, [Online]. Available: https://jurnal.masoemuniversity.ac.id/index.php/ internal/article/view/686
[3]  N.  S.  Niko,  A.  Rahman,  D.  M.  U.  Atmaja,  and ...,  “Klasterisasi  Stok  Produk  Retail  Untuk Menetukan  Pergerakan  Kebutuhan  Konsumen Dengan  Algoritma  K-Means,” Bull.  Inf.  … ,
2023, [Online]. Available: https://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/vie w/736
[4]  N.  Normah,  S.  Nurajizah,  and  ...,  “Penerapan data  mining  metode  k-means  clustering  untuk analisa  penjualan  pada  toko  fashion  hijab
Banten,” Jurnal Khatulistiwa … . scholar.archive.org,  2021.  [Online].  Available: https://scholar.archive.org/work/k4zfj32ernc3pa q2mlfqwvchzy/access/wayback/https://ejournal. bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk/article/download/ 10553/pdf
[5]  D.  Abid,  R.  W.  Adikusuma,  A.  Fikri,  and  ..., “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Analisa  Penjualan  Komoditas  Toko  Tani Indonesia,” KERNEL J. Ris. … , 2022, [Online].
Available: http://ejurnal.itats.ac.id/kernel/article/view/4076 [6]  A.  Muni,  “Analisis  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi Penjualan  Sepeda  Motor  Studi  Kasus  PT.  Alfa Scorpii,” JUTI UNISI , 2020, [Online]. Available:
http://ejournal.unisi.ac.id/index.php/juti/article/v iew/1087
[7]  T.  Amalina,  D.  Bima,  A.  Pramana,  and  B.  N. Sari,  “Metode  K-Means  Clustering  Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Frozen Food,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 15, pp.  574–583,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7052276
[8]  M. Yusuf, “06bab2_Bari_10010211196_skr_2016,” 2020.
[9]  A. Strategi, P. Dalam, M. Penjualan, P. Toko, R. Desa,  and  T.  K.  Mamuju,  “Analysis  of Marketing  Strategy  in  Increasing  Sales  at  the Rafli  Store  ,  Tarailu  Village  ,  Mamuju Regency,” vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[10]  T. Tâm, N. C. Ứ U. Và, C. Ể N. Giao, C. Ngh, and Ẩ N B Ụ I Chu, “ 済無 No Title No Title No Title,” vol. 01, pp. 1–23, 2016.