## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.148

## IMPLEMENTATION OF THE K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM TO ANALYZE
PRINT SERVICE SALES TRANSACTIONS AT THE PRINT ON DEMAND (POD)

## UNIT OF GRAMEDIA PRINTING

## Goldie Gunadi
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri, Jakarta, Indonesia. Correspondence email : send2goldie@gmail.com
Article history:  Submission date: October 18, 2022    Revised date: Novomber 23, 2022    Published date: November 30, 2022

## ABSTRACT
Data mining is a method used to obtain valuable information contained in data banks. The information obtained can be used as input for determining the business strategy for the head of the company's agency. One of the most widely used data mining techniques is clustering using the K-Means method. Print on Demand (PoD) is one of the printing business units of PT. Gramedia which specifically provides printing services for various types of products, including: books, magazines, calendars, posters, promo materials such as product catalogs and brochures, as well as small-sized products such as business cards, tickets, coupons or vouchers and stickers. Currently every sales transaction data is stored  in  a  SQL  Server  database,  but  until  now  the  data  processing  is  still  done  manually  for  reporting  needs  for company management. The purpose of this study is to perform K-Means Clustering analysis of the transaction data of print  service  sales  using  the  RapidMiner  application  to  classify  routine  customer  data  based  on  the  number  of transactions made for each type of printed product. The results of the application of the K-Means Clustering method resulted in 8 groups of customer data where the largest group consisted of 92.89% of the number of customers. The results of the analysis can be used by the company's management to determine various business strategies to increase the company's competitiveness.
Keywords: Clustering, Data Mining, K-Means, Printing, RapidMiner.

## ABSTRAK
Data mining adalah sebuah metode yang dilakukan untuk memperoleh informasi bernilai yang terdapat dalam bank data. Informasi yang diperoleh dapat dijadikan sebagai bahan masukan untuk menentukan strategi bisnis bagi pimpinan instansi perusahaan. Salah satu teknik data  mining  yang banyak digunakan adalah clustering dengan  menggunakan metode K-Means. Print on Demand (PoD) merupakan salah satu unit bisnis Percetakan PT. Gramedia yang khusus memberikan  layanan  jasa  cetak  berbagai  jenis  produk  antara  lain:  buku,  majalah,  kalender,  poster,  material  promo seperti  katalog  produk  dan  brosur,  serta  produk  berukuran  kecil  seperti  kartu  nama,  tiket,  kupon  atau voucher dan sticker . Saat ini setiap data transaksi penjualan disimpan dalam basis data SQL Server, namun hingga saat ini proses pengolahan data masih dilakukan secara manual untuk kebutuhan pelaporan bagi manajemen perusahaan. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  K-Means Clustering terhadap  data  transaksi  penjualan  jasa  cetak  dengan menggunakan  bantuan  aplikasi  RapidMiner  untuk  mengelompokkan  data  pelanggan  rutin  berdasarkan  jumlah transaksi yang dilakukan untuk masing-masing jenis produk cetak. Hasil dari penerapan metode K-Means Clustering dihasilkan 8 kelompok data pelanggan di mana kelompok terbanyak terdiri dari 92,89% jumlah pelanggan. Hasil dari analisis  dapat  dimanfaatkan  oleh  manajemen  perusahaan  menentukan  berbagai  strategi  bisnis  untuk  meningkatkan daya saing perusahaan.
Kata Kunci: Clustering , Data Mining , K-Means, Percetakan, RapidMiner.

## PENDAHULUAN
Print on Demand (PoD) merupakan salah satu unit bisnis Percetakan PT. Gramedia yang khusus memberikan layanan jasa cetak dengan jumlah opah yang
tidak  terlalu  besar  di  mana  proses  pengerjaannya  tidak terlalu sulit dan membutuhkan waktu yang relatif singkat. Pelayanan  yang  diberikan  PoD  kepada  pelanggan  baik perorangan maupun juga instansi atau perusahaan terdiri dari  berbagai  jenis  produk  antara  lain:  buku,  majalah,
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
118
kalender,  poster,  material  promo  seperti  katalog  produk dan  brosur,  serta  produk  berukuran  kecil  seperti  kartu nama, tiket, kupon atau voucher dan stiker.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  digital yang  semakin  pesat,  jumlah  permintaan  terhadap  jasa cetak  pun  semakin  berkurang,  khususnya  pada  masa pandemi  COVID-19  yang  melanda  seluruh  penjuru dunia  tidak  terkecuali  Indonesia.  Sebagian  besar pelanggan  beralih  ke  bentuk  digital  karena  dianggap lebih  praktis  dan  mudah  di  akses  menggunakan perangkat  telepon  pintar,  selain  itu  biaya  yang dikeluarkan pun relatif  lebih  murah. Dengan demikian, dibutuhkan  strategi  pemasaran  yang  efektif  untuk meningkatkan  transaksi  penjualan  jasa  cetak  PoD. Selama  ini  data  transaksi  penjualan  yang  tersimpan dalam sistem basis data SQL Server dimanfaatkan untuk kebutuhan pelaporan dan pengambilan keputusan bisnis manajemen  perusahaan,  namun  proses  pengolahan datanya masih dilakukan secara konvensional menggunakan metode statistik deskriptif. Oleh karenanya,  penggunaan  teknik data  mining terhadap basis  data  yang  ada  diharapkan  dapat  menggali  dan menemukan  informasi berharga bagi  manajemen  untuk meningkatkan daya saing perusahaan.

## Tabel 1. Data Transaksi Penjualan PoD
Produk Tahun 2020 2021 Al Quran 6 3 Buku 62 87 Kalender 40 35 Komik Novel 13 16 Majalah 76 111 Materi Promo 69 119 Lainnya 1909 1444 Sumber: (Goldie Gunadi,2022)
Metode  K-Means Clustering banyak  digunakan dalam  proses data  mining untuk  menganalisa  data operasional perusahaan  yang  tersimpan  di dalam server basis data. Metode ini bertujuan untuk membagi data ke dalam  sejumlah  kelompok  ( cluster ) di  mana  setiap data yang  terdapat  dalam  sebuah  kelompok  memiliki karakteristik yang mirip satu dengan yang lainnya tanpa adanya  penentuan  nilai-nilai  acuan  dalam  proses pengelompokannya ( unsupervised )(Rohmah, Sembiring, and Erfina 2021). Untuk memudahkan proses analisa data menggunakan  metode  K-Means Clustering ini  dapat menggunakan sebuah aplikasi perangkat lunak RapidMiner.
Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya,  hasil penelitian  yang  dilakukan  Wahyu  Tities  Pambudi  dan Arita  Witanti(Pambudi  and  Witanti  2021),  metode  K- Means Clustering digunakan  untuk  mengelompokkan produk berdasarkan jumlah transaksi penjualan ke dalam dua  kelompok  ( cluster) yakni kelompok dengan  tingkat penjualan tinggi dan rendah. Hasil dari analisa clustering ini dimanfaatkan untuk menjaga ketersediaan stok barang serta menentukan strategi guna meningkatkan penjualan produk.  Penelitian  yang  dilakukan  Kiki  Fatmawati  dan Agus Perdana Windarto (Fatmawati and Windarto 2018) menggunakan RapidMiner sebagai alat bantu pembuatan model  K-Means Clustering untuk  mengelompokkan daerah yang terjangkit penyakit demam berdarah dengue menjadi  3  kelompok  yakni  kelompok  tingkat  tinggi, sedang dan rendah.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dibahas sebelumnya, pada penelitian ini akan dilakukan analisa data  mining terhadap  data  transaksi  penjualan menggunakan  metide  K-Means Clustering .  untuk mengelompokan  data  pelanggan  POD  Percetakan  PT. Gramedia  ke  dalam  sejumlah  kelompok  berdasarkan jenis  produk  yang  dicetak.  Untuk  menentukan  jumlah kelompok  yang  paling  efektif  digunakan  rumus Euclidean Distance .  Luaran  yang  dihasilkan  adalah berapa banyak jumlah kelompok paling efektif dan hasil distribusi  pelanggan  pada  setiap  kelompok.  Data  dari hasil  analisa clustering dapat  dimanfaatkan  untuk menentukan  strategi  bisnis  sehingga  meningkatkan jumlah penjualan serta daya saing perusahaan.

## METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari data operasional perusahaan yang tersimpan dalam basis  data  SQL Server .  Pengambilan  data  yang diperlukan  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman SQL ( Structured Query
Language )(Kusumo 2021).
Metode  Transact-SQL  (T-SQL)  yang  digunakan adalah  DML  ( Data  Manipulation  Language )  dengan perintah  “SELECT”  untuk  pengambilan  data  dari sejumlah  tabel  terelasi  yang  diseleksi  berdasarkan aturan/kriteria tertentu.

## B. Proses Knowledge Discovery in Database
Langkah-langkah penelitian yang dilakukan untuk menganalisa  data  penjualan  jasa  cetak  pada  unit  PoD Percetakan  Gramedia  menggunakan  metode Knowledge Discovery in Database .

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.148
Knowledge Discovery
in
Databases (KDD)(Ginantra, ARifah,
and Wijaya 2021)
mendefinisikan sebagai proses menggali serta menganalisa  kumpulan  data  dalam   jumlah   besar  dan mengekstraksi pengetahuan dan informasi yang berguna dengan bantuan komputer.
Tahapan  dalam  KDD  terdiri  dari  (Valadkhani 2016):
1. Seleksi  Data;  Seleksi  atau  pemilihan  data  perlu dilakukan  dari  himpunan  data  operasional  sebelum tahapan  penggalian  informasi  dalam  KDD  dimulai. Hasil  data  yang  sudah  diseleksi  disimpan  dalam sebuah berkas dam akan digunakan dalam proses data mining ,  di  mana  letaknya  terpisah  dari  basis  data operasional.
2. Preprocessing ;  Merupakan  tahap  pembersihan  data ( data cleaning ) yang dilakukan sebelum proses data mining dilakukan.  Proses  pembersihan  terdiri  dari beberapa aktivitas seperti: membuang duplikasi data, memeriksa  data  yang  dinilai  tidak  konsisten,  serta mencari  dan  memperbaiki  kesalahan  yang  ada  pada data.  Selain  itu  juga  dapat  dilakukan  proses memperkaya data sebelumnya dengan data yang lebih relevan serta diperlukan dalam KDD.
3. Transformasi;  Transformasi  merupakan  proses pencarian berbagai fasilitas untuk mempresentasikan data,  tergantung  pada  sasaran  yang  ingin  dituju. Proses transformasi dilakukan dengan cara memodifikasi  data  ke  dalam  model  analisis  dan membuat  model  sesuai  dengan  analisa  yang diharapkan  dan  diperlukan  dalam  algoritma data mining . 4. Data  Mining ;  Merupakan  proses  menemukan  pola dan  informasi  yang  unik  di  dalam  data  yang  telah diseleksi  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode atau algoritma tertentu.
5. Interpretasi/Evaluasi;  Merupakan  bagian  dari  proses KDD  yang  meliputi  pemeriksaan terhadap pola  atau pun informasi yang ditemukan, apakah bertentangan dengan  hipotesis  atau  fakta  yang  sudah  ada sebelumnya.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses penerjemahan  dari  beberapa  pola  yang  didapatkan dari data mining agar dapat ditampilkan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami oleh berbagai pihak yang berkepentingan.
6. Pengetahuan;  Pengetahuan  ( knowledge )  merupakan tahap presentasi dari pola yang telah ditemukan untuk mendapatkan aksi. Proses ini menemukan bagaimana cara memformulasikan aksi atau keputusan dari hasil analisa yang telah didapatkan. Hasil mining yang telah melalui  tahap  evaluasi  digunakan  dalam  sistem informasi perusahaan dan perilaku organisasi.
Sumber: (I. G. A. S. Melati, Linawati, and I. A. D. Giriantari, 2018) Gambar 1. Tahapan KDD
C. Metode K-Means Clustering Clustering (Linda  Tanti  2021)  adalah  salah  satu metode analisis data dalam data  mining yang  bertujuan untuk  mengelompokkan  data  dengan  karakteristik  yang sama  ke  satu  kelompok  ( cluster )  yang  sama  dan  data dengan karakteristik yang berbeda ke wilayah yang lain Empat tipe data dalam clustering adalah variabel berskala  interval,  variabel  Biner,  variabel  nominal, ordinal  dan  rasio,  dan  variabel  dengan  tipe  lainnya. Metode  clustering  sendiri  mempunyai  dua  buah pendekatan yang sering digunakan dalam mengembangkan  metode clustering ,  yaitu: clustering pendekatan partisi atau biasanya disebut dengan partition based clustering dan clustering dengan  pendekatan hierarki.
K-Means(Wanto,  Siregar,  and  Windarto  2020) merupakan salah satu algoritma clustering yang masuk ke dalam kelompok unsupervised learning yang digunakan untuk membagi data menjadi beberapa kelompok dengan sistem partisi. Algoritma ini menerima  masukan berupa data  tanpa  label  kelas,  komputer  mengelompokkan sendiri  data-data  yang  menjadi  masukannya  tanpa mengetahui  terlebih  dahulu  target  kelasnya.  Masukan yang  diterima  adalah  data  atau  objek  dan  k  buah kelompok ( cluster ) yang diinginkan. Algoritma ini akan mengelompokkan  data  atau  objek  ke  dalam  k  buah kelompok tersebut.
Untuk  mengukur  jarak  setiap  data  ke  pusat kelompok digunakan Euclidean Distance dengan rumus seperti berikut:
𝐷 𝑒 = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 (1)
Keterangan: D e : Euclidean Distance i : Banyaknya objek (x,y) : Koordinat objek (s,t) : Koordinat Centroid
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
120
D. Data Cleaning
Data  cleaning (Afifah  2021)  adalah  salah  satu tahapan  dalam data  preparation .  Proses data  cleaning merupakan  proses  yang  penting  dilakukan  karena  akan mempengaruhi hasil machine learning modelling . Berikut  adalah  beberapa  proses  yang  dilakukan pada metode data cleaning :
1. Mengidentifikasi  dan  menghapus  data  duplikat; Baris  data  yang  memiliki  nilai  yang  sama  persis untuk  tiap  kolomnya  kurang  berguna  untuk dipertahankan.
2. Mengidentifikasi  dan  menghapus  data outliers ; Outliers merupakan  data  yang  nilainya  terlalu  jauh dengan  data  lainnya  atau  disebut  juga  dengan pencilan.
3. Mengidentifikasi  dan  menangani missing  values ; Missing values adalah nilai yang tidak terdefinisi di dalam dataset .  Bentuknya  beragam,  bisa  berupa blank  cell ataupun  simbol-simbol  tertentu  seperti NaN ( Not a Number ), NA ( Not Available ), ?, -, dan sebagainya.
4. Hapus kolom/atribut yang hanya memiliki satu nilai; Kolom  yang  hanya  memiliki  satu  nilai  sejatinya tidak  akan  memberikan  dampak  yang  signifikan pada  model machine  learning dan  mungkin  tidak berguna untuk proses modelling .

## E. Normalisasi Data
Normalisasi  atribut  terkadang  harus  dilakukan sebelum menghitung jarak yang dikarenakan adanya data dalam atribut yang rentang atau kisarannya sangat besar pada awalnya dan mereka dapat melebihi atribut dengan rentang awalnya lebih kecil(Wanto et al. 2020).
Normalisasi  atribut  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  Normalisasi  Min-Max.  Min-Max adalah  teknik  yang  membantu  menormalkan  data,  di mana skala data berada antara 0 dan 1.
Rumus  yang  digunakan  untuk  normalisasi  Min- Max adalah(Loukas 2020):
𝑥 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 = 𝑥−𝑀𝑖𝑛(𝑥) 𝑀𝑎𝑥(𝑥)−𝑀𝑖𝑛(𝑥) (2)

## F. Pengujian Performa Clustering
Evaluasi  klaster  secara  sederhana  dilakukan dengan  cara  membandingkan  jarak intra-cluster ( self- cluster )  dan  jarak inter-cluster ( neighboring-cluster ), untuk  memutuskan  seberapa  baik kelompok-kelompok dipisahkan. Clustering yang  baik  harus  memiliki  jarak intra-cluster yang kecil dan jarak inter-cluster yang besar (Yufeng 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Basis Data
Sumber  data  yang  digunakan  tersimpan  dalam basis data Microsoft SQL Server pada sejumlah tabel data berikut:
1. Tabel  POD_Order:  berisi  data  transaksi  pesanan cetak.
Jumlah data : 26.179 baris.
2. Tabel  Pelanggan:  berisi  data  master  pelanggan. Jumlah data : 425 baris.
3. Tabel Sales: berisi data master sales. Jumlah data : 19 baris.
4. Tabel JenisProduk: berisi data master jenis produk. Jumlah data : 23 baris.
5. Tabel  TeknikJilid:  berisi  data  master  teknik  jilid. Jumlah data : 17 baris.
Diagram  relasi  antar  data  ( Entity  Relationship Diagram )  menggambarkan  hubungan  antar  masing- masing tabel sumber data yang dugunakan.
Sumber: (Goldie Gunadi,2022)

## Gambar 2. Diagram ERD

## B. Seleksi Data
Pemilihan  data  dilakukan  untuk  menentukan kolom-kolom apa saja yang akan digunakan dari sumber data  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Adapun  data yang diperlukan adalah: nomor order (no). id pelanggan, nama  pelanggan,  id  jenis  produk,  jenis  produk  dan jumlah  oplah.  Kemudian  data  tersebut  di  filter berdasarkan  jenis  produk,  pelanggan  dan  tanggal transaksi, yakni:
1. Jenis  produk  yang  diambil  adalah  selain  jenis: “Lain-Lain”  (id=11),  “Koran”  (id=3),  “Tabloid” (id=2)

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.148
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
2. Nama pelanggan: “RUPA RUPA POD” (id=3616) tidak dimasukkan ke dalam hasil seleksi.
3. Data  transaksi  mulai  Januari  2019  hingga  April 2022.
Proses  seleksi  dilakukan  dengan  menggunakan perintah SQL berikut:
INSERT INTO POD_Rekap1 SELECT no, pelanggan id_pelanggan, p.nama nama_pelanggan, jenis_produk id_jenisproduk,  jp.nama nm_jenis_produk, oplah FROM (POD_Order o LEFT OUTER JOIN POD_JenisProduk jp ON o.jenis_produk = jp.id) LEFT OUTER JOIN POD_Pelanggan p ON o.pelanggan=p.id WHERE ISNULL(jenis_produk,0) NOT IN (2,3,11) AND isnull(pelanggan,0)<>3616
Hasil  dari  proses  seleksi  data  menghasilkan struktur tabel data berikut:
Tabel 2. Struktur Tabel Hasil Seleksi Data
No Sumber Data Nama Kolom Baru Tabel Kolom 1 POD_Order no no 2 POD_Order pelanggan id_pelanggan 3 Pelanggan nama nm_pelanggan 4 POD_Order jenis_produk id_jenisproduk 5 JenisProduk nama nm_jenisproduk 6 POD_Order oplah oplah Sumber: (Goldie Gunadi,2022)
Hasil  dari  seleksi  data  menghasilkan  sebanyak: 13.657 baris data,
C. Preprocessing Data Proses preprocessing dilakukan dengan memastikan  untuk  setiap  atribut  no,  jenis  produk, pelanggan  dan  oplah  berisi  data  yang  valid  dan  tidak terdapat missing value . Berdasarkan  hasil  statistik  terhadap  hasil  seleksi dapat terlihat bahwa terdapat missing value pada atribut nm_jenisproduk sebanyak 2 baris data dan adanya data atribut no yang tidak valid sebanyak 1 baris. Data atribut no seharusnya terdiri dari 8 digit angka, sementara dari hasil  statistik  terlihat  ada  nilai  atribut  no  yang  hanya terdiri dari 7 digit angka yakni: 006753. Karena jumlah baris missing value dan tidak valid hanya sedikit  maka baris tersebut akan dihapus dan tidak digunakan dalam proses data mining .
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 3. Hasil Statistik Data pada RapidMiner
Untuk  menghilangkan missing  value pada RapidMiner digunakan operator “ Filter Examples ”, pada parameter “ condition class ”
ditentukan: “ no_missing_attributes” . Setelah menghilangkan missing value , jumlah data yang diperoleh: 13.655 baris. Proses  berikutnya  adalah  menghapus  data  yang tidak  valid.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah membuat  atribut  baru  dengan  nama:  “digit_no”  untuk menampilkan  jumlah  digit/karakter  dari  nilai  atribut “no”.
Operator  yang  digunakan  adalah  “ Generate Attributes ”.  Pada  operator  ini,  parameter  “ attribute name ” diisi dengan “ digit_no ” dan parameter “ function expressions ” diisi dengan: “ length(trim(no)) ”. Kemudian  hasil  operasi  tersebut  dilakukan  filter menggunakan menggunakan operator “ Filter Examples ” dengan  parameter  “ condition  class ”  ditentukan: “ custom_filters ” dan parameter “ filters ” diset: “ digit_no = 8 ”.
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 4. Model Alur Proses Preprocessing pada Aplikasi Rapidminer
Setelah  menghapus  data  yang  tidak  valid  maka jumlah data yang tersisa sebanyak: 13.654 baris.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (Goldie Gunadi,2022)
Gambar 5. Data Hasil Preprocessing

## D. Transformasi Data
Proses transformasi data meliputi:
1. Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam  transformasi data  adalah  membuat  data  rekap  jumlah  oplah berdasarkan pelanggan dan jenis produk menggunakan fungsi agregasi sum() . Operator yang digunakan pada RapidMiner adalah Aggregate . Pada parameter  aggregation  attributes  ditentukan  nama atribut  oplah  dan  fungsi  agregasi  yang  digunakan sum. Jumlah data yang diperoleh dari hasil seleksi : 259 baris.
2. Selanjutnya  dilakukan  proses  pivot  terhadap  data hasil  dari  proses  agregasi  dengan  menggunakan operator Pivot ,  tujuannya  adalah  mendapatkan jumlah  oplah  setiap  jenis  produk  untuk  masing- masing pelanggan. Parameter “ group by attributes ” diset:  “nama_pelanggan”,  “ column grouping attribute ”  diset:  “nm_jenis-produk”,  “ aggregation attributes ”  diset:  “sum(oplah)”  dan  “ aggregation function ”  ditentukan:  “sum”.  Pada  tabel  data  hasil pivot  terlihat  adanya missing  value ,  sehingga berikutnya  dilakukan  merubah  data  missing  value untuk  setiap  data  kolom  bertipe  numerik  menjadi nilai  nol  (0).  Operator  yang  digunakan  adalah Replace  Missing  Value .  Parameter  attribute  “ filter type ”  diset:  “value_type”  dan  parameter  “ value type ”  diset:  “ numeric ”,  parameter  “ default ”  diset: “ zero ”.
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 6. Tabel Data Hasil Pivot Setelah Nilai Missing Value Dirubah Menjadi Nol
3. Proses  berikutnya  adalah  normalisasi.  Proses normalisasi  dilakukan  untuk  merubah  nilai  jumlah oplah  dari  setiap  jenis  produk  sehingga  nilainya memiliki  batasan  antara  0  hingga  1.  Operator  yang digunakan  adalah  “ Normalize ”.  Pada  operator  ini, nilai  untuk  parameter  “ attribute  filter  type ”  diset menjadi:  “value_type”  dan  parameter  “ value  type ” diset menjadi: “ numeric ”. Parameter “ method ” diset menjadi: “ range transformation ” dengan nilai “min”: “0.0” dan “max”: “1.0”.
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 7. Tabel Data Hasil Normalisasi Terhadap Nilai Jumlah Oplah Dari Masing-Masing Jenis Produk
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 8. Model Alur Proses Normalisasi Menggunakan Aplikasi Rapidminer

## E. Data Mining
Langkah pertama yang dilakukan adalah memilih atribut yang akan diolah menggunakan teknik Clustering , yakni  atribut-atribut  yang  memiliki  nilai  dengan  tipe numerik. Opertor yang  digunakan  adalah Select Attributes . Parameter “ attribute filter type ” diset menjadi: “value_type”  dan  parameter  “ value  type ”  diset: “ numeric ”.  Hasil  operasi Select  Attributes dapat  dilihat pada gambar dibawah.
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 9. Hasil Operasi Select Attributes pada Aplikasi Rapidminer

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.148
Selanjutnya melakukan operasi Clustering menggunakan  metode  K-Means.  Kemudian  dilakukan proses  pengukuran  performa  terhadap  hasil Clustering dengan  menggunakan  metode  Davies  Bouldin  untuk menentukan jumlah cluster (nilai k) yang paling optimal dalam  pembentukan  klaster.  Alternatif  untuk  jumlah cluster yang akan diuji adalah 5 hingga 9 cluster . Untuk  melakukan  proses  K-Means Clustering dengan  nilai  k  yang  berbeda  diperlukan  operator Multiply yang akan digunakan untuk menduplikasi data sumber  yang  akan  digunakan  dalam  proses Clustering . Hasil dari operasi Multiply ini kemudian diproses dengan menggunakan  operator Clustering .  Pada  operator Clustering ini,  parameter  “k”  diberikan  nilai  yang berbeda  untuk  masing-masing  operator,  yaitu:  5,6,7,8 dan  9  sesuai  dengan  alternatif  jumlah  kelompok  yang akan diuji. Untuk menentukan formula pengukuran jarak pada  metode  K-Means,  parameter  “ measure  types” diset:  “NumericalMeasures”  dan  parameter  “ numerical measure ” diset: “EuclideanDistance”.
Hasil  dari  masing-masing  proses Clustering diukur  performa  nya  dengan  menggunakan  operator Cluster Distance Performace .  Parameter  “ main criterion ”  ditentukan  adalah:  “Davies  Bouldin”  dan parameter “ maximize ” diset: “ true ”.
Tabel 3. Data Hasil Pengukuran Cluster Distance Performace Menggunakan Davies Bouldin Jumlah Cluster (k) Avg. within centroid distance Davies Bouldin 5 0.014 0.294 6 0.009 0.268 7 0.005 0.249 8 0.003 0.209 9 0.002 0.219
Sumber: (Goldie Gunadi,2022)
Nilai  k  terbaik  adalah  nilai  k  yang  memiliki  nilai average  within  centroid  distance dan  nilai  Davies Bouldin  terkecil  (mendekati  nol),  sehingga  nilai  k (jumlah klaster) yang dipilih adalah 8. Berikut ini adalah data performance vector untuk jumlah klaster = 8:
PerformanceVector: Avg. within centroid distance: 0.003 Avg. within centroid distance_cluster_0: 0.003 Avg. within centroid distance_cluster_1: 0.029 Avg. within centroid distance_cluster_2: 0.012 Avg. within centroid distance_cluster_3: 0.000 Avg. within centroid distance_cluster_4: 0.000 Avg. within centroid distance_cluster_5: 0.000 Avg. within centroid distance_cluster_6: 0.004 Avg. within centroid distance_cluster_7: 0.000 Davies Bouldin: 0.209
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 10. Model Proses Data Mining Untuk Mengukur Performa Dari 5 Buah Cluster
F. Hasil Implementasi K-Means Clustering Jumlah  item  untuk  masing-klaster  yang  dihasilkan dapat dilihat pada tabel Cluster Model . Tabel 4. Hasil Cluster Model K-Means Clustering Klaster Jumlah Item Persentase (%) 0 209 92.89 1 2 0.89 2 8 3.56 3 1 0.44 4 1 0.44 5 1 0.44 6 2 0.89 7 1 0.44 Total 225 100.00 Sumber: (Goldie Gunadi,2022)
Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Gambar 11. Diagram Scatter Hasil Clustering
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
124
Jumlah anggota terbanyak terdapat pada kelompok  0,  yakni  sebanyak  209  pelanggan,  sementara kelompok  3,  4,  5  dan  7  merupakan  jumlah  kelompok dengan  jumlah  anggota  paling  kecil  yakni  hanya  1 pelanggan.
Tabel 5. Distribusi Produk pada
Kelompok ( Cluster ): 0-3 Atribut Kel  0 Kel  1 Kel  2 Kel  3 sum(oplah) Al Quran 0.00213 0.0015 0.0 0.0 sum(oplah) Buku 0.01217 0.34469 0.43395 0.13595 sum(oplah) Kalender 0.00012 0.00903 0.0 0.0 sum(oplah) Komik Novel 0.0 0.12667 0.01783 0.02 sum(oplah) Majalah 0.00492 0.89328 0.00009 0.0 sum(oplah) Materi Promo 0.00248 0.01665 0.00003 1.0 Sumber: (Goldie Gunadi,2022) Tabel 6. Distribusi Produk pada Kelompok ( Cluster ): 4-7 Atribut Kel 4 Kel 5 Kel 6 Kel 7 sum(oplah) Al Quran 1.0 0.0 0.0 0.0 sum(oplah) Buku 0.00009 0.01102 0.93866 0.0 sum(oplah) Kalender 0.0 0.0 0.0 1.0 sum(oplah) Komik Novel 0.0 1.0 0.0 0.0 sum(oplah) Majalah 0.0 0.0 0.0 0.0 sum(oplah) Materi Promo 0.0 0.0 0.0 0.0

## Sumber: (Goldie Gunadi,2022)

## G. Pembahasan
Berdasarkan  data  hasil clustering dapat  terlihat beberapa fakta berikut:
1. Sebagian  besar  pelanggan  merupakan  anggota kelompok cluster 0,  dimana  jenis  produk  yang dipesan bervariatif dan meliputi hampir setiap jenis produk, yakni Al Quran, Buku, Kalender, Majalah dan  Materi  Promo,.  Pelanggan  pada cluster ini tidak  melakukan  transaksi  pesanan  untuk  jenis produk Komik Novel.
2. Kelompok  dengan  jumlah  anggota  terbesar  kedua adalah cluster 2, meskipun jumlahnya berbeda jauh dengan cluster 0,  yakni  hanya  terdiri  dari  8 pelanggan.
Pada  klaster  ini  terdapat  4  jenis  produk  yang dipesan,  yakni  terdiri  dari  Buku,  Komik  Novel, Majalah dan Meteri Promo. Pelanggan pada cluster ini tidak  melakukan transaksi pesanan  untuk jenis produk Al Quran dan Kalender.
3. Kelompok cluster 1  beranggotakan  2  pelanggan saja. Pada cluster ini terjadi transaksi untuk semua jenis produk.
4. Kelompok cluster 6  beranggotakan  2  pelanggan saja.  Pelanggan  yang  terdapat  pada cluster ini hanya  melakukan  transaksi  untuk  jenis  produik Buku saja.
5. Kelompok cluster 3 hanya terdiri dari 1 pelanggan saja. Pada klaster ini terdapat 3 jenis produk yang dipesan,  yakni  terdiri  dari  Buku,  Komik  Novel, Meteri  Promo.  Pelanggan  pada cluster ini  tidak melakukan transaksi pesanan untuk jenis produk Al Quran, Kalender dan Majalah.
6. Kelompok cluster 4 hanya terdiri dari 1 pelanggan saja. Pada klaster ini terdapat 2 jenis produk yang dipesan,  yakni  terdiri  dari  Al  Quran  dan  Buku. Pelanggan  pada cluster ini  tidak  melakukan transaksi  pesanan  untuk  jenis  produk  Kalender, Komik Novel, Majalah dan Materi Promo.
7. Kelompok cluster 5 hanya terdiri dari 1 pelanggan saja. Pada klaster ini terdapat 3 jenis produk yang dipesan, yakni terdiri dari Buku dan Komik Novel. Pelanggan  pada cluster ini  tidak  melakukan transaksi  pesanan  untuk  jenis  produk  Al  Quran, Kalender, Majalah dan Meteri Promo.
8. Transaksi  produk  Al  Quran  paling  banyak dilakukan  oleh  pelanggan  pada cluster 4  yang terdiri dari 1 pelanggan, berikutnya adalah cluster 0 terdiri dari 209 pelanggan.
9. Transaksi  produk  Buku  paling  banyak  dilakukan oleh  pelanggan  pada cluster 6  yang  terdiri  dari  2 pelanggan, berikutnya adalah cluster 2 terdiri dari 8 pelanggan.
10. Transaksi produk Kalender paling banyak dilakukan  oleh  pelanggan  pada cluster 7  yang terdiri dari 1 pelanggan, berikutnya adalah cluster 1 terdiri dari 2 pelanggan.
11. Transaksi  produk  Komik  Novel  paling  banyak dilakukan  oleh  pelanggan  pada cluster 5  yang terdiri dari 1 pelanggan, berikutnya adalah cluster 1 terdiri dari 2 pelanggan.
12. Transaksi produk Majalah paling banyak dilakukan oleh  pelanggan  pada cluster 1  yang  terdiri  dari  2 pelanggan, berikutnya adalah cluster 0 terdiri dari 209 pelanggan.
13. Transaksi  produk  Materi  Promo  paling  banyak dilakukan  oleh  pelanggan  pada cluster 3  yang terdiri dari 1 pelanggan, berikutnya adalah cluster 1 terdiri dari 2 pelanggan.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.148
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## KESIMPULAN
Penggunaan  aplikasi  RapidMiner  mempermudah proses knowledge  discovery  in  database dalam implementasi  K-Means Clustering pada  data  transaksi penjualan jasa cetak PoD Percetakan Gramedia.
Analisa clustering menggunakan  metode  K- Means  yang  dilakukan  untuk  mengelompokkan  data pelanggan  berdasarkan  karakteristik  jumlah  transaksi yang dilakukan terhadap setiap jenis produk, menghasilkan  8  buah  kelompok  ( cluster ).  Kelompok dengan jumlah pelanggan terbesar sebanyak 209 anggota, di  mana  jenis  produk  yang  dipesan  bervariatif  dan meliputi  hampir  setiap  jenis  produk,  yakni  Al  Quran, Buku, Kalender, Majalah dan Materi Promo,.
Hasil  implementasi  metode  K-Means Clustering ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  manajemen  dan  pimpinan PoD  Percetakan  Gramedia  untuk  menentukan  strategi pemasaran  dan  penjualan  yang  akan  dilakukan  untuk meningkatkan  keuntungan  dan  daya  saing  perusahaan dalam persaingan bisnis yang semakin berat.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah,  Lutfia.  2021.  “Apa  Yang  Harus  Dilakukan Dalam Proses Data Cleaning?”
Https://Ilmudatapy.Com/ .
Fatmawati,  Kiki  and  Agus  Perdana  Windarto.  2018.
“Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K- Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit  Demam Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi.”
CESS  (Journal  of  Computer  Engineering  System and Science) 3(2):173–78.
Ginantra,  Ni  Luh  Wiwik  Sri  Rahayu,  Fatimah  Nur ARifah,  and  Anggi  Hadi  Wijaya.  2021. Data Mining  Dan  Penerapan  Algoritma .  1st  ed.
Yayasan Kita Menulis.
Kusumo,  Ario Suryo. 2021. Pemrograman SQL Server 2019 . Elex Media Komputindo.
Linda  Tanti.  2021.  “Metode  Data  Mining  Clustering.” Binus.Ac.Id/ .
Loukas,  Serafeim.  2020.  “Everything  You  Need  to Know  about  Min-Max  Normalization:  A  Python Tutorial.” Towards Data Science .
Melati, I. Gst Ayu Sri, Linawati, and I. A. Dwi Giriantari.
2018.  “Knowledge  Discovery  Data  Akademik
Untuk Prediksi Pengunduran Diri Calon Mahasiswa.” Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro 17(3):325–31.
Pambudi,  Wahyu  Tities  and  Arita  Witanti.  2021. “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menganalisis Penjualan Pada Toko Ayu Collection  Barbasis  Web.” Jurnal  Informatika Universitas Pamulang 6(3):645–50.
Rohmah,  Ai,  Falentino  Sembiring,  and  Adhitia  Erfina.
2021. “Implementasi Algoritma K-Means
Clustering Analysis Untuk Menentukan Hambatan Pembelajaran  Daring  (Studi  Kasus:  Smk  Yaspim Gegerbitung).” SISMATIK  (Seminar  Nasional Sistem  Informasi  Dan  Manajemen  Informatika) 1(1):290–98.
Valadkhani, Mohammad. 2016. “Knowledge Discovery in Data (KDD) Process.” Linkedin.Com . Wanto,  Anjar,  Muhammad  Noor  Hasan  Siregar,  and Agus  Perdana  Windarto.  2020. Data  Mining : Algoritma Dan Implementasi . 1st ed. Yayasan Kita Menulis.
Yufeng. 2022. “Three Performance Evaluation Metrics of Clustering When Ground Truth Labels Are Not Available.” Towards Data Science .
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
126