## PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN PENJUALAN PRODUK
Yulia Darmi 1 , Agus Setiawan 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali, Kel. Kampung Bali, Kec. Teluk Segara, Kota Bengkulu, Bengkulu 38119
1 yuliadarmi@yahoo.com
2 agus_setiawan@yahoo.com

## ABSTRACT
In the  minimarket, the product is a staple  for sale. Products in the  minimarket are among products that sell  well  with unsold products. Given this problem, it is necessary to create a system that can classify sellable products and non-salable products, conducted in MM.TIKA Minimarket Bengkulu and implemented in June to July 2015. K-Means algorithm is not affected to the order of objects used, this is proven when the author tries to randomly determine the starting point of the cluster center of one of the objects at the beginning of  the calculation. The  number  of cluster  members  generated amounts to the same when using other objects as the starting point of the cluster center. However, this only affects the number of iterations performed. The purpose to make the application and analyze the sales of products on supermarket MM.TIKA Bengkulu City using K-Means method. With this system can provide the ease of ease to analyze the grouping of product sales at supermarket MM.TIKA Bengkulu City, determine and classify sales of products that sell and sell less. K-Means  Cluster  Analysis  algorithm  basically  can  be  applied  to  problems  in  understanding  consumer  behavior, identifying new product opportunities in the market and K-Means algorithm can also be used to summarize objects of large quantities making it easier to describe the properties or characteristics of each- Each group. The methods used in data collection are observation and interview. With this application, minimarket owners can see the results of grouping products that sell and not sell. So, if there are products that do not sell, minimarket owners can find other alternatives for unsold products can be sold.
Keywords: K-Means Clustering, Data Mining, Product

## INTISARI
Pada minimarket, produk merupakan bahan pokok yang dijual belikan. Produk di minimarket terdapat antara produk yang laku  dengan  produk  yang  tidak  laku.  Dengan  adanya  masalah  ini,  perlu  untuk  menciptakan  sistem  yang  dapat mengelompokkan  produk  laku  dan  produk  yang  tidak  laku,  yang  dilakukan  di  Minimarket  MM.TIKA  Bengkulu  dan dilaksanakan  pada  bulan  Juni  sampai  Juli  2015.  Algoritma  K-Means  tidak  terpengaruh  terhadap  urutan  objek  yang digunakan,  hal  ini  dibuktikan  ketika  penulis  mencoba  menentukan  secara  acak  titik  awal  pusat  cluster  dari  salah  satu objek pada permulaan perhitungan. Jumlah  keanggotaan cluster  yang dihasilkan berjumlah sama ketika  menggunakan objek  yang  lain  sebagai  titik  awal  pusat  cluster  tersebut.  Namun,  hal  ini  hanya  berpengaruh  pada  jumlah  iterasi  yang dilakukan. Tujuan untuk membuat aplikasi dan menganalisis penjualan produk pada swalayan MM.TIKA Kota Bengkulu menggunakan metode K-Means. Dengan adanya sistem ini dapat memberikan manfaat kemudahan untuk menganalisis pengelompokkan  penjualan  produk  pada  swalayan  MM.TIKA  Kota  Bengkulu,  menentukan  dan  mengklasifikasikan penjualan produk yang laku dan kurang laku. Algoritma K-Means Cluster Analysis pada dasarnya dapat diterapkan pada permasalahan dalam memahami perilaku konsumen, mengidentifikasi peluang produk baru dipasaran dan algoritma K- Means  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  meringkas  objek  dari  jumlah  besar  sehingga  lebih  memudahkan  untuk mendiskripsikan sifat- sifat atau karakteristik dari masing-masing kelompok. Metode yang digunakan pengumpulan data adalah observasi dan wawancara. Dengan adanya aplikasi ini, pemilik minimarket dapat melihat hasil pengelompokkan produk  yang  laku  dan  tidak  laku.  Maka,  bila  terdapat  produk  yang  tidak  laku,  pemilik  minimarket  dapat  mencari alternative lain agar produk yang tidak laku dapat menjadi laku.
Kata Kunci : K-Means , Clustering , Data Mining , Produk

## I. PENDAHULUAN
Data  mining merupakan  suatu  langkah  dalam knowlegde  discovery  in  databases (KDD)  yang memiliki  teknik  menganalisa  data  untuk  digali informasi  tersembunyi  dalam  jumlah  besar  dan kompleks,  sehingga  menghasilkan  output  berupa
karakteristik  atau  pola  dari  data tersebut.  Salah  satu teknik analisa Data Mining adalah analisis kelompok ( cluster  analysis) yang  lebih  dikenal  dengan Clustering . Clustering merupakan  metode  analisis data  yang  tujuannya  mengelompokkan  data  dengan karakteristik yang sama ke suatu wilayah yang sama. Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  dalam
mengembangkan metode clustering yaitu metode K- Means, dimana  metode  ini  merupakan  salah  satu metode  pengelompokan  data nonhierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data ke dalam bentuk dua atau  lebih  kelompok  ( cluster )  yang  berkarakteristik sama  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang sama.
Data  Mining sudah  banyak  diterapkan  dalam berbagai  bidang,  salah  satunya  metode clustering khususnya metode K-Means , antara lain oleh Andika (2008)  menjelaskan  tentang  algoritma K-Means clustering dapat  diimplementasikan  dengan  model perangkat lunak untuk verifikasi citra sidik jari poin minutiae .  Suprihatin  (2011)  menyatakan  bahwa teknik clustering K-Means digunakan untuk menentukan nilai huruf ujian akhir pada Universitas Ahmad Dahlan (UAD).
Swalayan  MM.TIKA  merupakan  salah  satu bidang  usaha  yang  bergerak  di  bidang  penjualan kebutuhan  sehari-hari.  Di  mana  swalayan  ini  setiap harinya  harus  memenuhi  kebutuhan  konsumen. Untuk  dapat  melakukan  hal  tersebut,  maka membutuhkan sumber informasi yang cukup banyak untuk  dapat  dianalisis  lebih  lanjut.  Pada  Swalayan MM.TIKA,  terdapat  beberapa  permasalahan  yang kerap muncul mengenai penjualan.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  diharapkan  bisa mempermudah  pihak  Swalayan  MM.  TIKA  dalam menemukan informasi dari tumpukan-tumpukan data yang  berguna  bagi  Swalayan  MM.  TIKA.  Tidak hanya  itu  penulis  juga  mengharapkan  bisa memberikan  rangsangan  kepada  pengelolah  data supaya  lebih  aktif  dalam  menggali  informasi  yang dibutuhkan oleh Swalayan MM.TIKA, sehingga bisa menjawab  kebutuhan  dari  Swalayan.  Penulis berharap  dapat  membantu  memberikan  informasi mengenai hasil Clustering data penjualan.
Dengan  demikian,  dibutuhkan  analisis  yang terkomputerisasi menggunakan software data mining yang  menunjang  arus  data  dan  informasi  sesuai dengan kebutuhan dari proses-proses tersebut.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A) Algoritma klasifikasi K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  clustering  yang berulang-ulang. Algoritma K-Means dimulai dengan pemilihan  secara  acak  K,  K  disini  merupakan banyaknya  Cluster  yang  ingin  dibentuk.  Kemudian tetapkan nilai-nilai K secara random, untuk sementara nilai  tersebut  menjadi  pusat  dari  cluster  atau  biasa disebut dengan centroid, mean atau “means”. Hitung jarak  setiap  data  yang  ada  terhadap  masing-masing centroid  menggunakan  rumus  Euclidian  hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data dengan centroid. Klasifikasikan setiap data
berdasarkan kedekatannya dengan centroid. Lakukan langkah tersebut hingga nilai centroid tidak berubah (stabil) (Snati, 2012 :54).

## B) Data Mining
Menurut  Widodo  (2013:1)  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.  Sedangkan menurut  Sulianta  (2010:17)  Data  mining  adalah metoda  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi informasi  prediktif  tersembunyi  pada  database,  ini adalah  teknologi  yang  sangan  potensial  bagi perusahaan  yang  sangat  potensial  bagi  perusahaan dalam memberdayakan data warehouse .
Secara garis besar,data mining dapat dikelompokkan menjadi 2 kategori utama,yaitu:
Deskriptive mining , yaitu proses untuk menemukan  karakteristik  penting  dari  data  dalam satu  basis  data.  Teknik  data  mining  yang  termasuk descriptive mining adalah clustering , asosiation , dan sequential mining .
Predictive ,  yaitu  proses  untuk  menemukan  pola dari data dengan menggunakan beberapa variable lain di masa depan.Salah satu teknik yang terdapat dalam predictive mining adalah klasifikasi. Secara sederhana data mining biasa dikatakan sebagai proses penyaring  atau  “menambang”  pengtahuan  dari sejumlah data yang besar.Istilah lain untuk data miing adalah Knowlegde  Discovery  in  Database (KDD). Walaupun  data  mining  sendiri  adalah  bagian  dari tahapan  proses  KDD  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. KDD

## C) Clustering
Menurut  Widodo  (2013:9) Clustering atau klasifikasi  adalah  metode  yang  digunakan  untuk membagi  rangkaian  data  menjadi  beberapa  group berdasarkan kesamaan-kesamaan yang telah ditentukan  seblumnya. Cluster adalah  sekelompok atau sekumpulan objek-objek data yang similar satu sama  lain  dalam cluster yang  sama  dan  dissimilar
terhadap  objek-objek  yang  berbeda  cluster.  Objek akan dikelomokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga objek-objek yang berada dalam satu cluster akan  mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu dengan  yang  lainnya.  Objek–objek  dikelompokkan berdasarkan prinsip memaksimalkan kesamaan objek pada  cluster  yang  sama  dan  memaksimalkan ketidaksamaan pada cluster yang berbeda. Kesamaan objek biasanya diperoleh dari nilai-nilai atribut yang menjelaskan  objek  data,  sehingga  objek-objek  data biasanya  dipresentasikan  sebagai  sebuah  titik  daam ruang multidemensi.
Dengan  menggunakan  clustering  ini,kita  dapat mengkalsifikasikan  daerah  yang  padat,  menemukan pola-pola distribusi secara keseluruhan, dan menemukan keterkaitan yang menarik antara atribut data.  Dalam  data  mining,  usaha  difokuskan  pada metode-metode  penemuan  untuk  cluster  pada  basis data  berukuran  besar  secara  efektif  dan  efisien. Beberapa  kebutuhan  clustering  dalam  data  mining meliputi  skalabilitas,  kemampuan  untuk  menangani tipe  atribut  yang  berbeda  mampu  menangani dimensionalitas  yang  tinggi,  menangani  data  yang mempunyai  noise,  dan  dapat  diterjemakan  dengan mudah.
Adapun  tujuan  dari  data clustering ini  adalah untuk meminimalisasikan objektif function yang di- set  dalam  proses clustering ,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalisasikan  variasi  dalam  suatu cluster . Dan meminimalisasikan variasi antar cluster.
Secara  garis  besar,  terdapat  beberapa  metode klasifikasi  data.  Pemilihan  metode clustering tergantung  pada  tipe  data  dan  tujuan clustering itu sendiri.

## D) Metode K-means
K-Means merupakan  saalah  satu  metode  data clustering  non  hierarki  yang  berusaha  mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  yang  berbedadikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lainnya.
K-Means adalah metode clustering berbasis jarak yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  dan algoritma  ini  haya  bekerja  pada  atribut  numeric. Algoritma K-Means termasuk partitioning clustering yang  memisahkan  data  ke k daerah  bagian  yang terpisah. Algoritma K-Means sangat terkenal karena kemudahan  dan  kemampuannya  untuk  mengcluster data  yang  besar  dan  data  outlier  dengan  sangat cepat.Dalam  algoritma K-Means ,  setiap  data  harus termasuk  ke  cluster  tertentu  dan  bisa  dimungkinkan bagi setiap data yang termasuk cluster tertentu pada suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan  berikutnya berpindah kecluster lainnya.
Pada  dasarnya  penggnaan  algoritma  dalam melakukan  proses  clustering  tergantung  dari  data yang ada dan konklusi yang ingin dicapai. Untuk itu digunakan  algoritma K-Means yang  didalamnya membuat aturan sebagai berikut:
1) Jumlah Cluster prerlu diinputkan
2) Hanya memiliki atribut bertip numeric.
Algoritma K-Means merupakan  metode  non- hierarki  yang  pada  awalnya  mengambil  sebagian banyaknya komponen populasi untuk dijadikan pusat cluster  awal.  Pada  tahap  ini  pusat  cluster  dipilih secara  acak  dari  sekumpulan  populasi  data. Berikutnya K-Means menguji masing-masing komponen  di  dalam  populasi  data  dan  menandai komponen  tersebut  ke  salah  satu  pusat  cluster  yang telah  didefinisikan  tergantung  dari  jarak  minimum antar komponen dengan tiap-tiap cluster.Posisi puasat cluster  akan  dihitung  kembali  sampai  semua komponen data digolongkan kedalam tiap-tiap pusat cluster  dan  terakhir  akan  terbentuk  posisi  pusat cluster yang baru.
Algoritma K-Means pada dasarnyamelakukan dua proses,  yakni  proses  pendeteksian  lokasi  pusat  tiap cluster  dan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap-tiap cluster.Cara kerja algoritma K-Means :
1) Tentukan k sebagai  jumlah  cluster  yang  ingin dibentuk.
2) Bangkitkan k centroid(titik  pusat  cluster)  awal secara random.
3) Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid.
4) Setiap data memilih centroid yang terdekat.
5) Tentukan posisi centroid yang baru dengan cara menghitung  nilai  rata-rata  dari  data-data  yang terletak pada centroid yang sama.
6) Kembali ke langkah-3 jika posisi centrroid baru dengan centroid yang lama tidak sama.

## E) Produk
Produk menurut Kotler dan Amstrong (1996:274) adalah : “ A product as anything that can be offered to a  market  for  attention,  acquisition,  use  or consumption and that might satisfy a want or need ”. Artinya  produk  adalah  segala  sesuatu  yang ditawarkan  ke  pasar  untuk  mendapatkan  perhatian, dibeli,  dipergunakan  dan  yang  dapat  memuaskan keinginan  atau  kebutuhan  konsumen.  Menurut Stanton, (1996:222), “ A product is asset of tangible and intangible attributes, including packaging, color, price  quality  and  brand  plus  the  services  and reputation of the seller ”. Artinya suatu produk adalah kumpulan  dari  atribut-atribut  yang  nyata  maupun tidak  nyata,  termasuk  di  dalamnya  kemasan,  warna, harga,  kualitas  dan  merk  ditambah  dengan  jasa  dan reputasi  penjualannya.  Menurut  Tjiptono  (1999:95) secara  konseptual  produk  adalah  pemahaman subyektif  dari  produsen  atas  “sesuatu”  yang  bisa
ditawarkan  sebagai  usaha  untuk  mencapai  tujuan organisasi  melalui  pemenuhan  kebutuhan  dan keinginan konsumen, sesuai dengan kompetensi dan kapasitas organisasi serta daya beli. Lima Tingkatan Produk  Menurut  Kotler  (2003:408)  ada  lima tingkatan  produk,  yaitu  core  benefit,  basic  product, expected  product,  augmented  product  dan  potential product. Penjelasan tentang kelima tingkatan produk adalah :
1) Core benefit ( namely the fundamental service of benefit  that  costumer  really  buying )  yaitu manfaat dasar dari suatu produk yang ditawarkan kepada konsumen.
2) Basic  product ( namely  a  basic  version  of  the product )  yaitu  bentuk  dasar  dari  suatu  produk yang dapat dirasakan oleh panca indra.
3) Expected product ( namely a set of attributes and conditions  that  the  buyers  normally  expect  and agree to when they purchase this product ) yaitu serangkaian  atribut-atribut  produk  dan  kondisi- kondisi yang diharapkan oleh pembeli pada saat membeli suatu produk.
4) Augmented  product ( namely  that  one  includes additional service and benefit that distinguish the company’s  offer  from  competitor’s  offer )  yaitu sesuatu  yang  membedakan  antara  produk  yang ditawarkan oleh badan usaha dengan produk yang ditawarkan oleh pesaing.
5) Potential product ( namely all of the argumentations  and  transformations  that  this product  that  ultimately  undergo  in  the  future ) yaitu  semua  argumentasi  dan  perubahan  bentuk yang  dialami  oleh  suatu  produk  dimasa  datang. Klasifikasi  Produk  Banyak  klasifikasi  suatu produk  yang  dikemukakan  ahli  pemasaran, diantaranya  pendapat  yang  dikemukakan  oleh Kotler.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A) Model Pengembangan Sistem
Dalam penelitian ini model pengembangan sistem yang  digunakan  yaitu  model incremental yang merupakan  model  pengembangan  sistem  pada software  engineering berdasarkan requirement software yang dipecah menjadi beberapa fungsi atau bagian  sehingga  model  pengembangannya  secara bertahap.  Model  pengembangan  sistem  dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2.

## B) Proses metode clustering k-means
Pertama  akan  kita  bahas  dulu  metode cluster secara statistik untuk non hirachical method yaitu: K- Means Clustering .
Algoritma:
1) Partisi item menjadi K initial cluster
2) Lakukan  proses  perhitungan  dari  daftar  item, tandai  item  untuk  kelompok  yang  mana berdasarkan pusat (mean) yang terdekat (dengan menggunakan distance dapat digunakan Euclidean  distance ).  Hitung  kembali  pusat centroid  untuk  item  baru  yang  diterima  pada cluster tersebut dari cluster yang kehilangan item.
3) Ulangi step 2 hingga tidak ada lagi tempat yang akan ditandai sebagai cluster baru.
Pusat awal cluster atau centroid didapatkan secara random, untuk penentuan awal cluster di asumsikan: Pusat Cluster 1: (5. 30) dan Pusat Cluster 2: (25. 6).

## C) DFD (Data Flow Diagram)
1) Diagram Konteks

## Gambar 3. Diagram Konteks
Gambar  3  menunjukan  bahwa user dan  proses clustering k-means saling berhubungan, terlihat user mengirimkan data user ke sistem proses clustering k- means dan  proses clustering  k-means membalas dengan mengirimkan data barang penjualan dan data barang  penjualan  mengirimkan  ke  aplikasi,  dari aplikasi  membuat  laporan  penjualan  laporan  barang kemudian ke pimpinan.

## 2) DFD Level 0
User Laporan. Penjualan barang Pimpinan Data barang. p enjualan 1.0 Aplikasi Proses k-means User 2.0 Entry data penjualan Data Penjualan laporan Penjualan Pimpinan 3.0 Proses k- means 1.0 Entry data barang Data Barang Barang Penjualan
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa terdapat  tiga  buah  alur  proses  yaitu  antara  data barang,  data  penjualan  dan  proses  metode  k-means. Hubungan  pertama  data  barang  menjelaskan  proses penginputan  data  barang  dan  data  penjulan  barang, aplikasi  menghasilkan  sebuah  laporan  penjualan barang  dan  mengirimkan  laporan  data  penjualan barang  ke  pimpinan.  Sedangkan  hubungan  yang kedua  yaitu  menjelaskan  hubungan  antara  user  dan data  barang,  user  menginputkan  data  penjualan menghasilkan poses clustering k-means di aplikasi.

## 3) Pemodelan Analisis ERD

## Gambar 5. ERD
D) Perancangan File Tabel
4) Tabel Data Barang
Nama File : tbbarang Primary Key : kd_barang Tabel 1. Tabel Data Barang Nama Field Type Size Keterangan Kd_barang* Varchar 30 Kode barang nmbarang Varchar 8 Nama barang satuan Varchar 20 Satuan harga Varchar 12,2 Harga stock Int 4 Stock 5) Tabel Data Penjualan Nama File : tbpenjualan Primary Key : no_fak Tabel 2. Tabel Data tbpenjualan Nama Field Type Size Keterangan no_fak* Varchar 10 No_faktur tgl Date 30 Tanggal kd_barang Varchar 20 Kode Barang jml Intr 5 Jumlah

## E) Rancangan Menu
Pada tahap ini akan dilakukan proses utama yaitu segmentasi  atau  pengelompokkan  data  Penjualan barang  yang  diakses  dari  database,  yaitu  sebuah metode  clustering  algoritma  K-Means.  Berikut  ini merupakan  diagram  flowchart  dari  algoritma  K- Means dengan asumsi bahwa parameter input adalah jumlah dataset sebanyak n data dan jumlah inisialisasi centroid K=3 sesuai dengan penelitian. Dari banyak data  penjualan  yang  diperoleh,  diambil  14  jenis barang  untuk  dijadikan  sampel  untuk  penerapan algoritma  k-means  dalam  penjurusan  mahasiswa. Percobaan dilakukan dengan menggunakan parameter-parameter berikut.
Gambar 6. Flowchart K-Means
6) Rancangan Menu Pembuka Gambar 7. Rancangan Menu Pembuka
Barang Penjualan Kd barang nama barang satuan harga stock No faktur tanggal Kd barang Jumlah Memiliki A.  Rancangan Menu Pembuka xxxxxxxxxxxxxx Menu xxxxxxx Data Barang Data Penjualan Proses K-means Keluar

## 7) Rancangan Menu Data Barang

## Gambar 8. Rancangan Menu Data Barang

## 8) Rancangan Menu Data Penjualan

## Gambar 9. Rancangan Menu Data Penjualan
9) Rancangan Menu Proses K-Means
Gambar 10. Rancangan Menu Proses K-Means

## F) Perancangan Pengujian
Dalam  tahapan  ini  user  melakukan  pengujian dengan metode pengujian yang dipakai adalah black box  testing . black  box  testing atau  test  fungsional adalah  pengujian  program  yang  dilakukan  oleh pengembang  (Programmer)  dengan  memberikan input tertentu dan melihat hasil yang didapatkan dari input  tersebut.  dengan  kata  lain, black  box  testing terfokus pada fungsionalitas sistem. dalam melaksanakan  blackbox  testing,  kami  menggunakan beberapa kriteria yang akan diujikan. kriteria-kriteria tersebut antara lain :
1) Kemampuan Interface sistem untuk menjalankan fungsinya.
2) Kemampuan sistem untuk menjalankan fungsi interface.
3) Kemampuan sistem untuk menangani input- input form yang berada di luar boundary sistem.
4) Kemampuan sistem untuk menangani masalah keamanan.

## IV. P EMBAHASAN

## A) Analisa Sistem Aktual
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  di Minimarket MM.TIKA Bengkulu, didapatkan sistem yang  sudah  berjalan  dan  digunakan  saat  ini  masih manual.  Disamping  itu,  pemilik Minimarket MM.TIKA  Bengkulu  mempunyai  kesulitan  dalam mengklasifikasian  produk  yang  laku  dengan  yang tidak  laku.  Hal  tersebut  tentunya  akan  sulit  karena banyaknya  produk  yang  masuk  dan  keluar  setiap harinya.

## B) Analisa Sistem Baru
Dari  kekurangan  sistem  yang  sedang  berjalan tersebut maka dibuatlah suatu aplikasi pengelompokkan penjualan produk dengan menerapkan  metode  k-means  dengan  menggunakan bahas  pemograman  visal  basic  6.0.  Aplikasi  ini nantinya dapat mengklasifikasikan penjualan produk yang  laku  dan  kurang  laku.  Sehingga  pemesanan barang yang kurang laku dapat dikurangi.

## C) Perhitungan jarak pusat cluster
Untuk  mengukur  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster digunakan Euclidian distance, kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut :
Rumus euclidian distance :
d |  x  y  |  i n 1  xi  yi  2 X = Pusat cluster Y = data
Dari  5  data  yang  dijadikan  sampel  telah  dipilih pusa tawal cluster yaitu C1(5 , 30), dan C2 (25 , 6). Lalu  dilakukan  penghitungan  jarak  dari  sisa  sampel data  dengan  pusat  cluster  yang  dimisalkan  dengan M(a,b),  dimana  a  merupakan  total  penjualan,dan  b harga barang yang diperkecil menjadi angka puluhan juta agar cara penghitungan lebih mudah.
M1= (14500,5) M2= (14.500,4) M3= (14.500,2)
M4= (14.500,3) M5= (14.500,1) M6= (4.700,40) M7=(12.500,10)
M8= (7.200,4) M9= (13.200,19)
A.  Rancangan Menu Data Barang
xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx Kode Barang Nama Barang Satuan Harga
Stock Simpan Edit Hapus
Keluar
A.  Rancangan Menu Data Penjualan Simpan Edit Hapus Keluar xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx Xx/xx/xxxxx xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx No Fak Tanggal Kode Barang Nama Barang Jumlah A.  Rancangan Menu Proses K-Means Gambar 3.8. Tampilan Menu Pembuka xxxxxxxxxxxxxx xxx xxx xxx xxx x Proses Keluar xxx xxx xxx xxx x xxx xxx xxx xxx x xxx xxx xxx xxx x xxx xxx xxx xxx x xxx xxx xxx xxx x xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxx
M10= (14.500,10)
M11= (10.750, 3) M12= (5.900,6) M13= (9.500,10) M14= (9.600,7)
Hitung Euclidean distance dari semua data ketiap titik pusat pertama : D11 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 14494.16 D12 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 17.37261 D13 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 19.13407 D14 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 20.03117 D15 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 20.96404 D16 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 11.2443 D17 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 15.12786 D18 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 7.349633 D19 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 12.53122 D20 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 16.79792 D21 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 13.06766
Dengan  cara  yang  sama  hitung  jarak  tiap  titik ketitik pusat ke-2 dan kita akan mendapatkan:
D21 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 14498.08 D22 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 12.70692 D23 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 13.13431 D24 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 12.88363 D25 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 13.45482 D26 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 34.35196 D27 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 11.40157 D28 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 5.570015 D29 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 17.39554 D210 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25) 2 + (5 – 30 ) 2 = 13.27904 D211 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25) 2 + (5 – 30 ) 2 = 9.25571
Dari  hasil  penghitungan  Euclidean  distance,  kita dapat membandingkan :
Tabel 3.Hasil Iterasi 1 C1 C2 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 14494.16 17.37261 19.13407 20.03117 20.96404 11.2443 15.12786 7.349633 12.53122 16.79792 13.06766 14498.08 12.70692 13.13431 12.88363 13.45482 34.35196 11.40157 5.570015 17.39554 13.27904 9.25571
{M9,M10,M11,M12,M13,M14} :anggota C1 {M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8} :anggota C2
Selanjutnya lakukan chek untuk setiap item untuk ditandai kembali. Perhitungan kwadrat jarak ( squared distances ) diberikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Kwadrat Jarak Cluster Koordinate dari Centroid A B C D A 0 0 1 9 (BCD) 2 4 5 5
Kita  lihat  setiap  item  yang  baru  telah  ditandai untuk  cluster  berdasarkan  centroid(pusat)  terdekat maka  proses  telah  dihentikan.Sehingga  dengan  K=2 cluster maka terbentuk cluster sebagai berikut : A dan (BCD).
Permasalahan yang dikaji dalam tulisan ini adalah bagaimana  penggunaan  metode  K-Means  Cluster Analysis dalam pengklasifikasian karakteristik suatu objek,  tujuan  yang  ingin  penulis  capai  adalah mengkaji  metode  K-Means  Cluster  Analysis  dalam pengklasifikasian  karakteristik  berdasarkan  set variable  yang  dibentuk.  Metode  ukuran  jarak  yang digunakan  dalam  menghitung  jarak  objek  terhadap centroid  yaitu  persamaan  jarak  Euclidian.  Pada algoritma  K-Means  Cluster  Analysis  terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan yaitu sebagai berikut:
1) Tentukan jumlah cluster.
2) Alokasikan  objek  ke  dalam  cluster  secara random.
3) Hitung  centroid  sampel  yang  ada  di  masing- masing cluster.
4) Alokasikan  masing-masing  objek  ke  centroid terdekat.
5) Kembali  ke  langkah  3  apabila  masih  ada  objek yang berpindah cluster atau masih ada perubahan nilai  centroid,  ada  yang  di  atas  nilai  threshold yang  ditentukan  atau  apabila  perubahan  nilai pada  objective  function  yang  digunakan  di  atas nilai threshold yang ditentukan.
Sebagai  bahan  bacaan  dalam  tulisan  ini  penulis juga  membandingkan  beberapa  karya  ilmiah  yang mengupas materi yang sama tentang Analisis Cluster, Rismawan  dan  Kusumadewi  dalam  penelitiannya mencoba membangun suatu system untuk mengelompokan  objek  yang  ada  berdasarkan  status gizi  dan  ukuran  rangka  dari  objek  yang  diambil dengan  memasukkan  parameter  kondisi  fisik  dari objek orang tersebut. Pengelompokan objek dilakukan  dengan  menggunakan  metode  K-Means Cluster yaitu mengelompokan n buah objek ke dalam k  kelas  berdasarkan  jaraknya  dengan  pusat  kelas. Hasil  dari  penelitian  ini  terhadap  20  objek  sampel diperoleh  3  kelompok  mahasiswa  berdasarkan  nilai BMI  (  Body  Mass  Index)  dan  ukuran  rangka,  yaitu BMI  normal  dengan  kerangka  besar,  BMI  obesitas sedang  dengan  kerangka  sedang,  dan  BMI  obesitas berat dengan kerangka kecil.
Jika  diberikan  sekumpulan  objek  (  )  maka algoritma K-Means Cluster Analysis akan mempartisi  X  dalam  k  buah  cluster,  setiap  cluster memiliki  centroid  dari  objek  –  objek  dalam  cluster tersebut. Pada tahap awal algoritma K-Means Cluster Analysis  dipilih  secara  acak  k  buah  objek  sebagai centroid,  kemudian  jarak  antara  objek  dengan centroid  dihitung  dengan  menggunakan  jarak euclidian,  objek  ditempatkan  dalam  cluster  yang terdekat  dihitung  dari  titik  tengah  cluster.  Centroid baru ditetapkan jika semua objek sudah ditempatkan dalam cluster terdekat. Proses penentuan centroid dan penempatan objek dalam cluster diulangi sampai nilai centroid konvergen (centroid dari semua cluster tidak berubah lagi). Secara umum metode K-Means Cluster Analysis menggunakan algoritma sebagai berikut [6]:
1) Tentukan  k  sebagai  jumlah  cluster  yang  di bentuk.Untuk  menentukan  banyaknya  cluster  k dilakukan dengan beberapa pertimbangan seperti pertimbangan  teoritis  dan  konseptual  yang mungkin  diusulkan  untuk  menentukan  berapa banyak cluster.
2) Bangkitkan  k  Centroid  (titik  pusat cluster)  awal secara  random.  Penentuan  centroid  awal dilakukan  secara  random/acak  dari  objek-objek yang tersedia sebanyak k cluster, kemudian untuk menghitung centroid cluster ke-I berikutnya.
3) Hitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing centroid  dari  masing  -masing  cluster.  Untuk menghitung  jarak  antara  objek  dengan  centroid penulis menggunakan Euclidian Distance.
4) Alokasikan  masing  -  masing  objek  ke  dalam centroid yang paling terdekat. Untuk melakukan pengalokasian  objek  kedalam  masing  -  masing cluster  pada  saat  iterasi  secara  umum  dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan hard k- means,  dimana  secara  tegas  setiap  objek dinyatakan  sebagai  anggota  cluster  dengan mengukur jarak kedekatan sifatnya terhadap titik
pusat  cluster  tersebut,  cara  lain  dapat  dilakukan dengan fuzzy C-Means.
5) Lakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan.
6) Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama. Pengecekan konvergensi dilakukan dengan membandingkan matriks group assignment pada iterasi  sebelumnya  dengan  matrik  group assignment  pada  iterasi  yang  sedang  berjalan. Jika  hasilnya  sama  maka  algoritma  k-means cluster  analysis  sudah  konvergen,  tetapi  jika berbeda  maka  belum  konvergen  sehingga  perlu dilakukan literasi berikutnya.

## D) Hasil Perancangan Sistem

## 1) Menu Utama
Adapun awal dari tampilan aplikasi ini adalah file menu  utama,  maka  pertama  kali  pada  layar  akan terlihat  tampilan  beberapa  pilihan  menu  seperti terlihat pada gambar 4.1 berikut. Dalam tampilan ini terdapat menu data barang, data penjualan, dan proses metode k-means.

## Gambar 11. Menu Utama

## 2) Tampilan Menu Barang
Form  menu  utama  merupakan  antarmuka  yang memberikan arahan pada pemakai untuk penggunaan fasilitas yang tersedia pada system ini. Tampilan form menu  data  barang  akan  terdapat  menu  entri  data seperti kode barang, nama barang, satuan, harga serta stock.  Setelah  itu  pilih  tombol  simpan  agar  data disimpan di database .
Gambar 12. Tampilan Menu Barang

## 3) Tampilan Menu Data Penjualan
Menu  data  penjualan  ini  adalah  tampilan penginputan data untuk penjualan yag terdiri dari no faktur,  tanggal,  kode  barang,  nama  barang  dan jumlah.  Dan  selain  itu  juga  terdapat  tombol  simpan untuk  menyumpan  data,  edit  untuk  merubah  data, hapus  untuk  menghapus  data  dan  exit  untuk  keluar dari menu data penjualan.

## Gambar 13. Menu Data Penjualan

## 4) Tampilan Menu Proses K-means
Menu  data  kriteria  ini  menampilkan  dari  kolo harga (x), jumlah penjualan produk (y), D11 adalah hasil perhitungan Euclidean distance dari semua data ketiap  titik  pusat  pertama,  D12  hasil  perhitungan Euclidean distance dari semua data ketiap titik ke-2, C1 adalah  Pusat Cluster 1: (5. 30), C2 adalah Pusat Cluster  2:  (25.  6),  tombol  proses  untuk  memproses hasil  dari  clutering  k-means. Rumus  euclidian distance : d |  x  y  |  i n 1  xi  yi  2
X  =  Pusat  cluster  Y  =  data,  Lalu  dilakukan penghitungan  jarak  dari  sisa  sampel  data  dengan pusat cluster yang dimisalkan dengan M(a,b), dimana a merupakan total penjualan,dan b harga barang yang diperkecil  menjadi  angka  puluhan  juta  agar  cara penghitungan lebih mudah.
M1= (14500,5) M2= (14.500,4) M3= (14.500,2) M4= (14.500,3) M5= (14.500,1) M6= (4.700,40)
M7=(12.500,10)
M8= (7.200,4) M9= (13.200,19)
M10= (14.500,10)
Hitung Euclidean distance dari semua data ketiap titik pusat pertama :
D11 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 14494.16 D12 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 17.37261
D13 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 19.13407 D14 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 5 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 20.03117
Dengan  cara  yang  sama  hitung  jarak  tiap  titik ketitik pusat ke-2 dan kita akan mendapatkan:
D21 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 14498.08
D22 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 12.70692
D23 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 13.13431
D24 = √(M 1x – C 1x ) 2 + (M 1y – C 1y ) 2 = √(14500 – 25 ) 2 + (5 – 30 ) 2 = 12.88363
Dari  hasil  penghitungan  Euclidean  distance,  kita dapat membandingkan :
Tabel 5. Hasil Iterasi 1 C1 C2 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 14494.16 17.37261 19.13407 20.03117 20.96404 11.2443 15.12786 7.349633 14498.08 12.70692 13.13431 12.88363 13.45482 34.35196 11.40157 5.570015
{M9,M10,M11,M12,M13,M14} :anggota C1 {M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8} :anggota C2

## Gambar 14. Menu Data Proses K-means

## E) Pengujian Sistem
Pengujian blackbox ( blackbox  testing )  adalah salah  satu  metode  pengujian  perangkat  lunak  yang berfokus  pada  sisi  fungsionalitas,  khususnya  pada input  dan  output  aplikasi  (apakah  sudah  sesuai dengan  apa  yang  diharapkan  atau  belum).  Tahap pengujian  atau  testing  merupakan  salah  satu  tahap yang  harus  ada  dalam  sebuah  siklus  pengembangan perangkat  lunak  (selain  tahap  perancangan  atau desain).

## V. P ENUTUP

## A) Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  maka kesimpulan dari penelitian ini antara lain :
1) Pengklasteran  dengan  menggunakan  metode K-Means didapatkan untuk produk yang laku dengan yang tidak laku.
2) Semakin  banyak  data  penjualan  barang  yang diinput,  maka  semakin  banyak  clustering centroid  yang  terbentuk  di  proses  metode  k- means.
3) Produk  yang  laku  terdiri  dari  makanan, minuman  dan  produk  yang  tidak  laku  terdiri dari kebanyakan dari kosmetik

## B) Saran
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu :
1) Ada beberapa metode klastering yang lainnya yang  masih  perlu  dianalisis  untuk  dijadikan sebagai  referensi  untuk  mengembangkan metode k-means
2) Menggunakan  metode  atau  algoritma  klas- tering  yang  lainnya  untuk  pengelompokkan produk

## VI. D AFTAR P USTAKA
Agusta, Y. 2007. K-means-Penerapan, Permasalahan dan  Metode  Terkait.  Jurnal  Sistem  dan Informatika Vol.3 (Februari 2007): 47-60.
Ems,  TIM.  2012.  Web  Progreming  for  Beginners. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Feri  Sulianta,  Dominikus  juju,  (2010),  Data  Mining Meramalkan Bisnis. Perusahaan, Jakarta : Elex Media Komputindo
Hidayat, T., dan Istiadah, N. 2011 . Panduan Lengkap Menguasai  SPSS  19  untuk  Mengolah  Data Statistik Penelitian. Jakarta: Media Kita.
Jurnal by Ahmad Afif. Clustering Data Penjualan dan Persediaan Barang pada PT. Sayap Mas Utama dengan Metode K-Means. STMIK GI MDP
Jurnal by Johan Oscar Ong. Implementasi Algoritma K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan Strategi  Marketing  President  University. Program  Studi  Teknik  Industri,  President University, Jln. Jln. Ki Hajar Dewantara, Kota Jababeka, Cikarang Baru, Bekasi
Kurniawan,  Rulianto.2010.  PHP  dan  MySQL. Palembang. Maxikom
Pahevi, Said Mirza. 2013. Pembangunan Basis Data.
Jakarta: PT. Elex Media Komputindo
Santosa, B. 2007. Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data  untuk  Keperluan  Bisnis.  Yogyakarta: Graha Ilmu Widodo.2004. Psikologi Belajar. Jakarta: RinekaCipta. Tabel 6. Pengujian Black-Box  pada Validasi  Login Admin  Aplikasi Sistem  Pakar No. Skenario pengujian Test case Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 1. Mengosongkan semua isian data barang, lalu langsung mengklik  tombol ‘Simpan’. Kode barang: - Nama  barang: - Satuan : - Harga : - Stock : Sistem  akan menyimpan  data yang diinput Sesuai harapan Valid 2. Hanya mengisi  data Kode barang, Nama  barang, Satuan, Harga, Stock, lalu langsung mengklik tombol ‘Simpan’. Kode barang: - Nama  barang: - Satuan : - Harga : - Stock Sistem  akan menyimpan  data yang diinput Sesuai harapan Valid 3. Kode barang, Nama  barang, Satuan, Harga, Stock, lalu langsung mengklik tombol ‘Masuk’. Kode barang : kata, Nama  barang : kata, Satuan : Nomor,  Harga : Nomor,  Stock Sistem  akan menyimpan  data yang diinput Sesuai harapan Valid 5. Menginputkan sintaks SQL Injection pada data barang, lalu mengklik  tombol ‘simpan’. Nama  barang : kata, Satuan : Nomor,  Harga : Nomor,  Stock Sistem  akan menyimpan  data yang diinput Sesuai harapan Valid Keterangan: - = kosong (tidak diisi).