Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i2.1129

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 2, November 2022, pp 81−97

## Penerapan  Metode  K-Means  Dalam  Menentukan  Klasifikasi  Produk Pembelian Pelanggan

## Kevin Noel Nababan
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Kevinnoelnababa@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel : Submited : Jan 10, 2022 Acepted : Nov 25, 2022 Published  : Nov 31, 2022 Menurut survey ada terdapat kira-kira 3.500 jenis produk makanan dan non-makanan tersedia  dengan  harga  bersaing,  memenuhi  hampir  semua  kebutuhan  konsumen sehari-hari. Dengan  jumlah transaksi  yang  cukup besar, perusahaan  membutuhkan alat bantu analisis dan klasifikasi untuk memberikan informasi yang bermanfaat bagi perusahaan dalam penentuan tata letak barang, barang apa yang paling diminati oleh konsumen  dan  lain-lain.  Penentuan  tata  letak  produk  makanan  dan  minuman dilakukan  untuk  mempermudah  konsumen  dalam  mencari  produk  makanan  dan minuman sehingga tidak mengecewakan para konsumen dalam mencari letak barang produk  mana  yang  cocok  digabungkan  dengan  produk  lain  yang  sering  diminati konsumen sehingga para konsumen bisa menghemat waktu. Berdasarkan uraian di atas,  maka  dibutuhkan  alat  bantu  analisis  data  mining  dengan  menggunakan Association Rules untuk diolah dengan metode K-Means. Saat ini pemanfaatan data- data yang dimiliki belum maksimal, baru sebatas untuk pembuatan laporan.
Kata Kunci: Normalisasi; K-Means; Data Penjualan; Klasifikasi; Pola
K ORESPONDENSI

## Email: Kevinnoelnababa@gmail.com

## A B S T R A C T
According to the survey, there are approximately 3,500 types of food and non-food products  available  at  competitive  prices,  meeting  almost  all  the  daily  needs  of consumers. With a fairly large number of transactions, companies need analysis and classification tools to provide useful information for companies in determining the layout  of  goods,  what  goods  are  most  in  demand  by  consumers  and  others. Determination of the layout of food and beverage products is carried out to make it easier  for  consumers  to  find  food  and  beverage  products  so  as  not  to  disappoint consumers in finding the location of which products are suitabel to be combined with other products that are often in demand by consumers so that consumers can save time. Based  on the  description above, a data mining analysis tool  is needed using Association  Rules  to  be  processed  using  the  K-Means  method.  Currently,  the utilization of the available data has not been maximized, it is only limited to making reports.
Keywords: Normalization; K-Means; Sales Data; Classification; Pattern.

## 1. PENDAHULUAN
Supermarket adalah salah satu swayalan yang sedang berkembang memiliki jaringan minimarket yang menyediakan bahan pokok sehari-hari. Lebih dari 3.500 jenis produk makanan dan non-makanan tersedia dengan harga bersaing, memenuhi hampir semua kebutuhan konsumen sehari-hari. Dengan jumlah transaksi yang cukup besar, perusahaan membutuhkan alat bantu analisis untuk  memberikan  informasi  yang  bermanfaat bagi perusahaan dalam penentuan tata letak barang, barang apa yang paling diminati oleh konsumen dan lain-lain. Penentuan tata letak produk makanan dan  minuman  dilakukan  untuk  mempermudah  konsumen  dalam  mencari  produk  makanan  dan  minuman  sehingga tidak  mengecewakan  para  konsumen  dalam  mencari  letak  barang  produk  mana  yang  cocok  digabungkan  dengan produk lain yang sering diminati konsumen sehingga para konsumen bisa menghemat waktu. [1]
Berdasarkan permasalahan yang dihadapi perusahaan, maka dibutuhkan alat bantu analisis data mining. Saat ini  pemanfaatan  data-data  yang  dimiliki  belum  maksimal,  baru  sebatas  untuk  pembuatan  laporan.Data  transaski penjualan yang terkumpul dan tersimpan dapat memberikan pengetahuan yang bermanfaat bagi pengambil keputusan dalam melakukan usaha-usaha yang terkait dengan peningkatan penjualan dengan melakukan promosi yang tepat dan mengetahui  kebiasaan  berbelanja  para customer .Oleh  karena  itu  yang  menjadi  permasalahan  dalam  penelitian  ini adalah menetukan pola pemebalian customer untuk penentua tata letak barangdengan memanpaatkan data mining.[2] Menurut  Peneliti  terdahulu  H.  Sy,  Rismayani,  and  A.  Syam  Dengan  memanfaatkan  data  mining  yang mengoptimasi  proses  pencarian  informasi  dalam  basis  data  yang  besar,  serta  menemukan  pola-pola  yang  tidak
diketahui sebelumnya. Oleh sebab itu dalam mencari informasi yang ingin dilakukan terlebih dahulu menyipkan data yang  siap diolah salah  satunya dengan  menormalisasikan data penjualan supermaket dengan  cara  mengelompokan data  jenis  prodak  yang  dijual  dengan  menggunkan  metode  K-Means.  Metode  K-Means  adalah  suatu  metode penganalisa  data  atau  metode  Data  Mining  yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi  ( unsupervised )  dan merupakan  salah  satu  metode  yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.[3]    Menurut  Peneliti terdahulu  E.  Elisa  Sehingga  data  yang  telah  diolah  dengan  metode  K-means  dijadikan  data  dalam  memperoleh informasi pola penjulan untuk penentuan tata letak barang dengan menggunakan klasifikasi .klasifikasi adalah suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu atau lebih  item dalam suatu dataset. klasifikasi  banyak digunakan pada  data  transaksi  atau  biasa  disebut  market  basket,  misalnya  sebuah  swalayan  memiliki  market  basket,  dengan adanya klasifikasi, pemilik swalayan dapat mengetahui pola pembelian seorang  konsumen,  jika seorang konsumen membeli item A , B, punya kemungkinan 50% dia akan membeli item C, pola ini sangat signifikan dengan adanya data transaksi selama ini. Menurut peneliti terdahulu  yang dilakuakn oleh H. Annur tujuan dari penelitian ini untuk mengelompokan data penjualan kedalam sebuah cluster dengan metode Data Mining Algoritma K-Means Clustering. Data Penjualan nantinya akan dikelompokan berdasarkan kemiripan data tersebut sehingga data dengan karakteristik yang sama akan berada dalam satu cluster. Atribut yang digunakan adalah brand dan penjualan[4]
Serta peneliti yang dilakuakn oleh R. Rachman, untuk dapat melakukan hal tersebut toko luxor variasi mobil membutuhkan strategi-strategi penjualan untuk dapat menarik minat pembeli dan meningkatkan laba atau pendapatan perusahaan. Pada penelitian  ini analisa data  mining dilakukan dengan Teknik Clustering  menggunakan  metode K- Means[5].
.  Serta peneliti yang dilakuakn oleh A. A. Tri Susilo, penyusunan pola pembelian barang yang biasa digunakan dalam  data  mining  dengan  algoritme  association  rule,  algoritme  yang  digunakan  menggunakan  klasifikasi  dan FPGrowth. klasifikasi menghasilkan 5 pola aturan asosiasi minimum support sebesar 10% dan minimum confidence sebesar 50% menghasilkan nilai confidence tertinggi yaitu 100% , sedangkan algoritme FP- Growth menghasilkan 5 pola aturan asosiasi dengan minimum support count 2 menghasilkan nilai support count tertinggi yaitu 8[6].
Serta  peneliti  yang  dilakukan  oleh  Tri  Susilo  A.  A.Sunardi  L.Waruwu  Y.  menjelaskan  analisis  transaksi penjualan  bertujuan  untuk  merancang  strategi  penjualan  atau  pemasaran  yang  efektif  dengan  memanfaatkan  data transaksi penjualan yang telah tersedia.Selain itu penggunaan teknik analisis ini juga dapat menemukan pola berupa produk-produk yang sering dibeli bersamaan dalam sebuah transaksi. Pengolahan data untuk memperoleh informasi mengenai pola-pola dapat dilakukan dengan datamining, yaitu Association Rules.klasifikasi  yang merupakan salah satu metode Association Rules cocok untuk diterapkan bila terdapat beberapa hubungan item yang ingin dianalisis[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Metodologi penelitian merupakan suatu strategis yang disusun sedemikian rupa, untuk mencari tahu suatu kebenaran atau kenyataan terhadap  yang di kaji  berdasarkan  masalah  yang terjadi. Pada  metode penelitian  ini  disusun sangat terstruktur guna untuk mendapatkan suatu kebenaran atau fakta dari beberapa sumber  masalah dengan kajian  yang ada  untuk  menjangkau  hasil  akhir  dan  memberikan  solusi  yang  ideal  terhadap  waktu  penelitian  yang  di  lakukan berdasarkan sumber data yang ada dan kondisi suatu tempat, sehingga dengan strategis yang disusun tersebut dapat diolah dengan baik
Data mining adalah proses yang menggunakan berbagai perangkat analisis data untuk menemukan pola dan hubungan dalam data yang mungkin dapat digunakan untuk membuat prediksi yang valid[8], [9]. Langkah pertama dan paling sederhana  dalam  data  mining  yaitu  menggambarkan  data  –  menyimpulkan  atribut  statistik  (seperti  rata-rata  dan standar deviasi), mereview secara visual menggunakan diagram dan grafik, serta mencari relasi berarti yang potensial antar variabel (misalnya nilai yang sering muncul bersamaan). Mengumpulkan, mengeksplor, dan memilih data yang tepat adalah sangat penting.

## 2.3 Metode K-Means
K-means clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu  atau  lebih  cluster/kelompok[10]–[12].  Data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam satu  cluster/kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dengan  cluster/kelompok yang  lain  sehingga  data  yang  berada  dalam  satu  cluster/kelompok  memiliki  tingkat  variasi  yang  kecil.Langkah- langkah melakukan clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
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. Pusat-pusat cluster diberiduberi nilai 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 menghiutng  jarak semua data ke setiap tiitk pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
D(i,j) = √(𝑋 1𝑖 − 𝑌 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑌 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑌 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana D (i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xki     = Data ke i pada atribut data ke k Xk j     = Titik pusat ke j pada atribut ke k
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 di pakai.
5. Tugaskan lagi setiap objek memakai ckuster yang bary. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Penerapan Metode
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.
Dalam 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 merupakan salah satu metode pengelompokkan dan non hierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam kelompok sehingga data berkrakteristik sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbea dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Adapaun tujuan pengelompokkan data ini adalah untuk meminimalkan fungsi objektif yang diset dalam proses pengelompokkan.

## 3.1.1 Penerapan Metode K-Means
Pengelompokan produk merupakan tahap awal dari pengolahan data. Pada tahap ini, produk-produk yang berada di dalam swalayan dikelompokan berdasarkan beberapa pertimbangan. Pengelompokan produk dengan memperlihatkan pertimbangan current layout dan jenis produk. Penelitian ini tidak membahas persediaan, sehingga meskipun “layout” diubah diharpakan tidak akan mempengaruhi persediaan. Dengan memperlihatkan current layout maka akn diketahui banyaknya persediaan produk yang biasa diletakkan di Swalayan. Dari sini dapat dibuat pembagian kelompok produk
berdasarkan current layout. Dalam current layout, penyajian produk dalam toko dibagi menjadi empat macam yaitu penyajian dalam rak, etalase kaca, pendingin dan bebas. Rak dibagi menjadi dua macam yaitu rak utama yang terdapat di tengah-tengah ruangan. Rak utama dibagi menjadi dua bagian yaitu rak besar dan kecil. Selain rak utama dan rak samping yang berdiri melekat pada dinding. Etalase kaca terdapat pada bagian depan toko. Etalase ini terlihat seperti stand  yang dijaga oleh satu atau dua karyawan. Proses pembelian produknya pun berbeda dengan penyajian rak.
Pembagian  berdasarkan  jenis  produk  dilakukan  dengan  memperlihatkan  pertimbangan  sebelumnya.  Produk yang  memilikisifat  sama  atau  sejenis  dikelompokan  menjadi  satu.  Meskipun  secara  pertimbangan  penyajian  rak produk  tersebut  berada  pada  rak  yang  berbeda  namun  jika  memliki  tipe  dan  jenis  yang  sama,  maka  tetap dikelompokkan menjadi satu kelompok produk. Contoh produk yang berbeda dalam rak namun berbeda tipe dan jenis sama yaitu minuman botol, snack, dan sabun cuci. Sebaliknya, produk yang berbeda dalam satu rak namun berbeda jenis  dan  memungkinkan  untuk  dipisahkan  meskipun  dalam  current  layout  disatukan.  Kemungkinan  produk  ini dipisahkan karena memiliki persediaan yang banyak, contoh produk yang mengalami penguraian ini adalah minuman botol dan minuman kotak yang dijadikan kelompok sendiri. Hasil pengelopmpokan produk dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Mingguan Swalayan Prima Smart No  Struk ke- Merek Produk Jumlah 1 00021 Berbeard,Sari roti,Kratindeng, Canned food, Kecap 5 2 00022 Blueband, Beras sunco, Apel,panadol 4 3 00023 Dancow, Kue bohong,Anggur,Indocafe 4 4 00024 Marboro,Fanta,kapal api,The Melati 4 5 00025 Bolpoint,Clasmild,Tisu Paseo 3 6 00026 Palmia,semangka,Promag,Kopi Sidikalang 4 7 00027 Mentos,Antangin,Teh Melati,Kit Mobil 4 8 00028 M150,Ajinamoto,Matreai,Camel 4 9 00029 Pisang,Teh Melati,Bodrex,Segita biru,Lays 5 10 00030 Beras Sunco,Sarden,Dancow,M150 4 11 00041 Sajiku,Kertas A4, Kapal Api,Tisu paseo,Teh Wangi 5 12 00042 Coco cola,Bimoli,kratindeng,Royco,Kopi sidikalang 5 13 00043 Lux,Kapal api,Surya 16,Pisang 4 14 00044 Royco,Chitatos,Dancow,Nabati 4 15 00045 Kratindeng,Kologen,Teh Melati,Marboro 4 16 00046 Somperna,Sprint,Bolpoint 3 17 00047 Promaag,Nescafe,Anggur,Chitatos 4 18 00048 Marboro,Kecap Bango,Biore 3 19 00049 Panadol,Kopi Sidikalang,Kertas A4,Teh Sari 4 20 00050 Lifeboy,Sari Roti,Marboro,Anggur 4 Tabel 2. Data Jenis Prodak Swalayan Prima Smart No Merek Produk Makanan Merek produk Minuman Kebutuhan Rumah Tangga 1 Sari roti Berbeard Antangin 2 Canned food Kopi Sidikalang Beras sunco 3 Semangka Fanta Tisu Paseo 4 Lays Teh Sari Kecap 5 Ikan sadern M150 sajiku 6 Chitatos Coco cola Tepung segitiga biru 7 Nabati Teh Melat ajinamoto 8 Roti bohong Nescafe Sampo Life boy 9 Anggur Susu Dancow Kecap Asin 10 Instant Cup Noodle Ayam Pedas 90G Yougort Garam 11 Ufo Mi Goreng Ala Indonesia 88G Lee mineral Minyak Palmia 12 SarimiMie Goreng Puass Fried Chicken 100G. Kopi good day Obat kologen 13 Migelas Mie Instant Paket Keluarga Soto Ayam 6X28g Teh kotak Royco 14 Migelas Mie Instant Ayam Bawang 6X28g Pocary sweet Kit mobil 15 Potato karatindeng Matrei 16 Popcron Ber bintang Kertas A4 17 Soyjoy Cap kaki tiga Minyak bimoli 18 Sari roma Kopi luak Bolpoint 19 Kacang Almond Kopi golda Show klin 20 Mie instan Fresh tea Popok bayi Tabel 3. Data Penentuan  Jenis Produk Swalayan Prima Smart No  Struk Ke-  Makanan Ringan  Minuman  Kebuthan Rumah Tangga 1 00021 2 2 2 2 00022 1 0 3
No  Struk Ke-  Makanan Ringan  Minuman  Kebuthan Rumah Tangga
3 00023 1 1 1 4 00024 0 2 0 5 00025 0 1 2 6 00026 1 1 2 7 00027 0 1 2 8 00028 1 1 2 9 00029 2 1 2 10 00030 1 1 2 11 00041 0 1 3 12 00042 0 3 2 13 00043 1 1 1 14 00044 2 0 1 15 00045 0 2 1 16 00046 0 1 1 17 00047 2 1 1 18 00048 0 0 2 19 00049 0 2 2 20 00050 1 0 2
Dari tabel diatas dapat dilihat dataset berjumlah 16 record struk belanja dengan 9 jenis produk. Dataset yang dimasukkan  berup  merk  produk  apa  saja  yang  dibeli  dan  berapa  jumlah  merk  produk  yang  dibeli  oleh  konsumen didalam satu struk kemudian dikelompokkan berdasarkan jenis produknya.
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.
Setelah diketahui nilai centroid pada masing-masing cluster, tahap selanjutnya adalah melakukan perhitungan untuk  menentukan  jarak  setiap  data  dengan  centroid  yang  telah  dibentuk  dengan  menggunakan  rumus  euclidiance distance.  Hasil  dari  perhitungan  jarak  dengan  rumus  euclidiance  distance  ini  akan  berpengaruh  pada  penempatan setiap  merk  produk  ke  cluster  tertentu.  Setelah  hasil  dari  jarak  setiap  data  diperoleh  tahapan  selanjutnya  adalah mengelompokan  jarak  data  minuman  atau  yang  terkecil  dari  masing-masing  cluster  berdasarkan  parameter  jenis produknya.
Menentukan titik pusat awal cluster pada metode Data Mining algoritma K-Means Clustering adalah dipilih secara random. Adapun titik pusat awal cluster yang dipilih oleh penulis secara random dapat  dilihat  pada tabel  4. berikut:

## Tabel 4. Data dengan titik awal cluster
No  Struk Ke-  Makanan Ringan  Minuman  Kebuthan Rumah Tangga
1 00021 2 2 2 2 00022 1 0 3 3 00023 1 1 1 4 00024 0 2 0 5 00025 0 1 2 6 00026 1 1 2 7 00027 0 1 2 8 00028 1 1 2 9 00029 2 1 2 10 00030 1 1 2 11 00041 0 1 3 12 00042 0 3 2 13 00043 1 1 1 14 00044 2 0 1 15 00045 0 2 1 16 00046 0 1 1 17 00047 2 1 1 18 00048 0 0 2 19 00049 0 2 2 20 00050 1 0 2
Dari  tabel 4. tersebut, dapat diambil kesimpulan  masing-masing titik awal Cluster berdasarkan urutan  yang akan dilakukan penulis yakni daerah rawan tindak kriminal, sedang dan tidak rawan tindak kriminal adalah sebagai berikut:
1. Pusat Cluster I: Data ke-6 Struk Pembelian dengan Makanan Ringan=1 dan Minuman=1 dan kebutuhan rumah tangga =2
2. Pusat Cluster II: Data ke-17 Struk Pembelian dengan Makanan Ringan=2 dan Minuman=1 dan kebutuhan rumah tangga =1
Pada  algoritma  K-Means  Clustering,  menghitung  jarak  setiap  data  ke  pusat  cluster  adalah  bertujuan  untuk menentukan titik pusat cluster yang baru menggunakan rumus Euclidian Distance. Pada tahapan ini, perhitungan jarak setiap data ke titik pusat cluster dilakukan secara perulangan. Dan apabila nilai pusat cluster pada iterasi tersebut sama dengan  nilai  pusat  cluster  pada  iterasi  sebelumnya,  perulangan  dihentikan  karena  hasil  telah  ditemukan.  Adapun perhitungan jarak data ke pusat cluster pada masing-masing iterasi adalah sebagai berikut:
1. Iterasi I
Data-1 ke Pusat Cluster I
= √(1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2
= √1 + 1 + 0 =1,414 Data-2 ke Pusat Cluster I = √(1 − 1) 2 + (1 − 0) 2 + (2 − 3) 2
= √0 + 1 + 1 =1,414 Data-3 ke Pusat Cluster I = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= √0 + 0 + 1 =1 Data-4 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 0) 2
= √1 + 1 + 4 =2,449 Data-5 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √1 + 0 + 0 =0 Data-6 ke Pusat Cluster I = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √4 + 0 + 0 =2 Data-7 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √1 + 0 + 0=1 Data-8 ke Pusat Cluster I = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √4 + 4 + 0 =2,828 Data-9 ke Pusat Cluster I = √(1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √1 + 0 + 0 =1 Data-10 ke Pusat Cluster I = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √0 + 0 + 0 =0 Data-11 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 3) 2
= √0 + 0 + 1 =1 Data-12 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 3) 2
= √1 + 0 + 1 =1,414 Data-13 ke Pusat Cluster I = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= √0 + 0 + 1 =1 Data-14 ke Pusat Cluster I = √(1 − 2) 2 + (1 − 0) 2 + (2 − 1) 2
= √1 + 1 + 1 =1,732 Data-15 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2
= √0 + 1 + 1 =1,41 Data-16 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 = √1 + 0 + 1 =1,414 Data-17 ke Pusat Cluster I = √(1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 = √1 + 0 + 1 =1,414 Data-18 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (2 − 2) 2
= √1 + 1 + 0 =1,732 Data-19 ke Pusat Cluster I = √(1 − 0) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = √1 + 1 + 0 =1,732 Data-20 ke Pusat Cluster I = √(1 − 1) 2 + (1 − 0) 2 + (2 − 2) 2
= √0 + 1 + 0 =1 Data-1 ke Pusat Cluster II = √(2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = √0 + 1 + 1 =1,414
Data-2 ke Pusat Cluster II = √(2 − 1) 2 + (1 − 0) 2 + (1 − 3) 2
= √1 + 1 + 3 =2,236 Data-3 ke Pusat Cluster II = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= √1 + 0 + 0 =1 Data-4 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 0) 2
= √4 + 1 + 1 =2,449 Data-5 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2
= √4 + 0 + 1 =3,471 Data-6 ke Pusat Cluster II = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2
= √1 + 1 + 3 =2,236 Data-7 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2
= √4 + 0 + 1 =2,236 Data-8 ke Pusat Cluster II = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2
= √1 + 0 + 1 =1,414 Data-9 ke Pusat Cluster II = √(2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2
= √1 + 0 + 1 =1,414 Data-10 ke Pusat Cluster II = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2
= √1 + 0 + 1 =1,414 Data-11 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 3) 2
= √4 + 0 + 4 =2,828 Data-12 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 3) 2 + (1 − 2) 2
= √4 + 4 + 1 =3 Data-13 ke Pusat Cluster II = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= √1 + 0 + 0 =1,414 Data-14 ke Pusat Cluster II = √(2 − 2) 2 + (1 − 0) 2 + (1 − 1) 2
= √0 + 1 + 0 =1 Data-15 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2
= √4 + 1 + 0 =2,236 Data-16 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= √4 + 0 + 0 =2 Data-17 ke Pusat Cluster II = √(2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= √0 + 0 + 0 =0 Data-18 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (1 − 2) 2
= √4 + 1 + 1 =2,449 Data-19 ke Pusat Cluster II = √(2 − 0) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2
= √4 + 1 + 1 =2,449 Data-20 ke Pusat Cluster II = √(2 − 1) 2 + (1 − 0) 2 + (1 − 2) 2
= √1 + 1 + 1 =1,732
Hasil perhitungan menggunakan Euclidian Distance pada iterasi I tersebut diatas dapat dilihat pada  tabel 4.5 berikut:
Tabel 5. Hasil Iterasi I Daka ke-  Struk Ke- Jarak Ke Centroid C1 C2 1 00021 1,414 1,414 2 00022 1,414 2,236 3 00023 1 1 4 00024 2,449 2,449 5 00025 0 3,471 6 00026 2 2,236 7 00027 1 2,236 8 00028 2,828 1,414 9 00029 1 1 10 00030 0 1,414 11 00041 1 2,828 12 00042 1,414 3
Daka ke-  Struk Ke- Jarak Ke Centroid C1 C2 13 00043 1 1,414 14 00044 1,732 1 15 00045 1,41 2,236 16 00046 1,414 2 17 00047 1,414 0 18 00048 1,732 2,449 19 00049 1,732 2,449 20 00050 1 1,732
Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  jarak  terpendek  data  terhadap  pusat  cluster  awal  yang  dipilih  secara random sebelumnya. Menentukan jarak terpendek dengan pusat cluster data dapat menggunakan rumus  MIN (Cij : Ckj  ). Adapun hasil penentuan jarak terpendek terhadap pusat cluster yang telah ditabulasikan dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut:
Tabel 6. Tabulasi Binner Jarak Terdekat Data terhadap Cluster
Daka ke-  Struk Ke- Jarak Ke Centroid Cluster C1 C2 1 00021 1 1 C1, C2 2 00022 1 0 C1 3 00023 1 1 C1, C2 4 00024 1 1 C1, C2 5 00025 1 0 C1 6 00026 1 0 C1 7 00027 1 0 C1 8 00028 0 1 C2 9 00029 1 1 C1, C2 10 00030 1 0 C1 11 00041 1 0 C1 12 00042 1 0 C1 13 00043 1 0 C1 14 00044 0 1 C2 15 00045 1 0 C1 16 00046 1 0 C1 17 00047 0 1 C2 18 00048 1 0 C1 19 00049 1 0 C1 20 00050 1 0 C1
Berdasarkan nilai minimum yang telah ditentukan menggunakan rumus dan hasil terlihat pada tabel 6. tersebut di atas, maka diperoleh hasil pengelompokan seperti terlihat pada tabel 7. berikut
Tabel 7. Hasil Pengelompokan Kelompok (Cluster) Anggota Cluster Jumlah Anggota 1 {1,2,3,4,5,6,7,9,10,11,12,13,15,16,18,19,20} 17 2 {1,3,4,8,9,14,17} 7
Tahapan selanjutnya adalah menentukan titik pusat cluster baru yakni dengan mencari rata-rata semua anggota cluster dengan cara menjumlahkan seluruh value anggota cluster dibagi jumlah anggota. Adapun titik pusat cluster baru beserta value setiap variable adalah sebagai berikut:
𝐶 1 (𝑋1)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑅 (2 + 1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 2 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1)
𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎(17)
= 11 17 = 0,647
𝐶 1 (𝑋2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑖𝑛𝑢𝑚𝑎𝑛 (2 + 0 + 1 + 2 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 3 + 1 + 2 + 1 + 0 + 2 + 0)
𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (17)
= 21 17   = 1,235
𝐶 1 (𝑋2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝐾 𝑅𝑇  ( 2 + 3 + 1 + 0 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 2 + 1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 2 )
𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (17)
= 34 17 = 2
𝐶 2 (𝑋1)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑅 (2 + 1 + 0 + 1 + 2 + 2 + 2) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (7) = 10 7 = 1,428 𝐶 2 (𝑋2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑖𝑛𝑢𝑚𝑎𝑛 (2 + 1 + 2 + 1 + 1 + 0 + 1) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (7) = (8) 7 = 1,142
𝐶 2 (𝑋2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐾𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑅𝑇 (2 + 1 + 0 + 2 + 2 + 1 + 1 + 1) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (7) = 9 7 = 1,285
Berdasarkan  proses  perhitungan  di  atas,  maka  diperoleh  centroid  baru  sebagai  tolak  ukur  pada  iterasi selanjutnya dengan nilai sebagai berikut:
𝑪 𝟏 = [ 𝟎, 𝟔𝟒𝟕, 𝟏, 𝟐𝟑𝟓 , 2] 𝑪 𝟐 = [ 𝟏, 𝟒𝟐𝟖𝟏, 𝟏, 𝟏𝟒𝟐, 𝟏, 𝟐𝟖𝟓 ] 2. Interasi 2 Data-1 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 2) 2 + (1,235 + 2) 2 + (2 + 2) 2
= √1,834 + 10,465 + 16 = 5,319
Data-2 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 1) 2 + (1,235 − 0) 2 + (2 − 3) 2
= √0,124 + 1,525 + 1 = 1,627 Data-3 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 1) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= √0,124 + 0,055 + 1 = 1,085
Data-4 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 2) 2 + (2 − 0) 2
= √0,418 + 0,005 + 4 = 2,103
Data-5 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 1) + (2 − 2) 2
= √0,418 + 0,055 + 0 = 0,687
Data-6 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 1) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √0,124 + 0,055 + 0 = 0,423
Data-7 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √0,418 + 0,055 + 0 = 0,687 Data-8 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 1) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √0,124 + 0,055 + 0 = 0,423 Data-9 ke Pusat Cluster I   = √(0,647 − 2) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √1,830 + 0,055 + 0 = 1,372
Data-10 ke Pusat Cluster I  = √(0,647 − 1) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √0,124 + 0,055 + 0 = 0,423
Data-11 ke Pusat Cluster I  = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 3) 2
= √0,418 + 0,055 + 1 = 1,213
Data-12 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 3) + (2 − 2) 2
= √0,418 + 3,11 + 0 = 1,878 Data-13 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 1) 2 + (1,235 − 1) 2 + (2 − 2) 2
= √0,124 + 0,055 + 0 = 0,423 Data-14 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 2) 2 + (1,235 − 0) 2 + (2 − 1) 2
= √1,830 + 1,525 + 1 = 2,086 Data-15 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 2) 2 + (2 − 1) 2
= √0,418 + 0,585 + 1 = 1,415
Data-16 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 0) 2 + 1
= √0,418 + 0,055 + 1 = 1,213 Data-17 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 2) 2 + (1,235 − 2) 2 + (2 − 1) 2
= √1,830 + 0,585 + 1 = 1,847 Data-18 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 0) 2 + (2 − 2) 2
= √0,418 + 1,525 + 0 = 1,393
Data-19 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 0) 2 + (1,235 − 2) 2 + (2 − 2) 2
= √0,418 + 0,585 + 0 = 1,001
Data-20 ke Pusat Cluster I = √(0,647 − 1) 2 + (1,235 − 0) 2 + (2 − 2) 2
= √0,124 + 1,525 + 0 = 1,284
Data-1 ke Pusat Cluster II  = √(1,4281 − 2) 2 + (1,142 − 2) 2 + (1,285 − 2) 2
= √0,327 + 0,736 + 0,511 =1,254
Data-2 ke Pusat Cluster II   = √(1,4281 − 1) 2 + (1,142 − 0) 2 + (1,285 − 3) 2
= √0,183 + 1,304 + 2,941 =2,104
Data-3 ke Pusat Cluster II  = √(1,4281 − 1) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 1) 2
= √0,183 + 0,020 + 0,081 =0,532
Data-4 ke Pusat Cluster II  = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 2) 2 + (1,285 − 0) 2
= √2,039 + 0,736 + 1,651 =2,103
Data-5 ke Pusat Cluster II  = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142−1) 2 + (1,285 − 2) 2
= √2,039 + 0,020 + 0,511 = 1,603
Data-6 ke Pusat Cluster II  = √(1,4281 − 1) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 2) 2
= √0,183 + 0,020 + 0,511 =0,844 Data-7 ke Pusat Cluster II   = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 2) 2
= √2,039 + 0,020 + 0,511 = 1,603
Data-8 ke Pusat Cluster II   = √(1,4281 − 1) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 2) 2
= √0,183 + 0,020 + 0,511 =0,844
Data-9 ke Pusat Cluster II  = √(1,4281 − 2) 2 + (1,142 − 1) + (1,285 − 2) 2
= √0,327 + 0,020 + 0,511 =0,926
Data-10 ke Pusat Cluster II = √(11,4281 − 1) 2 + (1,142 − 1) + (1,285 − 2) 2
= √0,183 + 0,020 + 0,511 =0,844
Data-11 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 3) 2
= √2,039 + 0,020 + 2,941 = 2,236 Data-12 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 3) + (1,285 − 2) 2
= √2,039 + 3,452 + 0,511 =2,449
Data-13 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 1) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 1) 2
= √0,183 + 0,020 + 0,081 =0,532 Data-14 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 2) 2 + (1,142 − 0) 2 + (1,285 − 1) 2
= √0,327 + 0,020 + 0,081 =0,654 Data-15 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 2) 2 + (1,285 − 1) 2
= √2,039 + 0,736 + 0,081 =1,689 Data-16 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 1) 2
= √2,039 + 0,020 + 0,081 =  1,462 Data-17 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 1) 2 + (1,142 − 1) 2 + (1,285 − 1) 2
= √0,183 + 0,020 + 0,081 = 0,532 Data-18 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 0) 2 + (1,285 − 2) 2
= √2,196 + 1,304 + 0,511 =2,002 Data-19 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 0) 2 + (1,142 − 2) 2 + (1,285 − 2) 2
= √2,039 + 0,736 + 0,511 =1,812
Data-20 ke Pusat Cluster II = √(1,4281 − 1) 2 + (1,142 − 0) 2 + (1,285 − 2) 2
= √0,183 + 1,304 + 0,511 =1,413 Hasil perhitungan menggunakan Euclidian Distance pada iterasi I tersebut diatas dapat dilihat pada  Tabel 8. berikut:
Tabel 8. Hasil Iterasi II
Daka ke-  Struk Ke- Jarak Ke Centroid C1 C2 1 00021 5,319 1,254 2 00022 1,085 2,104 3 00023 1,085 0,532 4 00024 2,103 2,103 5 00025 0,687 1,603 6 00026 0,423 0,844 7 00027 0,687 1,603 8 00028 0,423 0,844 9 00029 1,372 0,926 10 00030 0,423 0,844 11 00041 1,213 2,236 12 00042 1,878 2,449 13 00043 0,423 0,532 14 00044 2,086 0,654 15 00045 1,415 1,689 16 00046 1,213 1,462 17 00047 1,847 0,532 18 00048 1,393 2,002 19 00049 1,001 1,812 20 00050 1,284 1,413
Adapun hasil penentuan jarak terpendek terhadap pusat cluster yang telah ditabulasikan ke dalam binner dapat dilihat pada tabel 9. berikut:
Tabel 9. Tabulasi Binner Iterasi II Daka ke-  Struk Ke- Jarak Ke Centroid Cluster C1 C2 1 00021 0 1 C2 2 00022 1 0 C1 3 00023 0 1 C2 4 00024 1 1 C1C2 5 00025 1 0 C1 6 00026 1 0 C1 7 00027 1 0 C1 8 00028 1 0 C1 9 00029 0 1 C2 10 00030 1 0 C1 11 00041 1 0 C1 12 00042 1 0 C1 13 00043 1 0 C1 14 00044 0 1 C2 15 00045 1 0 C1 16 00046 1 0 C1 17 00047 0 1 C2 18 00048 1 0 C1 19 00049 1 0 C1 20 00050 1 0 C1
Berdasarkan nilai minimum yang telah ditentukan menggunakan rumus dan hasil terlihat pada tabel 9. tersebut di atas, maka diperoleh hasil pengelompokan seperti terlihat pada tabel 10. Berikut
Tabel 10. Hasil Pengelompokan Kelompok (Cluster) Anggota Cluster Jumlah Anggota 1 {2,4,5,6,7,8,10,11,12,13,15,16,18,19,20} 15 2 {1,3,9,14,17} 5
Tahapan selanjutnya adalah menentukan titik pusat cluster baru yakni dengan mencari rata-rata semua anggota cluster dengan cara menjumlahkan seluruh value anggota cluster  dibagi jumlah anggota. Adapun titik pusat cluster baru beserta value setiap variable adalah sebagai berikut:
𝐶 1 (𝑋1)   =
𝐶 1 (𝑋1) 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑅 (2 + 1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 2 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎(15)
= 11 15 = 0,733
𝐶 1 (𝑋2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑖𝑛𝑢𝑚𝑎𝑛 (2 + 0 + 1 + 2 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 3 + 1 + 2 + 1 + 0 + 2 + 0) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (17)
= 21 15   = 1,4
𝐶 1 (𝑋2)   =
𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝐾 𝑅𝑇  ( 2 + 3 + 1 + 0 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 2 + 1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 2 )
𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (17) = 34 15 = 2,266
𝐶 2 (𝑋1)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑅 (2 + 1 + 0 + 1 + 2 + 2 + 2) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (7) = 10 6 = 1,666
𝐶 2 (𝑋2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑖𝑛𝑢𝑚𝑎𝑛 (2 + 1 + 2 + 1 + 1 + 0 + 1) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (7) = (8) 6 = 1,333 𝐶 2 (𝑋2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐾𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑅𝑇 (2 + 1 + 0 + 2 + 2 + 1 + 1 + 1) 𝑗𝑙ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 (7)
= 9 6 = 1,5
Berdasarkan  proses  perhitungan  di  atas,  maka  diperoleh  centroid  baru  sebagai  tolak  ukur  pada  iterasi selanjutnya dengan nilai sebagai berikut:
𝑪 𝟏 = [ 𝟎, 𝟕𝟑𝟑, 𝟏, 𝟒, 𝟐, 𝟐𝟔𝟔 ] 𝑪 𝟐 = [ 𝟏, 𝟔𝟔𝟔 𝟏, 𝟑𝟑𝟑, 𝟏, 𝟓 ] 3. Interasi 3 Data-1 ke Pusat Cluster I   = √(0,733 − 2) 2 + (1,4 − 2) 2 + (2,266 − 2) 2
= √1,605 + 0,36 + 0,070 = 1,426 Data-2 ke Pusat Cluster I   = √(0,733 − 1) 2 + (1,4 − 0) 2 + (2,266 − 3) 2
= √0,071 + 1,96 + 0,538 = 1,602 Data-3 ke Pusat Cluster I   = √(0,733 − 1) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 1) 2
= √0,863 + 0,16 + 1,602 =1,620 Data-4 ke Pusat Cluster I   = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 2) 2 + (2,266 − 0) 2
= √0,537 + 0,36 + 5,134 = 1,858 Data-5 ke Pusat Cluster I   = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 2) 2
= √1,605 + 0,16 + 0,070 = 1,354 Data-6 ke Pusat Cluster I    = √(0,733 − 1) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,071 + 0,16 + 0,070 = 0,548 Data-7 ke Pusat Cluster I   = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,537 + 0,36 + 0,070 = 0,983 Data-8 ke Pusat Cluster I    = √(0,733 − 1) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,071 + 0,36 + 0,070 = 0,707 Data-9 ke Pusat Cluster I   = √(0,733 − 2) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 2) 2
= √1,605 + 0,36 + 0,070 = 1,426 Data-10 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 1) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,071 + 0,36 + 0,070 = 0,707 Data-11 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 3) 2
= √0,537 + 0,36 + 0,538 = 1,197
Data-12 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 3) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,017 + 2,56 + 0,070 = 1,626 Data-13 ke Pusat Cluster I  = √(0,733 − 1) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 1) 2
= √0,071 + 0,16 + 1,602 = 0,891 1,353 Data-14 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 2) 2 + (1,4 − 0) 2 + (2,266 − 1) 2
= √1,605 + 1,96 + 1,602 = 2,273 Data-15 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 2) 2 + (2,266 − 1) 2
= √0,537 + 0,36 + 1,602 = 1,580 Data-16 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 1) 2
= √0,537 + 0,16 + 1,602 = 1,522 Data-17 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 2) 2 + (1,4 − 1) 2 + (2,266 − 1) 2
= √1,605 + 0,16 + 1,602 = 1,834
Data-18 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 0) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,53 + 1,96 + 0,070 = 1,6
Data-19 ke Pusat Cluster I = √(0,733 − 0) 2 + (1,4 − 2) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,733 + 0,36 + 0,070 = 1,078
Data-20 ke Pusat Cluster I  = √(0,733 − 1) 2 + (1,4 − 0) 2 + (2,266 − 2) 2
= √0,071 + 1,96 + 0,070 = 1,449 Data-1 ke Pusat Cluster II  = √(1,666 − 2) 2 + (1,333 − 2) 2 + (1,5 − 2) 2
= √0,111 + 0,448 + 0,25 = 0,899 Data-2 ke Pusat Cluster II  = √(1,666 − 1) 2 + (1,333 − 0) 2 + (1,5 − 3) 2
= √0,435 + 1,768 + 2,25 = 2,110 Data-3 ke Pusat Cluster II  = √(1,666 − 1) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 1) 2
= √0,435 + 0,108 + 0,25 =0,890 Data-4 ke Pusat ClusterII   = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 2) 2 + (1,5 − 0) 2
= √2,755 + 0,448 + 0,25 = 1,858 Data-5 ke Pusat Cluster II  = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 2) 2
= √2,755 + 1,08 + 0,25 =2,021
Data-6 ke Pusat Cluster II  = √(1,666 − 1) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 2) 2
= √0,435 + 0.110 + 0,25 = 0,638 Data-7 ke Pusat Cluster II  = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 2) 2
= √2,755 + 0,108 + 0,25 = 1,764 Data-8 ke Pusat Cluster II  = √(1,666 − 1) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 2) 2
= √0,443 + 0,108 + 0,25 = 0,934 Data-9 ke Pusat Cluster II   = √(1,666 − 2) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 2) 2
= √1,11 + 0,108 + 0,25 = 1,211 Data-10 ke Pusat ClusterII  = √(1,666 − 1) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 2) 2
= √0,435 + 0,110 + 0,25 = 0,891 Data-11 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 3) 2
= √2,755 + 0,110 + 0,25 = 1,764 Data-12 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 3) 2 + (1,5 − 2) 2
= √2,755 + 2,778 + 0,25 = 2,404 Data-13 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 1) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 1) 2
= √0,435 + 0,110 + 0,25 = 1,353 Data-14 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 2) 2 + (1,333 − 0) 2 + (1,5 − 1) 2
= √2,755 + 1,768 + 0,25 = 1,459 Data-15 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 2) 2 + (1,5 − 1) 2
= √0,711 + 0,844 + 0,25 = 1,897 Data-16 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 1) 2
= √0,711 + 0,710 + 0,25 =1,686 Data-17 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 2) 2 + (1,333 − 1) 2 + (1,5 − 1) 2
= √0,111 + 0,110 + 0,25 = 0,689
Data-18 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 0) 2 + (1,5 − 2) 2
= √2,775 + 1,776 + 0,25 = 2,193 Data-19 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 0) 2 + (1,333 − 2) 2 + (1,5 − 2) 2
= √2,775 + 0,444 + 0,25 = 1,862 Data-20 ke Pusat Cluster II = √(1,666 − 1) 2 + (1,333 − 0) 2 + (1,5 − 2) 2
= √0,443 + 1,776 + 0,25 = 1,571 Hasil perhitungan menggunakan Euclidian Distance pada iterasi I tersebut diatas dapat dilihat pada  tabel 11. berikut:
Tabel 11. Hasil Iterasi III Daka ke-  Struk Ke- Jarak Ke Centroid C1 C2 1 00021 1,426 0,899 2 00022 1,602 2,110 3 00023 1,620 0,890 4 00024 1,858 1,858 5 00025 1,354 2,021 6 00026 0,548 0,638 7 00027 0,983 1,764 8 00028 0,707 0,934 9 00029 1,426 1,211 10 00030 0,707 0,891 11 00041 1,197 1,764 12 00042 1,626 2,404 13 00043 0,891 1,353 14 00044 2,273 1,459 15 00045 1,580 1,897 16 00046 1,522 1,686 17 00047 1,834 0,689 18 00048 1,6 2,193 19 00049 1,078 1,862 20 00050 1,449 1,571
Adapun hasil penentuan jarak terpendek terhadap pusat cluster yang telah ditabulasikan ke dalam binner dapat dilihat pada tabel 12. berikut:
Tabel 12. Tabulasi Binner Iterasi II Daka ke- Struk Ke- Jarak Ke Centroid Cluster C1 C2 1 00021 0 1 C2 2 00022 1 0 C1 3 00023 0 1 C2 4 00024 1 1 C1C2 5 00025 1 0 C1 6 00026 1 0 C1 7 00027 1 0 C1 8 00028 1 0 C1 9 00029 0 1 C2 10 00030 1 0 C1 11 00041 1 0 C1 12 00042 1 0 C1 13 00043 1 0 C1 14 00044 0 1 C2 15 00045 1 0 C1 16 00046 1 0 C1 17 00047 0 1 C2 18 00048 1 0 C1 19 00049 1 0 C1 20 00050 1 0 C1 Tabel 13. Hasil Pengelompokan Kelompok (Cluster) Anggota Cluster Jumlah Anggota 1 {2,4,5,6,7,8,10,11,12,13,15,16,18,19,20} 15
Kelompok (Cluster) Anggota Cluster Jumlah Anggota 2 {1,3,9,14,17} 5
Berdasarkan  hasil  iterasi  ke  3  memiliki  hasil  pengelompokan  yang  sama  dengan  interasi  ke  2  maka  proses pencarian berhenti dan di dapatka untuk masing-masing kelopok berdasrkan dari pembagian data kelopok transaksi pembelian maka yang digunakan untuk penetuan pola pembelian pelanggan dalam menetukan pola tatak letak barang disuper market menggunakan anggota kelompok 1 seperti tabel dibawah ini:
Tabel 14. Hasil Pengelompokan Cluster 1 No  Struk ke- Merek Produk Jumlah 1 00022 Blueband, Beras sunco, Apel,panadol 4 2 00024 Marboro,Fanta,kapal api,The Melati 4 3 00025 Bolpoint,Clasmild,Tisu Paseo 3 4 00026 Palmia,semangka,Promag,Kopi Sidikalang 4 5 00027 Mentos,Antangin,Teh Melati,Kit Mobil 4 6 00028 M150,Ajinamoto,Matreai,Camel 4 7 00030 Beras Sunco,Sarden,Dancow,M150 4 8 00041 Sajiku,Kertas A4, Kapal Api,Tisu paseo,Teh Wangi 5 9 00042 Coco cola,Bimoli,kratindeng,Royco,Kopi sidikalang 5 10 00043 Lux,Kapal api,Surya 16,Pisang 4 11 00045 Kratindeng,Kologen,Teh Melati,Marboro 4 12 00046 Somperna,Sprint,Bolpoint 3 13 00048 Marboro,Kecap Bango,Biore 3 14 00049 Panadol,Kopi Sidikalang,Kertas A4,Teh Sari 4 15 00050 Lifeboy,Sari Roti,Marboro,Anggur 4
Tahap  dalam  klasifikasi  pembelian  barang    dimulai  dengan  menyeleksi  data-data  yang  akan  dianalisa, kemudian dicari semua jenis item yang ada di dalam list transaksi penjualan, selanjutnya dicari jumlah item yang ada pada  semua  transaksi  penjualan.  Pembentukan  pola  kombinasi  didasarkan  pada  nilai  support  minimal,  jika  nilai support minimal terpenuhi dan pola kombinasi itemsets yang ada lebih dari satu pola maka pola kombinasi itemsets yang  berikutnya bisa dibentuk. Langkah  yang selanjutnya adalah pembentukan aturan asosiasi  yang diperoleh dari pola kombinasi itemsets. Adapun data yang digunakan adalah hasil normalisasi pengelompokan dengan menggunakan metode K-Means dimana data yang digunakan caluster 1 seperti tabel dibawah ini:
Tabel 15. Hasil Pengelompokan Cluster
No  Struk Ke- Merek Produk Jumlah 1 00022
Blueband 4
Beras Sunco Apel Panadol 2 00024 Marboro 4
Fanta,
Kapal Api The Melati
3 00025
Bolpoint,
3 Clasmild Tisu Paseo
4 00026 Palmia, 4 Semangka, Promag Kopi Sidikalang 5 00027 Mentos, 4 Antangin, Teh Melati, Kit Mobil 6 00028 M150, 4
Ajinamoto,
Matreai, Camel 7 00030 Beras Sunco,
4 Sarden, Dancow, M150 8 00041 Sajiku, 5
No  Struk Ke- Merek Produk Jumlah Kertas A4, Kapal Api, Tisu Paseo, Teh Wangi
9 00042 Coco Cola, 5 Bimoli, Kratindeng, Royco, Kopi Sidikalang 10 00043 Lux,
4
Kapal Api,
Surya 16, Pisang 11 00045 Kratindeng, 4
Kologen,
Teh Melati,
Marboro 12 00046 Somperna, 3 Sprint, Bolpoint 13 00048
Marboro,
3 Kecap Bango, Biore 14 00049
Panadol, 4
Kopi Sidikalang,
Kertas A4, Teh Sari 15 00050
Lifeboy, 4 Sari Roti,
Marboro, Anggur

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai normalisasi data penjualan supermarket menggunakan metode k-means untuk menentukan pola pembelian  menerapkan  metode apriori penulis dapat mengambil kesimpulan  bahwa Dengan cara menormalisasikan data penjualan supermarket akan memudahkan memberikan informasi tata letak barang apa yang paling diamati oleh konsumen. Dengan demikian pola pembelian  mempermudah konsumen dalam  mencari produk makanan dan minuman. Karena telah diklasifikasikan data pada tempat yang di tentukan. Dengan menerapkan metode k-means dan metode apriori berhasil dibangun dan bertujuan dengan baik. Serta metode dapat di gunakan sebagai alat bantu untuk melakukan pengklasifikasian data dalam jumlah banyak. Sehingga tingkat kemudahan mencari produk yang  diinginkan  tepat  dan  akurat  sesuai  dengan  data  penjualan  yang  dijadikan  sebagai  cuan.  Pada  data  mining menggunakan metode k-means untuk menentukan pola pembelian menerapkan metode apriori dalam normalisasi data penjualan  disupermarket  tentukannya  dapat  mengatahui  kelemahan  dan  kelebihan  prosedur  sytem  penjualan  yang telah berjalan pada supermarket serta aplikasi yang dibagun akan menormalisasikan data secara berurutan. Sehingga dengan cara tersebut akan mempermudah mengecek produk yang diaminati yang laris di pasaran.

## REFERENCES
[1] I. A. K. Dalam, M. Produk, T. Dan, K. Laris, P. Toko, and A. Cikarang, “Pelita teknologi,” vol. 16, no. 1, pp. 79–87, 2021.
[2] S. M. Hutabarat and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 126, 2019.
[3] B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis clustering menggunakan metode K-Means dalam pengelompokkan penjualan produk pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.
[4] F. Ferlanda, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Obat Di Apotek Enok Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1294–1306, 2021.
[5] I. H. T. U. Ida Fitriani, “Sistem Informasi Manajemen Stok Menggunakan Metode K-Means,” Univ. Teknol. Yogykarta , 2019.
[6] F.  Pratiwi,  Fince  Tinus  Waruwu,  D.  P.  Utomo,  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  Aras  Dalam  Pemilihan  Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 651–662.
[7] R.  Kharisman Ndruru, “Penerapan Metode  Additive Ratio Assessment (ARAS)  dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 367–372, 2020.
[8] X. Wu, X. Zhu, G. Q. Wu, and W. Ding, “Data mining with big data,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 26, no. 1, 2014.
[9] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[10]  Y.  D.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “PENERAPAN  METODE  CLUSTERING  K-MEANS  DALAM  PENGELOMPOKAN PENJUALAN PRODUK,” J. MEDIA INFOTAMA , vol. 12, no. 2, 2017.
[11]  F. Tambunan, “Implementation of Data Mining using the Clustering Method (Case: Region of the Actors of Theft Crime by Province),” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 2, no. 2, p. 75, 2019.
[12]  I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  M.  R.  Lubis,  “MEMANFAATKAN  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM MENENTUKAN  PEGAWAI  YANG  LAYAK  MENGIKUTI  ASESSMENT  CENTER  UNTUK  CLUSTERING PROGRAM SDP,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.