ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
PEMANFAATAN RAPID MINER STUDIO 8.2 UNTUK PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN AKSESORIS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Mardalius
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Jl. Prof. M. Yamin 173 Kisran, Sumatera Utara 21222 Email : mardalius@royal.ac.id
Abstract: At Rafadel Store Acc various types of accessories available that are sold in the Store. Of the various types of accessories are sold certainly not all of them sold and also there are less salable and some are never sold at all. With this problem then we need to do calculations to determine or classify which categories of accessories that sell, sell and sell unsold, in the process of grouping it will be used a method of clustering using K-Means Clustering Algorithm as a method of calculation manually and in the implementation then used a Data Mining software using RapidMiner Studio version 8.2. With the RapidMiner Studio application store owners can see the results of the grouping which accessories are the most salable, sellable and less salable. So, if there are products that do not sell, shop owners can look for other alternatives to unsold accessories that can be sold. The method used in data collection is observation and interview to Rafadel Acc shop owner.
Keywords: Data Mining, K-Means , Clustering , Store, Accessories
Abstrak: Pada  toko  Rafadel  Acc  menjual  berbagai  jenis  aksesoris  yang  tersedia  yang dijual  di  toko  tersebut.  Dari  berbagai  jenis  aksesoris  yang  dijual  tentu  tidak  semuanya yang laku terjual dan juga ada yang kurang laku serta ada juga yang tidak pernah terjual sama  sekali.  Dengan  adanya  masalah  ini  maka  kita  perlu  melakukan  perhitungan  untuk menentukan  atau  mengelompokkan  mana  kategori  aksesoris  yang  laku,  kurang  laku  dan tidak  laku  terjual,  dalam  proses  pengelompokan  maka  akan  digunakan  sebuah  metode pengelompokan  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  sebagai  metode perhitungan secara manual dan dalam implementasinya maka digunakan sebuah software Data  Mining  menggunakan  RapidMiner  Studio  versi  8.2.  Dengan  adanya  aplikasi RapidMiner  Studio  ini  pemilik  toko  dapat  melihat  hasil  pengelompokan  aksesoris  mana yang  paling  laku,  laku  dan  kurang  laku.  Maka,  bila  terdapat  produk  yang  tidak  laku, pemilik toko dapat mencari alternative lain agar aksesoris yang tidak laku dapat menjadi laku. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah observasi dan wawancara kepada pemilik toko Rafadel Acc.
Kata kunci: Data Mining , K-Means , Clustering , Penjualan, Aksesoris
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Rafadel  Acc  merupakan  salah satu  bidang  usaha  yang  bergerak  di bidang  penjualan  aksesoris  mulai  dari aksesoris laki-laki, perempuan serta anak- anak  juga  tersedia  pada  toko  tersebut.  Di mana  toko  ini  setiap  harinya  harus memenuhi kebutuhan konsumen yang lagi trend  saat  ini.  untuk  dapat  melakukan  hal tersebut, maka mebutuhkan sumber informasi yang cukup banyak untuk dapat dianalisis lebih lanjut. Pada Toko Rafadel Acc terdapat beberapa permasalahan yang selalu muncul mengenai penjualan. Berdasarkan hal tersebut maka diharapkan bisa  mepermudah  pihak  Toko  Rafadel Acc  dalam  menemukan  informasi  dari kumpulan-kumpulan  data  yang  berguna bagi  Toko  Rafadel  Acc.  Tidak  hanya  itu penulis juga mengharapkan bisa memberikan rangsangan kepada pengelolah  data  supaya  lebih  aktif  dalam menggali informasi yang dibutuhkan oleh Toko Rafadel Acc, sehingga bisa menjawab  kebutuhan  dari  Toko  tersebut. Penulis berharap dapat membantu memberikan  informasi  mengenai  hasil Clustering data penjualan. Dengan demikian, dibutuhkan analisis yang komputerisasi menggunakan software data  mining  yang  menunjang  arus  data dan  informasi  sesuai  dengan  kebutuhan dari proses-proses tersebut.
Knowledge discovery in Database (KDD)  didefinisikan  sebagai  ekstraksi informasi  potensial,  implisit  dan  tidak dikenal  dari  sekumpulan  data.  Proses knowledge  discovery  melibatkan  hasil dari proses data mining (proses mengekstrak  kecenderungan  pola  suatu data),  kemudian  mengubah  hasilnya secara  akurat  menjadi  informasi  yang mudah  dipahami  (Ronald,  2015).  Proses knowledge  discovery  in  database  (KDD) secara  garis  besar  terdiri  dari  Data Selection, Pre-processing/Cleaning, Transformation, Data mining, dan Interpretation/Evaluation.
Algoritma  K-Means  merupakan algoritma  non  hirarki  yang  berasal  dari metode  data  clustering,  Menurut  Eko
Prasetyo  (2012)  mengatakan  bahwa metode  K-Means  ini  mempartisi  data kedalam kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukan kedalam sat  kelompok  yang  sama  dan  data  yang berkarakteristik  berbeda  dikelompokkan kedalam  kelompok  yang  lain.  Adapun tujuan  dari  pengelompokan  data  ini adalah untuk meminimalkan fungsi objektif yang diset dalam proses pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  didalam suatu  kelompok  dan  memaksimalkan variasi antar kelompok Pemilihan metode K-Means dikarenakan metode ini harus menggunakan data fisik tidak abstrak dan bersifat  jelas,  hal  ini  sesuai  dengan  data yang  akan  digunakan  pada  permasalahan di dalam pengelompokan penjualan aksesoris.  Selain  itu,  metode  ini  bersifat fleksibel sebab pengguna dapat menentukan  jumlah  cluster  yang  akan dibuat.

## METODOLOGI
Metodologi  dipergunakan  oleh penulis  untuk  menganalisa,  mengerjakan dan  mengatasi  masalah  yang  dihadapi. Kerangka  teoritis  atau  kerangka  ilmiah merupakan  metode-metode  ilmiah  yang akan diterapkan dalam pelaksanaan penelitian. Pada kerangka kerja penelitian yang digunakan yaitu mempelajari literatur, mengumpulkan data,
menganalisa data, menganalisa metode K- Means,  implementasi  software,  menguji hasil, dan menganalisa hasil.
1. Knowledge  Discoveryin  Database
(KDD) Knowledge  discovery  in  database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis untuk  menemukan  keteraturan  pola  atau
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
hubungan  dalam set data  berukuran  besar (Buulolo, 2013).
Gambar  1 . Aliran  Informasi  Dalam  Data Mining a. Data Mining Menurut Widodo (2013) Data Mining adalah analisa terhadap data untuk menemukan  hubungan  yang  jelas  serta menyimpulkannya  yang  belum  diketahui sebelumnya  dengan  cara  terkini  dipahami dan berguna bagi pemilik data tersebut.
b. Clustering
Menurut  Widodo  (2013) Clustering atau  klasifikasi  adalah  metode  yang digunakan untuk membagi rangkaian data menjadi  beberapa  group  berdasarkan kesamaan-kesamaan yang telah ditentukan sebelumnya. Gambar 2. Clustering
c. Algoritma K-Means Menurut Eko Prasetyo (2012) mengatakan  bahwa  metode K-Means ini
mempartisi  data  kedalam  kelompok sehingga  data  berkarakteristik sama dimasukan  kedalam  sat  kelompok  yang
sama  dan  data  yang  berkarakteristik berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang lain. Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut: 1. Tentukan nilai k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk. 2. Inisialisasi k pusat cluster ini  bisa dilakukan dengan berbagai cara, namun  yang  paling  sering  dilakukan adalah  dengan  cara  random  yang  di ambil dari data yang ada.
3. Menghitung  jarak  setiap  data input terhadap  masing  –  masing centroid menggunakan  rumus  jarak Euclidean (Euclidean Distance) hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap  data  dengan centroid. Berikut adalah persamaan Euclidian Distance :
Dimana : d : titik dokumen xi : data kriteria µj : centroid pada cluster ke- j 4. Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan
centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui  nilai centroid. Nilai centroid baru  di  peroleh  dari  rata-rata cluster yang  bersangkutan  dengan menggunakan rumus: Dimana: µj(t+1)  :  centroid  baru  pada  iterasi  ke (t+1) Nsj      : banyak  data pada cluster sj,
6. Melakukan  perulangan  dari  langkah  2 hingga  5,sampai  anggota  tiap cluster tidak ada yang berubah.
Jika  langkah  6  telah  terpenuhi,  maka nilai pusa cluster ( µj ) pada iterasi terakhir
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
akan  digunakan  sebagai  parameter  untuk menentukan klasifikasi data.
Gambar 3. Flowchart Algoritma K-Means
Clustering

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  pengumpulan  data  ada tiga  parameter  yang  akan  digunakan dalam  pengolahan  data  yaitu  stok  awal, terjual  dan  stok  akhir.  Pada  penelitian  ini data  yang  dikumpulkan  yaitu  data penjualan  ksesoris  pada  tahun  2017  Data tersebut diambil dari Toko Rafadel Acc .
Tabel 1. Sampel Data Penjualan Aksesoris KD AKSESORIS SA ST SAK AC01 Gelang 90 58 32 AC02 Anting Cewek 40 33 7 AC03 Anting Xuping 35 12 23 AC04 Bandana Anak 70 47 23 AC05 Aseton 58 28 30 AC06 Bandana Jilbab 48 45 3 AC07 Bros Kain 36 32 4 AC08 Bulu Mata Palsu 144 87 57 AC09 Bando 48 12 36 AC10 Boneka 36 23 13 AC11 Bros 132 97 35 AC12 Bunga 40 36 4 AC13 Cincin Anak 38 29 9 AC14 Celengan 24 15 9 AC15 Cincin Titanium 45 40 5 AC16 Gelang Anak 120 78 42 AC17 Gelang Dewasa 50 47 3 AC18 Gantungan HP 60 27 33 AC19 Hena 58 15 43 AC20 Gantungan Kunci 36 35 1 AC21 Gelang Kaki 48 15 33 AC22 Ikat Pinggang 36 17 19 AC23 Jepitan 180 115 65 AC24 Jam Tangan 65 27 38 AC25 Jam Weker 75 27 48 AC26 Kotak Cincin 96 39 57 Ket : SA = Stok Awal ST = Stok Terjual SAK = Stok Akhir
Data  yang  sudah  dijadikan  sampel  akan dilakukan  pengolahan  data  dengan  proses cluster ing dengan menggunakan algoritma K-Means sehingga didapatkanlah  hasil  pengelompokan  data yang  diinginkan.  Adapun  langkah  dalam cluster dengan algoritma K-Means yaitu : 1. Menentukan Jumlah Cluster Menentukan  jumlah cluster yang digunakan  pada  data  penjualan  aksesoris sebanyak  3 cluster diantaranya  Paling laku,  laku,  kurang  laku  berdasarkan  data penjualan dalam 1 tahun
2. Menentukan Centroid Penentuan pusat awal cluster ( centroid) ditentukan  secara random atau acak  yang  diambil  dari  data  yang  ada. Nilai cluster 0  diambil  dari  baris  ke-20, nilai cluster 1  pada  baris  ke-4,  nilai cluster 2 pada baris ke-8.
Tabel 2. Centroid Awal C AKSESORIS SA ST SAK C0 Gantungan Kunci 36 35 1 C1 Bandana Anak 70 47 23 C2 Bulu Mata Palsu 144 87 57
3. Menghitung Jarak dari Centroid Menghitung  jarak  antara  titik centroid
dengan titik tiap objek dengan menggunakan Euclidian Distance . Adapun  penghitungan centroid awal secara  manual.  Perhitungannya  adalah sebagai berikut :
D( i,f ) = √ (X i1 - X 1j ) 2 + (X 2i - X 2j ) 2 +...+(X ki - X kj ) 2
Tabel 3. Perhitungan Jarak dan Pengelompokan Data Iterasi Ke-1
KD DC0 DC1 DC2 C0 C1 C2 AC01 66.38 24.54 66.20 0 1 0 AC02 7.48 36.77 127.40 1 0 0 AC03 31.84 49.50 136.61 1 0 0 AC04 42.24 0.00 90.73 0 1 0 AC05 37.07 23.54 107.73 0 1 0 AC06 15.75 29.80 117.88 1 0 0 AC07 4.24 41.74 132.28 1 0 0 AC08 132.30 90.73 0.00 0 0 1 AC09 43.57 43.34 123.62 0 1 0 AC10 16.97 42.80 133.03 1 0 0
AC11 119.23 80.55 26.98 0 0 1
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
AC12 5.10 37.18 127.38 1 0 0 AC13 10.20 39.29 130.02 1 0 0 AC14 24.66 57.76 147.95 1 0 0 AC15 11.05 31.59 121.30 1 0 0 AC16 102.89 61.82 29.70 0 0 1 AC17 18.55 28.28 115.55 1 0 0 AC18 40.79 24.49 105.98 0 1 0 AC19 51.46 39.60 113.03 0 1 0 AC20 0.00 42.24 132.30 1 0 0 AC21 39.60 40.10 122.38 1 0 0 AC22 25.46 45.52 134.19 1 0 0 AC23 176.73 135.97 46.30 0 0 1 AC24 47.69 25.50 101.00 0 1 0 AC25 61.60 32.40 91.88 0 1 0 AC26 82.17 43.54 67.88 0 1 0
Dari  hasil  perhitungan  di  atas didapatkan  pusat cluster baru  seperti Tabel sebagai berikut :
Tabel 4. Centroid Baru Iterasi Ke-1 C SA ST SAK C0 39.38 29.15 10.23 C1 68.89 31.11 37.78 C2 144.00 94.25 49.75 Iterasi selanjutnya melakukan perhitungan  lagi  dengan  menggunakan titik centroid yang baru Iterasi Ke-1 Tabel 5. Perhitungan Jarak dan Pengelompokan Data Iterasi Ke-2 KD DC0 DC1 DC2 C0 C1 C2 AC01 62.20 34.67 67.42 0 1 0 AC02 5.06 42.26 128.04 1 0 0 AC03 21.83 41.62 139.15 1 0 0 AC04 37.67 21.73 91.78 0 1 0 AC05 27.18 13.74 110.34 0 1 0 AC06 19.44 42.88 117.59 1 0 0 AC07 7.64 47.16 132.79 1 0 0 AC08 128.37 95.58 10.25 0 0 1 AC09 32.13 28.37 127.16 0 1 0 AC10 7.54 41.97 134.50 1 0 0 AC11 117.45 91.28 19.21 0 0 1 AC12 9.28 44.72 127.68 1 0 0 AC13 1.85 42.27 130.97 1 0 0 AC14 20.94 55.70 149.47 1 0 0 AC15 13.29 41.52 121.44 1 0 0 AC16 99.47 69.49 30.00 0 0 1 AC17 21.99 42.65 115.13 1 0 0 AC18 30.79 10.90 108.90 0 1 0 AC19 40.26 20.13 117.14 0 1 0 AC20 11.44 49.49 132.48 1 0 0 AC21 28.16 26.81 125.61 0 1 0 AC22 15.36 40.42 136.30 1 0 0 AC23 173.62 141.86 44.26 0 0 1 AC24 37.84 5.66 104.41 0 1 0 AC25 51.96 12.60 96.37 0 1 0 AC26 74.10 34.16 73.55 0 1 0
Dari centroid baru  iterasi  ke-2, dilakukan  perhitungan  kembali,  sehingga di dapatkan hasil Tabel Perhitungan Jarak dan  Pengelompokan  Data  Iterasi  Ke-1 dimana C0 memiliki 12 data, C1 memiliki 10 data, C2 memiliki 4 data.
Berdasarkan  dari  perhitungan  di  atas bahwa  pusat cluster baru  iterasi  ke-1 seperti Tabel sebagai berikut :
Tabel 6. Centroid Baru Iterasi Ke-2 C SA ST SAK C0 38.67 30.33 8.33 C1 66.80 29.50 37.30 C2 144.00 94.25 49.75
Dari  hasil centroid yang  didapatkan pada  iterasi  ke-2,kemudian  lakukan  lagi perhitungan  yang  sama  sampai  data  tiap cluster tidak ada lagi yang berubah .
Tabel 7. Perhitungan Jarak dan Pengelompokan Data Iterasi Ke-3
KD DC0 DC1 DC2 C0 C1 C2 AC01 62.93 37.13 67.42 0 1 0 AC02 3.27 40.60 128.04 1 0 0 AC03 23.76 39.01 139.15 1 0 0 AC04 38.40 22.82 91.78 0 1 0 AC05 29.13 11.53 110.34 0 1 0 AC06 18.18 42.07 117.59 1 0 0 AC07 5.35 45.43 132.79 1 0 0 AC08 129.13 98.26 10.25 0 0 1 AC09 34.48 25.72 127.16 0 1 0 AC10 9.09 39.77 134.50 1 0 0 AC11 117.76 93.88 19.21 0 0 1 AC12 7.26 43.24 127.68 1 0 0 AC13 1.63 40.38 130.97 1 0 0 AC14 21.23 53.32 149.47 1 0 0 AC15 12.03 40.36 121.44 1 0 0 AC16 100.10 72.14 30.00 0 0 1 AC17 20.85 42.01 115.13 1 0 0 AC18 32.78 8.42 108.90 0 1 0 AC19 42.55 17.89 117.14 0 1 0 AC20 9.09 47.92 132.48 1 0 0 AC21 30.51 24.13 125.61 0 1 0 AC22 17.28 37.94 136.30 1 0 0 AC23 174.23 144.54 44.26 0 0 1 AC24 39.81 3.16 104.41 0 1 0 AC25 53.89 13.71 96.37 0 1 0 AC26 75.70 36.48 73.55 0 1 0
Karena  pada  Iterasi  Ke-2  dan  Ke-3 posisi  cluster  tidak  berubah  maka  iterasi dihentikan dan hasil akhir  yang diperoleh yaitu:
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
1. C0  memiliki  12  data  yang  diartikan bahwa  kelompok  pertama  adalah kategori aksesoris kurang laku.
2. C1  memiliki  10  data  yang  diartikan bahwa kelompok kedua adalah kategori aksesoris laku.
3. C2  memiliki  4  data  yang  diartikan bahwa  kelompok  ketiga  adalah kategori aksesoris paling Laku.
Pada  Implementasi  Dan  Pengujian disini kita menggunakan sebuah  Software RapidMiner  Studio  Versi  8.2,  dengan pengujian  data  menggunakan  software kita  akan  membandingkan  bagaimana hasil  pengolahan  data  secara  manual dengan hasil pengolahan data menggunakan sebuah software. Pada  gambar  4  merupakan  halaman utama  dari  aplikasi RapidMiner  Studio v.8.2 saat  pertama  kali  membuka  aplikasi setelah proses loading selesai terlihat pada gambar berikut :
Gambar 4. Halaman Utama RapidMiner
Studio v.8.2
Pada  tampilan  halaman  utama  ada lima menu yang akan digunakan yaitu :
1. Icon  New  Process berfungsi  untuk membuat halaman proses kerja Data Mining yang baru.
2. Open Process berfungsi untuk membuka  proses  yang  sudah  ada direpository sebelumnya.
3. Learn berisikan  petunjuk-petunjuk menggunakan RapidMiner  Studio v.8.2.
Berikut  ini  adalah  tampilan New Process yang  akan  digunakan  untuk
memulai  proses  kerja  baru  terlihat  pada gambar 5.
Gambar 5. New Process RapidMiner Studio v.8.2
Tampilan new  process adalah  untuk membuat halaman kerja pada RapidMiner Studio v.7.4 . Import data dilakukan  untuk memasukkan  data  yang  akan  diuji  dalam bentuk  format .xls  atau  .xlsx .  Berikut adalah  cara  untuk  melakukan  import  file Microsoft Excel. Untuk membuat mengimport  data  yang  akan  diproses, maka dilakukan New process , dengan cara klik  kanan  Insert  Operator  Data Access  Files  Read  Read
Excel.
Gambar 6. Tampilan Import Data Dengan Membuat Operator Baru
Setelah  selesai  maka  akan  tampil read excel pada RapidMiner Studio v.8.2, Seperti  terlihat  pada  Gambar  8.  Setelah itu  lanjutkan  dengan  mngklik  Tab Import Configuration  Wizard untuk  melakukan menginputkan  data  dari Microsoft  Excel
(dengan format .xls , atau .xlsx ).
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 7. Tampilan Operator Baru Read Excel.
Dalam  melakukan import data  pada aplikasi RapidMiner  Studio  v.8.2 terdiri dari  4  tahap,  adapun  langkah-langkahnya sebagai berikut:

## 1. Data Import Wizard – Step 1 of 4
Tahap  pertama  adalah  mencari  lokasi file  yang  sudah  dibuat  sebelumnya dengan  format .xlsx .  atau xls ,  pilih  dan kemudian simpan. Pada pengujian ini data yang  akan  diuji  disimpan  dengan  nama PENJUALAN. xlsx lalu pilih diklik, seperti Gambar 8
Gambar 8. Tampilan Data Import Wizard - Step 1 of 4
2. Data Import Wizard – Step 2 of 4
Kemudian  pilih next maka  lanjut  ke tahap berikutnya yaitu impor wizard step
2  of  4 .    Pada  tahap  ini  akan  dipilih Sheet yang berisikan sumber data pada Microsoft  Excel yang  digunakan.  Maka akan  terlihat  data import  wizard seperti terlihat pada gambar 9.
Gambar 9.  Tampilan Data Import Wizard - Step 2 of 4
3. Data Import Wizard – Step 3 of 4
Tahap ini merupakan tahap pemberian anotasi,  Jika  data  kita  tidak  memiliki nama attribute ,  tidak  usah  melakukan apa-apa  pada  step  3  ini.  Kemudian  klik tombol Next .
Gambar 10. Tampilan Data Import
Wizard - Step 3 of 4 4. Data Import Wizard - Step 4 of 4 Pada Step 4,  tahap  ini  merupakan tahap  penentuan  tipe  data  dan  atribut.
Sebenarnya RapidMiner  Studio akan memberikan  tipe  data  yang  tepat  secara otomatis.  Namun,  jika  kita  merasa  tipe data  yang  diberikan RapidMiner  Studio tidak  cocok,  kita  bisa  mengubahnya. Kumudian klik tombol Next .
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 11. Tampilan Data Import Wizard - Step 4 of 4
Tahap import data  selesai  dengan memilih Finish , maka pada Main Process terlihat  sebuah  operator  baru Read  Excel yang  sudah  berisi  file  PENJUALAN. xlsx yang  di import langsung  dari file  excel . Data tersebut siap dilakukan pengujian.
Gambar 12. Tampilan Operator Data Siap
Import Pada  gambar  12  menampilkan  data yang  sudah  di  import,  sehingga  tombol pada  operator read  excel tidak  ada  lagi tanda  seru  warna  kuning  (menandakan operator telah berisi data dan siap diolah). Langkah selanjutnya adalah menambahkan  operator K-Means dengan cara  klik  kanan  Insert  Operator  Modeling  Segmentation  K-Means.
Gambar 13. Menambahkan Operator K- Means
Hubungkan data dengan clustering k- means untuk  mengetahui  output  ke  arah result. Apabila  sudah  terhubung  maka tentukan  jumlah cluster dan maksimal runs yang  diberikan.  Terakhir  klik Tombol Play , seperti  pada Gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Untuk Proses K-
Means
Selanjutnya  melakukan  pengaturan algoritma K-Means ,  yang  diatur  pada menu Parametere  Clustering  K-Means, seperti terlihat pada gambar 15.
Gambar 15.  Penentuan Jumlah Cluster
Pada  gambar  15  di  atas  dilakukan pengaturan  nilai k ,  di  mana k merupakan nilai  yang  digunakan  untuk  menentukan jumlah cluster yang  akan  dibentuk.  Di sini  jumlah cluster yang  akan  dibentuk adalah sebanyak 3 cluster sesuai tingkatan bahaya yaitu rendah, sedang dan tinggi. Setelah  proses running ,  akan  tampil
Example  Set ( Read  Excel ) , seperti  yang terlihat pada Gambar 16.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 16. Tampilan Running Data
Pada  bagian Example  Set terdapat beberapa  bentuk  hasil cluster yaitu: Data
View,  Statistics  View,  Charts, dan
Annotations. Untuk Cluster model terdapat Description, Folder View, Graph
View, Centroid Table, Centroid Plot View dan Annotations. Pada Hasil Pengujian Data terdapatlah beberapa output yang dihasilkan  oleh  software  RapidMiner v.8.2 yaitu :
1. ExampleSet Pada ExampleSet dapat dilihat beberapa  tampilan  hasil cluster ,  yaitu
Data View.  Data  View merupakan tampilan hasil cluster data secara keseluruhan sesuai dengan data yang telah diinputkan Gambar 17. Tampilan Hasil Cluster Pada Data View
Chart merupakan  tampilan  grafik hasil  pengelompokan  atau cluster sampel data  nilai  mata  pelajaran  ujian  nasional dengan 3 cluster.
Gambar 18. Tampilan Scatter pada Chart
Gambar 19. Tampilan Pie pada Chart
Pada  gambar  19.  dapat  dilihat  untuk cluster 0  kategori  kurang  laku  dengan jumlah 14, cluster 1 kategori laku dengan jumlah  8,  sedangkan cluster 2  kategori paling laku dengan jumlah 4 orang.
2. Cluster Model (Clustering)
Pada Cluster Model (Clustering) dapat dilihat  beberapa  tampilan  hasil cluster , yaitu Text View yang merupakan tampilan hasil  pengelompokan  berdasarkan cluster dan  jumlah  anggotanya.  Tampilan Text View akan terlihat pada gambar 5.17.
Gambar 20. Tampilan Text View
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 21. Tampilan Folder View
Folder  View merupakan  tampilan data bagian-bagian cluster
secara keseluruhan,  dimana  masing  –  masing anggota cluster menampilkan nama siswa.

## SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  yang  sudah dikemukakan  pada  sebelumnya,  maka dapat ditarik beberapa kesimpulan Metode Clustering dengan  algoritma K- Means dapat digunakan untuk mengelompokkan data penjualan aksesoris berdasarkan jumlah penjualannya,  yaitu  Paling  Laku,  Laku, Dan  Kurang  Laku.  Sehingga  pihak  toko dapat  mengantisipasi  aksesoris  yang kurang  laku  ini  bagaimana  supaya
menjadi  laku,  Metode Clustering dapat digunakan  untuk  membantu  Toko  dalam melakukan pengelompokan aksesiris, Berdasarkan  hasil  perbandingan  dengan cara  manual  dengan  software  terdapat sedikit  perbedaan  yang  hasil  manual cluster  0  berjumlah  12,  cluster  1 berjumlah  10  dan  cluster  2  berjumlah  4. Sedangkan  hasil  dari  softwarenya  cluster 0 berjumlah 14, cluster 1 berjumlah 8, dan cluster 2 berjumlah 4. Peneliti menyadari adanya kekurangan  dalam  penulisan  ini,  karena keterbatasan penulis baik dalam hal waktu maupun  pengetahuan.  Dalam  rangka memperbaiki  kekurangan  dan  untuk penyempurnaan  penelitian  ini  penulis memberikan beberapa saran Untuk penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan dengan  data  yang  lebih  banyak  dan parameter  yang  lebih  banyak  lagi  serta Untuk  memaksimalkan  waktu  proses clustering dengan  algoritma K-Means ,
penentuan centroid awal  yang  baik  akan membuat proses clustering dapat dilakukan  dengan  lebih  cepat  dan  Untuk penelitian selanjutnya dalam hal pengektrasian  data  penjualan  menerapkan metode Data  Mining dengan  algoritma yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Sri, T.S. (2016). “Analisa Penerapan Data
Mining  Untuk  Menenyukan  Kubikasi Air  Terjual  Berdasarkan  Pengelompo- kan Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering”, 9(1). Bendri,  M.M.,  &  Herlina,  L.S.  (2015). “Analisis  Clustering  Menggunakan Metode  K-Means  Dalam  Pengelom- pokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila”, 11(2). Asroni  &  Ronald,  A.  (2015).  “Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik  Dengan  Weka  Interfase Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik
Informasi UMM Magelang”, 18(1).
Nurul, R.W. (2015). “Implementasi Algo-
ritma  K-means  Dalam  Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa”,1(2).
Sibuea,  M.  L.,  &  Safta,  A.  (2017). Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring. JURTEKSI , 4 (1), 85-92 . Risnawati,  R.,  &  Handayani,  M.  (2017). penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan Untuk  Proyeksi  Logistik  Berdasarkan Prediksi  Pasien  Menggunakan  Algo- ritma  Backpropagation. Jurteksi , 4 (1)
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi