ISSN (p): 2598-8050
ISSN (e): 2598-8069

## Klasterisasi Outlet Berdasarkan Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids
SRI MULYANI AZHAR 1 , TACBIR HENDRO PUDJIANTORO 2 , IRMA

## SANTIKARAMA 3
1 2 3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Sudirman, Cimahi srimulyaniazhar17@if.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Data  mining  kini  digunakan  diberbagai  bidang  termasuk  bisnis.  Data  mining memiliki  beberapa  teknik,  salah  satunya  yang  populer  yaitu  teknik  Clustering. Ketersediaan data yang melimpah, kebutuhan akan ketersediaan informasi (atau pengetahuan)  sebagai  acuan  bagi  pelaku  bisnis  dalam  proses  pengambilan keputusan  untuk  membuat  solusi  bisnis  merupakan  cikal-bakal  dari  lahirnya teknologi  data  mining.  PT.  Gondowangi  salah  satu  bisnis  yang  memiliki ketersediaan data yang melimpah, menghasilkan data penjualan dari setiap outlet yang beragam sehingga pendistribusian produk dan penentuan strategi penjualan. Analisis  terhadap  data  penjualan  dengan  jumlah  yang  besar  dan  data  yang beragam  tidak  efektif  dan  efisien.  Proses  analisis  data  yang  dilakukan  manual memerlukan waktu yang lama, sehingga ketersediaan informasi atau pengetahuan mendalam  dari  data  penjualan  sulit  ditemukan.  Penelitian  ini  mengarah  pada penggunaan teknik clustering dengan algoritma K-Medoids untuk mengeksplorasi data  guna  mendapatkan  pengelompokan  outlet  berdasarkan  data  penjualan. Penggunaan teknik clustering dengan algoritma K-Medoids mampu menunjukan pengelompokan  terhadap  data  penjualan  yang  menghasilkan  pengelompokan outlet. Hasil pengujian pada hasil clustering dengan beberapa nilai K didapatkan jumlah K=3 memiliki nilai silhoutte Coefficient yang paling tinggi dan mendekasi Si = 1 yaitu dengan nilai 0,92669616303752 yang merupakan struktur kuat.
Kata kunci : Data mining, clustering, K-medoids.

## ABSTRACT
Data  mining  is  now  used  in  various  fields  including  business.  Data  mining  has several techniques, one of which is popular, namely the Clustering technique. The availability  of  abundant  data,  the  need  for  the  availability  of  information  (or knowledge) as a reference for business people in the decision-making process to create business solutions is the forerunner of the birth of data mining technology. PT.  Gondowangi is  one  of  the  businesses  that  have  abundant  data  availability, generating sales data from various outlets so that product distribution and sales strategy determination. Analysis of sales data with large amounts and diverse data is not effective and efficient. The manual data analysis process takes a long time, so the availability of information or in-depth knowledge of sales data is difficult to find. This research leads to the use of clustering techniques with the K-Medoids
algorithm to explore the data to obtain a grouping of outlets based on sales data. The  use  of  clustering  techniques  with  the  K-Medoids  algorithm  can  show  the grouping of sales data which results in the grouping of outlets. The test results on the results of clustering with several K values obtained the number of K = 3 has the  highest  Silhouette  Coefficient  value  and  dedicates  Si  =  1  with  a  value  of 0.92669616303752 which is a strong structure.
Keywords : Data mining, clustering, K-medoids.

## 1. PENDAHULUAN
Hadirnya  data  mining  dilihat  sebagai  salah  satu  hasil  dari  evolusi  alami  perkembangan teknologi  informasi.  Industri  database  dan  manajemen  data  berkembang  dalam pengembangan  beberapa  fungsi  penting  (Agarwal,  2014).  Data  mining  bertujuan  untuk menemukan pola data yang berguna dari jumlah data yang besar (Fu, 1997). Data mining kini digunakan diberbagai bidang termasuk bisnis, ketersediaan data yang melimpah, kebutuhan akan  ketersediaan  informasi  (atau  pengetahuan)  sebagai  acuan  bagi  pelaku  bisnis  dalam proses pengambilan keputusan untuk membuat solusi bisnis, dan sebagai pengembangan di bidang teknologi informasi merupakan cikal-bakal dari lahirnya teknologi data mining (Deker, G. W., Pechenizkiy, M., Vleeshouwers, 2009). Teknik data mining yang populer dalam bidang bisnis  diantaranya  prediksi  penjualan  (Ribeiro  &  Seruca,  n.d.),  Klasifikasi  pelanggan (SULISTIANI, 2016), Association rule untuk menemukan pola penjualan dan pembelian suatu produk (Djamaludin & Nursikuwagus, 2017)  serta Clustering untuk segmentasi pasar (Chiu et al., 2009).
Salah  satu  bidang  bisnis  yang  memiliki  ketersediaan  data  yang  melimpah  adalah  industri kosmetik & skincare, seperti PT. Gondowangi Tradisional Kosmetika yang bergerak dibidang distribusi produk kosmetik dan skincare yang melakukan distribusi ke outlet diberbagai daerah. Dari kegiatan distribusi menghasilkan data penjualan yang beragam setiap outletnya, proses analisis data yang dilakukan manual terhadap data penjualan dengan jumlah yang besar dan data yang beragam kurang efektif dan efisien karena memerlukan waktu yang lama. Sehingga eksplorasi  data  guna  menemukan  pengetahuan  mendalam  dari  data  penjualan  sulit ditemukan. Seperti informasi mengenai karakteristik penjualan dari setiap outlet yang dapat dijadikan  sebagai  acuan  bahan  analisis  selanjutnya  dalam  penentuan  strategi  penjualan. Sehingga  diperlukan  eksplorasi  terhadap  data  penjualan  untuk  memunculkan  pola pengelompokan outlet yang tersebar diberbagai daerah berdasarkan data penjualan
Dalam bidang bisnis ada beberapa penelitian yang telah menggunakan data mining dengan teknik clustering untuk mengelompokan data diantaranya teknik clustering Sebagai Strategi Pemasaran pada Penjualan Buku Di Tokopedia dan  Shopee (Baihaqi et al., 2019), clustering pelanggan  listrik  perumahan  menggunakan  load  time  series  (Motlagh  et  al.,  2019)  ,  dan Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Produk  (Prakasawati et al., 2019). Algoritma clustering yang digunakan pada beberapa penelitian tersebut salah satunya yaitu K-Medoids, algoritma K-Medoids menggunakan objek representatif dengan secara acak K objek sebagai titik acuan (medoid)  (Baihaqi  et  al.,  2019).  K-Medoids  melakukan  pengelompokan  data  yang  serupa sehingga data dalam satu kelompok memiliki kesamaan yang sama tetapi memiliki perbedaan dengan data dalam kelompok lain (Fu, 1997).
Berdasarkan  pembahasan  diatas  maka  penelitian  ini  berfokus  untuk  melakukan  eksplorasi terhadap data penjualan dengan teknik clustering untuk klasterisasi outlet berdasarkan data penjualan  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  guna  membantu  mengelompokan outlet  yang  dimana  hasilnya  dapat  digunakan  sebagai  acuan  analisis  dan  pengambilan kepeutusan dalam mendukung penentuan strategi penjualan.

## 2. METODOLOGI
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan,  pertama  menyiapkan  data  sebagai  objek penelitian, data yang digunakan yaitu data penjualan. Tahap kedua yaitu melakukan Proses KDD  serta  melakukan  proses  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids. Tahapan-tahapan yang dimaskud diantaranya:

## 3.1. Data Collections
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan wawancara dengan  pihak  organisai  terkait  untuk  mendapatkan  data  yang  akan  menjadi  bahan  pada penilitian ini.

## 3.2. Data Selections
Tahapan  ini  merupakan  proses  pemilihan  data,  data  yang  telah  dipilih  dipisahkan  dibuat menjadi data  warehouse  (Yahya  &  Puspita  Hidayanti,  2020).  Dari  banyaknya  kegiatan operasional mengahsilkan jenis data yang beragam. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data transaksi penjualan milik perusahaan PT. Gondowangi Tradisional Kosmetika produk azalea. Pada tahapan selections dilakukan juga pemilihan variable data yang akan digunakan untuk proses clustering.

## 3.3. Data Pre-processing
Tahapan pre-processing data melibatkan pembersihan data, integrasi data, transformasi data, reduksi  data  atau  kompresi  data  untuk  representasi  ringkas  (Gürbüz  et  al.,  2011).  Pre- processing yg dilakukan pada penelitian ini yaitu pembersihan data membuang duplikasi data, memeriksa data yang tidak konsisten. Data hasil proses cleaning akan menyajikan data tanpa noise, tanpa record data yang duplikat dan data yang tidak konsisten.

## 3.4. Data Transformation
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  transformasi  untuk  data  yang  telah  melewati  proses pembersihan data, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Transformasi data pada  penilitian  ini  melakukan  normalisasi  data  menggunakan  teknik  min-max  normalisasi dengan merubah data menjadi skala lebih kecil bernilai 0-1. Hasil data yang telah di normalisasi disajikan kembali sebagai dataset untuk pemrosesan data mining. Persamaan (1) untuk min- max normalisasi sebagai berikut (Agarwal, 2014):
𝑉 ′ 𝑖 = 𝑉 𝑖− 𝑚𝑖𝑛 𝐴 𝑚𝑎𝑥 𝐴 −𝑚𝑖𝑛 𝐴 ( 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑎𝑥 𝐴 − 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 ) + 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 (1)
Keterangan :
𝑉 ′ 𝑖 = Nilai setelah normalisasi
𝑉 𝑖 = Nilai sebelum normalisasi
𝑚𝑖𝑛 𝐴 = Nilai minimal setiap variable
𝑚𝑎𝑥 𝐴 = Nilai maksimal setiap variable
𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑎𝑥 𝐴 = Rentang maksimal dengan 1
𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 = Retang minimal dengan 0

## 3.5. Data Mining Clustering
Teknik  atau  metode  pada  data  mining  meliputi  klasifikasi,  pengelompokan,  peringkasan, regresi, menemukan aturan asosiasi dan dependensi fungsional, dan ekstraksi aturan (Gürbüz et al., 2011). Proses Data mining merupakan suatu proses mencari pola atau informasi yang sangat menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu clustering  dengan  menggunakan algoritma K-Medoids. K-Medoids hadir menajdi penanggulangan untuk kekurangan pada K- Means. lebih baik dalam hal waktu eksekusi, tidak sensitif terhadap outlier dan mengurangi
noise  dibandingkan  dengan  K-Means  karena  meminimalkan  jumlah  perbedaan  objek  data (Arora & Varshney, 2016). Adapun tahapan proses dari algoritma K-Medoid dalam membentuk cluster yaitu sebagai berikut:
a. Pertama pilih secara random K objek pada sekumpulan data objek sesuai jumlah titik pusat cluster sebagai medoid awal.
b. Setiap  objek  atau  data  yang  bukan  merupakan  medoid  di  masukan  ke  dalam  cluster berdasarkan jarak terdekat dengan menggunakan persamaan Euclidean distance.
c. Pilih objek secara acak yang diambil dari anggota di masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
d. Hitung jarak objek yang terdapat pada masing - masing cluster dengan medoid baru.
e. Hitung total cost S, dari pertukaran medoid dengan jumlah cost baru – jumlah cost lama.
f. Jika  S  <  0  maka  tukar  objek  secara  acak  untuk  membentuk  sekumpulan  k  objek  baru sebagai medoid.
g. Lakukan kembali langkah ke 3 sampai 5 hingga tidak ada perubahan (Baihaqi et al., 2019).
Secara umum untuk mendefinisikan jarak antara dua objek x dan y, digunakan Persamaan (2) Euclidean distance (Larose & Larose, 2014).
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan :
d xy : Euclidean distance, jarak objek x dan y
n : jumlah data
x i
: nilai data variabel ke i
y i : nilai data variabel sentroid ke i

## 3.6. Evaluasi
Evaluasi yang dilakukan yaitu melakukan pengujian pada hasil cluster dengan menggunakan persamaan Silhouette Coefficient . Metode penggabungan dari pada dua metode yaitu metode Cohesion yang berguna mengukur  kedekatan relasi antar satu objek dengan objek lainnya dalam satu cluster dan metode Separation yang berguna untuk menghitung seberapa jauh sebuah cluster berpisah dari cluster yang lain atau sejauh apa sebuah cluster dengan cluster yang lainnya. Sehingga dengan menggunakan Silhouette Coefficient akan dihitung kedekatan anggota dalam cluster dan luar cluster. Tahapan pada perhitungan Silhouette Coefficient terdiri dari 3 tahapan diantaranya :
1. Pada setiap objek i dihitung nilai rata-rata titik satu dengan semua objek yang berada dalam satu cluster. Maka akan diperoleh nilai rata-rata yang disebut dengan 𝑎 i
2. Pada setiap objek i dihitung nilai minimal jarak rata-rata dari titik satu ke titik yang lain yang berbeda cluster. Maka akan diperoleh nilai rata- rata minimum yang disebut dengan 𝑏 i
Setelah  semua  nilai  diketahui  maka  nilai  Silhouette  Coefficient  dapat  ditentukan  dengan menggunakan (3):
𝑆𝑖 = 𝑏 𝑖 − 𝑎 𝑖 𝑚𝑎𝑥 (𝑎 𝑖 −𝑏 𝑖 ) (3)
Keterangan :
𝑏 : Jarak rata-rata medoid dengan obyek di luar cluster
𝑎 : Jarak rata-rata antara medoid dengan objek di dalam
Nilai  Silhoutte  Coefficient  terdapat  pada  angka  antara  nilai  -1  sampai  1.  Berikut  adalah Silhoutte Coeffisien menurut Kaufman dan Rousseeuw:
0.7 < SC <= 1 merupakan cluster Strong stucture
0.5 < SC <= 0.7 merupakan cluster Medium structure
0.25 < SC <= 0.5 merupakan cluster Weak structure
SC <= 0.25 merupakan cluster No structure.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS
Hasil dari penelitian ini yaitu klasterisasi outlet yang di proses oleh sistem yang telah berhasil dibangun untuk eksplorasi terhadap data. Proses data mining hingga membentuk cluster outlet dengan menggunakan algoritma K-Medoids terdiri dari beberapa tahapan sebagai berikut:

## 3.1. Data Selection
Dari  banyak  data  yang  dihasilkan  pada  kegiatan  operasional  di  PT.Gondowangi, data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  penjualan  produk  merk  Azalea  dari  tahun  2017 sampai 2020 dari dua regional berbeda dengan jumlah 3000 record data. Data penjualan ini berisi catatan transaksi penjualan ke setiap outlet diberbagai daerah yang berupa dokumen excel yang kemudian disimpan terpisah dari data operasional lainnya. Data transaksi penjualan yang digunakan memiliki 20 variable, pada proses selections dilakukan juga pemilihan variable data yang akan digunakan untuk proses clustering outlet. Sehingga variable yang digunakan menjadi  4  variable  yang  menunjang  dalam  proses  clustering  outlet  dengan  menggunakan algoritma K-Medoids. Variabel yang dipilih tersebut menggambarkan jumlah penjualan produk ke setiap outlet. Adapun contoh dari data transaksi penjualan produk azalea yang utuh dan belum melewati proses selection untuk pemilihan variable dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Selections No. Kd_Outlet Ttl_sls_val Ttl_Sls_Unit Sales(Rp) Sales (Pc) 1 BDG1-9869 30056 2 30056 2 2 BDG1-6864 45084 3 45084 3 3 BDG1-6864 45084 3 45084 3 4 BDG1-6521 1803360 120 1803360 120 5 BDG1-6282 360672 24 360672 24 6 BDG1-6282 45084 3 45084 3 7 BDG1-6282 180336 12 180336 12 8 BDG1-4540 180336 12 180336 12 9 BKS1-2648 30384 2 45576 3 10 BKS1-2648 30056 2 30056 2
No. Kd_Outlet Ttl_sls_val Ttl_Sls_Unit Sales(Rp) Sales (Pc) 11 BKS1-2622 45576 3 45576 3 12 BKS1-2622 45084 3 45084 3 ……… ……… ……… ……… ……… …. ……… ……… ……… ……… ……… …. 2993 4402.N002 840000 24 840000 24 2994 4402.N002 840000 24 840000 24 2995 4402.N002 216228 12 216228 12 2996 4402.N002 108111 6 108111 6 2997 4402.L101 864912 48 864912 48 2998 4402.L101 864912 48 864912 48 2999 4402.L101 432456 24 432456 24 3000 4402.L101 1430400 96 1430400 96

## 3.2. Data Pre-processing
Proses setelah melakukan data selection yaitu melakukan cleaning data. Proses cleaning data ini  terdiri  dari  beberapa  operasi  dasar,  seperti  normalisasi,  penghilangan  noise  dan penanganan  data  yang  hilang,  pengurangan  data  yang  tidak  diperlukan  dan  pengurangan duplikasi data. Proses cleaning yang dilakukan terhadap data penjualan ini yaitu melakukan pengurangan  duplikasi  data.  Pengelompokan  yang  dilakukan  yaitu  untuk  mengidentifikasi cluster  dari  outlet.  Sehingga  data  yang  semula  berupa  record  transaksi  dari  setiap  outlet memungkinkan setiap outlet memiliki beberapa record transaksi yang artinya dapat ditemukan Kd_outlet  yang sama. Maka  pembersihan data ini mengambil record  transaksi berdasarkan Kd_outlet,  hasilnya  tidak  ada  Kd_outlet  yang  duplikat.  Data  yang  semula  berjumlah  3000 record menjadi 437 record, contoh hasil pembersihan data ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Cleaning No. Kd_Outlet Ttl_sls_val Ttl_Sls_Unit Sales(Rp) Sales (Pc) 1 3300.G001 29799 62 1527315 62 2 3301.A1067 25300 2 50600 2 3 3301.A1430 126500 10 253000 10 4 3301.A2055 420000 24 840000 24 5 3301.B1015 151800 48 1109260 48 6 3301.B1342 51250 2 51250 2 7 3301.B1371 50600 4 101200 4 8 3301.B330 18019 2 18019 1 9 3301.B344 54056 21 378395 21 10 3301.B346 89397 35 598854 27 11 3301.B347 108114 116 2409776 108 12 3301.B348 108111 173 503133 30 13 3301.B349 324334 246 5216683 246 14 3301.B350 75900 73 1499132 66 15 3301.B351 54056 51 1121731 51 ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. ……. 437 JKT1-0631 360672 474 7159602 474

## 3.3. Data Transformations
Tahapan  selanjutnya  yaitu  data  transformasi  yang  berkaitan  dengan  proses  konversi  data mengubah sumber data menjadi bentuk data yang disesuikan dengan kebutuhan pemrosesan metode  yang  digunakan.  Terdapat  beberapa  teknik  transformasi  data,  pada  penelitian  ini
menggunakan teknik normalisasi dengan menggunakan persamaan min-max normalisasi data untuk proses data transformasi. Normalisasi mengubah data menjadi skala yang lebih kecil, yaitu  dengan  batas  terendah  0  dan  batas  tertinggi  1.  Hasil  data  yang  telah  di  normalisasi ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Hasil Normalisasi No. Kd_Outlet Ttl_sls_val Ttl_Sls_Unit Sales(Rp) Sales (Pc) 1 3300.G001 0,000252 0,009223 0,012827 0,009226 2 3301.A1067 0,000212 0,000297 0,000424 0,000297 3 3301.A1430 0,001062 0,001487 0,002124 0,001488 4 3301.A2055 0,003526 0,003571 0,007054 0,003571 5 3301.B1015 0,001274 0,007140 0,009316 0,007142 6 3301.B1342 0,000433 0,000297 0,00043 0,000297 7 3301.B1371 0,000424 0,000595 0,00084 0,000595 8 3301.B330 0,000151 0,000297 0,000151 0,000148 9 3301.B344 0,000453 0,003124 0,003177 0,003125 10 3301.B346 0,00075 0,005206 0,005029 0,004017 11 3301.B347 0,000972 0,017256 0,020238 0,016071 12 3301.B348 0,000913 0,025736 0,004225 0,004464 13 3301.B349 0.002722 0,036596 0,043812 0,036607 … ……… ……… ……… ……… …. … ……… ……… ……… ……… …. 437 JKT1-0631 0,003028 0,070514 0,060137 0,070535

## 3.4. Hasil Clustering
Clustering yang dilakukan untuk mengelompokan data outlet ini menggunakan algoritma K-Medoids.  Setelah  data  melewati data  selections,  data  cleaning,  dan  data  trasformations berikut adalah hasil clustering dengan menggunakan titik pusat cluster K=3 ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil CLustering Data -Ke C-1 C-2 C-3 Kedekatan Cluster 1 0,017182 0,033727 0,017389 0,017182 1 2 0,000775 0,051009 0,017182 0,017182 3 3 0,001957 0,048666 0,002267 0,001957 1 4 0,008152 0,043650 0,008494 0,008152 1 5 0,012633 0,038055 0,012857 0,012633 1 6 0,000679 0,051006 0,000626 0,000626 3 7 0,000448 0,050422 0,000613 0,000448 1 8 0,000956 0,051251 0,000717 0,000717 3 9 0,004311 0,046155 0,004495 0,004311 1 10 0,007118 0,043384 0,007315 0,007118 1 11 0,029936 0,020996 0,030135 0,020996 2 12 0,025422 0,036059 0,025470 0,025422 1 13 0,066714 0,017414 0,066916 0,017414 2 … ……. ……. ……. ……. ……. … ……. ……. ……. ……. ……. 435 0,000547 0,050842 0,000457 0,000457 3 436 0,013089 0,037420 0,013289 0,013089 1 437 0,115346 0,065086 0,115506 0,065086 2

## 3.5. Pengujian Clustering
Pada  penelitian  ini  metode  pengujian  yang  digunakan  yaitu silhouette  Coefficient  dengan menggunakan silhouette Coefficient akan dihitung kedekatan anggota dalam cluster dan luar cluster. Pengujian dilakukan terhadap seluruh data outlet sebanyak 437. Pengujian terhadap hasil  clustering  dengan  titik  pusat  cluster  =  3  maka  hasilnya  menunjukan  nilai silhoutte coefficient mendekasi Si=1 yaitu dengan nilai 0,92669616303752. Pada Gambar 1 menunjukan hasil perhitungan silhoutte oleh sistem yang telah dibangun.

## Gambar 1. Interpretasi Hasil Pengujian Cluster

## 3.6. Interpretasi
Tahap  interpretasi  ini  menafsirkan  pola yang  ditemukan  dari  hasil  penggalian  data  dengan teknik clustering.  Dan  memungkinkan  visualisasi  dimensi  renda  dari  hasil  clustering  ini disajikan dalam bentuk grafik. Sumbu X dan Y pada grafik menggambarkan jumlah penjulan. Dari  hasil  pengelompokan  outlet  dengan  algoritma  K-Medoids  maka  terbentuk  3  kelompok outlet dari jumlah data outlet sebanyak 437. Jumlah outlet tersebut bersal dari dua regional. Pola  yang  ditermukan  dari  pengelompokan  outlet  dengan  variable  yang  digunakan  yaitu jumlah  penjualan,  maka  dapat  di  tafsirkan  outlet  pada cluster-1 merupakan outlet dengan tingkat  penjualan  yang  dominan  sedang,  outlet  pada cluster-2  merupakan  outlet  dengan tingkat penjualan yang dominan tinggi dan  outlet pada cluster-3 merupakan outlet dengan tingkat penjualan yang dominan rendah, Gambar 2 menunjukan grafik pada sistem klasterisasi yang telah dibangun.

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penggunaa teknik Clustering dengan algoritma K-Medoids, menunjukan hasil teknik Clustering  dengan  algoritma  K-Medoids  mampu  melakukan  pengelompokan  data  terhadap data  penjualan  yang  menghasilkan  pengelompokan  outlet.  Dengan  hasil  pengujian  pada cluster  dengan  beberapa  nilai  K  didapatkan  jumlah  K=3  memiliki  nilai  Silhoutte  Coefficient yang paling tinggi dan mendekasi Si= 1 yaitu dengan nilai 0,92669616303752 yang merupakan struktur kuat menurut Kaufman dan Rousseeuw. Sehingga pola pengelompokan outlet yang terbentuk dapat menjadi pengetahuan baru yang berguna bagi perusahan dalam menentukan strategi penjualan.

## DAFTAR RUJUKAN
Rujukan Jurnal: Ribeiro, A., & Seruca, I. (n.d.). Farmacêutica : Uma Aproximação Baseada Em Data Company : a Data Mining Based Approach.
SULISTIANI, H. (2016). Tesis – ks142501 pemilihan fitur untuk klasifikasi loyalitas pelanggan terhadap merek produk.

## Rujukan Jurnal:
Baihaqi,  W.  M.,  Indartono,  K.,  &  Banat,  S.  (2019).  Penerapan  Teknik  Clustering  Sebagai Strategi Pemasaran pada Penjualan Buku Di Tokopedia dan Shopee. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika, 21(2), 243 – 248. https://doi.org/10.31294/p.v21i2.6149
Djamaludin, I., & Nursikuwagus, A. (2017). Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  Dan Ilmu Komputer, 8(2), 671.
Yahya, Y., & Puspita Hidayanti, W. (2020). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Efektivitas Penjualan Vape (Rokok Elektrik) pada “Lombok Vape On.” Infotek : Jurnal Informatika Dan Teknologi, 3(2), 104 – 114. https://doi.org/10.29408/jit.v3i2.2279.

## Rujukan Prosiding:
Agarwal, S. (2014). S. Agarwal, Data mining: Data mining concepts and techniques. 2014. In Proceedings  -  2013  International  Conference  on  Machine  Intelligence  Research  and Advancement, ICMIRA 2013. https://doi.org/10.1109/ICMIRA.2013.45
Arora, P., Deepali, & Varshney, S. (2016). Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for
Big Data. Physics Procedia, 78(December 2015), 507 – 512. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.02.095
Arora, P., & Varshney, S. (2016). Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm For Big Data. Procedia  -  Procedia  Computer  Science,  78(December  2015),  507 – 512. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.02.095
Chiu, C. Y., Chen, Y. F., Kuo, I. T., & Ku, H. C. (2009). An intelligent market segmentation system using k-means and particle swarm optimization. Expert Systems with Applications, 36(3 PART 1), 4558 – 4565. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.05.029
Deker, G. W., Pechenizkiy, M., Vleeshouwers, J. M. (2009). Predicting Students Drop Out. The 2nd  International  Conference  on  Educational  Data  Mining,  7(1),  44 – 56. https://eric.ed.gov/?id=ED539082%0Ahttp://www.win.tue.nl/~mpechen/research/edu. html.
Fu,  Y.  (1997).  Data  mining  Theories,  Algorithms,  and  Examples  [Ye  2013-07-26].  In IEEE Potentials (Vol. 16, Issue 4). https://doi.org/10.1109/45.624335
Gürbüz, F., Özbakir, L., & Yapici, H. (2011). Data mining and preprocessing application on component reports of an airline company in Turkey. Expert Systems with Applications, 38(6), 6618 – 6626. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.11.076
Larose,  D.  T.,  &  Larose,  C.  D.  (2014).  Discovering  Knowledge  in  Data.  In Discovering Knowledge in Data. https://doi.org/10.1002/9781118874059
Motlagh, O., Berry, A., & O’Neil, L. (2019). Clustering of residential electricity customers using load time series. Applied Energy, 237(December 2018), 11 – 24. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.12.063
Prakasawati,  P.  E.,  Chrisnanto,  Y.  H.,  &  Hadiana,  A.  I.  (2019).  Segmentasi  Pelanggan Berdasarkan  Produk  Menggunakan  Metode  K-  Medoids. KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 335 – 339.
https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1610