## IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKAN POTENSI KERJASAMA PELANGGAN

## Arial 11
Ragil Prasojo 1) ; Yustina Retno Wahyu Utami 2) ; Retno Tri Vulandari 3)
1)2)3) Program Studi Teknik Informatika STMIK Sinar Nusantara Email : 1) ragilsinus@gmail.com; 2) yustina_retno@sinus.ac.id; 3) retnotv@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
Tight  competition  in  the  business  world  today,  the  number  of  MSMEs  engaged  in  the same  field,  this  requires  MSMEs  to  develop  strategies  to  achieve  goals.  Apart  from  having  to develop  products  and  services,  an  MSME  must  also  retain  customers.  Therefore  grouping  of potential  customers  is  needed.  By  utilizing  data  that  is  an  indicator  of  the  customer.  This utilization is called data mining. Data mining is run based on data that has been determined that is  customer  data,  number  of  accessories,  cooperation  time,  and  item  returns.  Therefore  in  this study  a  potential  customer  collaboration  system  was  designed  using  the  K-Means  method,  so that  potential  customers  are  obtained.  The  results  of  this  study  are  a  web-based  system application  that can  classify  customers with  the K-Means  method.  Grouping  into  3  clusters,  the first cluster with enough criteria consists of 7 customer data. This criterion consists of customers who  have  a  small  amount  of  goods  purchased  and  a  large  number  of  goods  returned.  The second  cluster  consists  of  17  customer  data  with  good  criteria.  This  criterion  consists  of customers  who  have  a  large  number  of  goods  purchases  and  few  goods  returns.  The  third cluster  consists  of  7  customer  data with  very  good  criteria.  This  criterion  consists  of  customers who have the most number of purchases and the least return of goods.
Keywords : Customer , Data Mining, K-Means Clustering

## I. PENDAHULUAN
Persaingan  yang  ketat  di  dunia  usaha saat  ini  mengharuskan  perusahaan  benar- benar  menyusun  strategi  untuk  mencegah terjadinya  perpindahan  pelanggan.  Maka  dari itu tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokan  pelanggan  yang  berpotensi untuk menjadi pelanggan tetap atau pelanggan  potensial,  sehingga  perusahaan dapat  mempertahankan  pelanggan  potensial tersebut  dengan  cara  memberikan  pelayanan prima,  reward,  ataupun  sebagai  target  utama dalam  promosi  produk  baru.  Pengelompokan pelanggan ini dapat dilakukan dengan melihat tingkat  loyalitas  pelanggan.  Tingkat  loyalitas pelanggan dapat diukur dengan menggunakan  pengelompokan  dari  jumlah transaksi  dan  total  pembelian.  Dengan menggunakan data jumlah transaksi dan total pembelian dari setiap pelanggan bisa dilakukan  penambangan  data  ( data  mining ) menggunakan metode K-Means Clustering . K-Means adalah  metode  pengelompokan data  dengan  mengambil  parameter  sejumlah cluster ,  dan  mempartisi  data  kedalam cluster tersebut,  dengan  berpatokan  pada  kemiripan antar data dalam satu cluster dan ketidakmiripan di antar cluster yang berbeda, pusat  dari cluster adalah  rata-rata  dari  nilai
anggota cluster yang  disebut centroid .  Selain itu  algoritma K-Means  Clustering dinilai memiliki  teknik  yang  sangat  cepat  dalam proses clustering untuk pengelompokan pelanggan potensial [1].

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1  Penelitian Terkait
Berikut  empat  jurnal  penelitian  terdahulu yang  terkait  dengan  pengelompokkan  data mengunakan metode K-Means Clustering :
1.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hartatik, mengenai  Pengelompokkan  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Ujian  Nasional  dan  Ipk Menggunakan  Metode K-means. Dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  2 keriteria  yaitu  nilai  Tes  Seleksi  dan  nilai UN  yang  berfungsi  sebagai  parameter. Dalam  penentuan  jumlah cluster ,  penulis menentukannya menjadi 3 Cluster . Kemudian  data  nilai  2  kriteria  tersebut dimasukkan kedalam sistem dan dilakukan  proses K-Means ,  kemudian  di temukan hasil akhir berupa pola pengelompokkan mahasiswa yang menunjukkan  bahwa  mahasiswa  yang masuk  dengan  nilai  UN  tidak  selamanya memiliki IPK terbaik [2].
2.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nasari  &
Darma,  dalam  studi  Penerapan K-Means Clustering
Pada Data
Penerimaan Mahasiswa  Baru.  Dalam  penelitian  ini data  yang  akan  diolah  berjumlah  278 data.  Penulis  menggunakan  3  kriteria antara  lain  nilai  UAN,  asal  sekolah  dan prodi. Cluster yang  ditentukan  berjumlah 2 cluster. Setelah  dilakukan  perhitungan K-Means, disimpulkan  bahwa  siswa  yang berasal  dari  sekolah  SMA  rata-rata memilih  jurusan  Sistem  Informatika  dan siswa  yang  berasal  dari  sekolah  SMK rata-rata memilih jurusan Teknik Informatika [3]. 3. Penelitian dilakukan oleh Candra Purnamaningsih dengan Judul
Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam  Penentuan  Penjurusan  Siswa SMA. Penelitian ini dibangun suatu sistem untuk  mengelompokkan  data  yang  ada berdasarkan  dari  nilai  akademik,  nilai  IQ, dan minat siswa tersebut untuk penjurusan siswa SMA untuk jurusan IPA dan IPS. Pengelompokkan data dilakukan dengan  menggunakan  metode  clustering K-Means  yaitu  dengan  mengelompokkan n  buah  objek  ke  dalam  k  kelas berdasarkan  jaraknya  dengan  pusat kelas. Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  klasifikasi K-Means dapat digunakan untuk penjurusan  siswa  SMA  dengan  akurasi 0,9005882  untuk  jurusan  IPA  dan  IPS berdasarkan  nilai  akademik,  nilai  IQ,  dan minat siswa [4].
4.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Istiqomah Sumadikarta,  Evan  Abeiza  dengan  judul Penelitian  Penerapan  Algoritma  K-Means Pada  Data  Mining  Untuk  Memilih  Produk Dan  Pelanggan  Potensial.  Penelitian pada perusahaan mengalami permasalahan kesulitan dalam memasarkan produk dan mempertahankan pelanggan. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini untuk mengetahui pelanggan  yang  berpotensial  atau  tidak dan  produk  yang  akan  ditambah  atau dikurangi.  Penelitian  ini  menggunakan metode  alogaritma  K-means  clustering untuk  mengelompokkan  data  pelanggan dan data produk yang perlu dipertahankan atau tidak [5].

## 2.2 K-Means Clustering
K-Means    adalah  salah  satu  algoritma clustering    yang  sangat  popular  karena kesederhanaan  dan  kemampuannya  dalam menangani  data  dengan  skala  besar.  Namun demikian algoritma ini sangat sensitif terhadap centroid  awal. Perbedaan centroid awal akan memberikan  perbedaan  hasil  clustering    dan apabila  centroid    awal  yang  diberikan  adalah centroid    yang  tidak  baik  maka  dapat dipastikan  hasil  clusteringnya  juga  tidak baik.[6]
K-means  memiliki  beberapa    keuntungan yang berbeda  dibandingkan dengan algoritma pengelompokan  lainnya.  Artinya,  K-means merupakan algoritma yang  sangat sederhana dan kuat, sangat efisien, dan dapat digunakan untuk  berbagai  macam  jenis  data.  Selain  itu, K-means memiliki kelemahan mengenai optimasi, misalnya masalah generalisasi jarak centroid.  Muncul  dalam  data  dengan  sifat yang rumit, seperti skala besar, tinggi dimensi, kelas  tidak  seimbangan,  dan  juga  perlu beradaptasi untuk skenario data yang berbeda.  Beberapa  kerugian  dari    K-means, seperti  berkinerja  buruk  untuk  non-globular clusters,  dan  menjadi  sensitif  terhadap outlier[6].
Dengan metode pengelompokan berdasarkan  jarak,  teknik    K-means    yang dianggap  sebagai  metode  pengelompokan klasik.  Salah  satu  fitur  utama  yang  membuat K-means  berguna  dalam  penelitian  ini  adalah kemungkinan  menentukan  terlebih  dahulu berapa  banyak    cluster    yang    sedang  dicari. Jumlah  ini  mengacu  pada  parameter  K.  Dari jumlah ini, poin K dipilih dalam cluster random sebagai  pusat  cluster.  Semua  variabel ditugaskan ke pusat  cluster  terdekat mereka sesuai  dengan    metrik  jarak  Euclidean. Dengan  rumus  jarak  Euclidean  Distance sebagai berikut :
2 1 ( , ) | | ( ) n i i i d x y x y x y      
Dimana : d = Jarak ( Euclidean Distance )
x = data y = centroid
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung centroid  dari  mean  dari  contoh  di  setiap cluster.  Kemudian  centroid  ini  diambil  untuk menjadi  nilai-nilai pusat baru. Hasil algoritma K-means  diterapkan  pada  set  data.  K-means merupakan  teknik  sederhana  dan  efektif,
(1)
memberikan  hasil  yang  diverifikasi  dan berguna [6].
Kelemahan  K-means  clustering  tersebut dapat  diatasi  dengan  menggunakan  metode yang  tepat  pada  saat  menentukan  centroid awal.  Untuk  menentukan  ketepatan  metode pada  kasus  penentuan  potensi  kerjasama pelanggan,  maka  digunakan  dua  metode penentuan  centroid    awal  yang  berbeda. Kedua  metode  tersebut    adalah  simple random sampling dan analogy based estimation [6]. Parameter yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  jumlah  iterasi  dalam proses  perhitungan  K-means  terpendek  dan memiliki  anggota  tetap  atau  perbedaan  jarak antar  centroid  dengan  iterasi  sebelumnya. Untuk  menghitung  centroid  cluster  ke-i,  V i , digunakan rumus sebagai berikut :
Nilai    centroid    baru  (V ik )  adalah  jumlah data  pada    cluster    ke-i    dibagi  jumlah  data yang  menjadi  anggota    cluster    ke-i    (N i ). Sebagai  contoh  pada  penentuaan  centroid baru cluster 1 pada iterasi pertama. [6]
Dalam perhitungan K-Means jika ada data dengan  perbedaan  besaran  angka  yang cukup  jauh  maka  data  perlu  dinormalkan. Normalisasi  data  bisa  dilakukan  dengan menggunakan rumus:
Normalisasi  data    input  bertujuan  untuk menyesuaikan  nilai  range  data  agar  berada pada range 0 sampai 1 [7].

## III.  METODE PENELITIAN
Perancangan sistem pengelompokan pelanggan potensial dilakukan dengan metode Waterfall dan  metode  pengumpulan data serta perancangan sistem.

## 3.1  Metode Pengumpulan Data
Tahap  ini  digunakan  untuk  mendapat informasi  yang  tepat  dan  akurat  penulis berusaha menggunakan
metode
pengumpulan data yang sesuai dengan pokok permasalahan yang akan diteliti. Data diperoleh  dari  jenis  data  kualitatif  dan kuantitatif.  Sumber  data  berasal  dari  data primer  dan  data  sekunder  yang  diperoleh dengan  cara  observasi,  wawancara,  dan pencatataan secara sistematis.

## 3.2  Metode Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dibutuhkan  metode  yang dapat  mendefinisikan  data  secara  jelas. Tahapan-tahapan yang dilakukan untuk membuat aplikasi sebagai berikut.
1.  Tahap analisis sistem
Tahap  ini  dilakukan  analisa  kebutuhan sistem  yang  meliputi  komponen hardware , software dan  bahan  penelitian.  Tahap  ini bertujuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dalam pengembangan  sistem  serta  kebutuhan  lain dalam pembuatan basis data.
2.  Tahap desain sistem Tahap ini dibuat sebelum tahap pengkodean.  Tujuan  dari  tahap  ini  adalah memberikan  gambaran  tentang  apa  yang akan  dikerjakan  dan  bagaimana  bentuk tampilannya.  Tahap  ini  memenuhi  semua kebutuhan  pengguna  sesuai  dengan  hasil yang  dianalisa yaitu  rancangan  sistem pengelompokan  pelanggan  potensial  dan membantu  mendefinisikan  arsitektur  sistem secara keseluruhan. Dokumentasi yang dihasilkan  dari  tahap  desain  sistem  ini  antara lain perancangan Diagram Konteks, Hierarchy Input  Process  Output (HIPO), Data  Flow
Diagram (DFD), Kamus Data, Entity Relationship Diagram (ERD), Flow Chart, dan Desain Tabel Basis Data.
3.  Tahap implementasi sistem
Implementasi  sistem  ini  menerapkan perancangan sistem ke dalam sistem berbasis web  dengan  menggunakan  PHP  sebagai bahasa  pemograman  dan  MySQL  sebagai database.
4.  Tahap pengujian sistem
Ada  dua  tahap  pengujian  yaitu  pengujian fungsionalitas dan validasi. Pengujian fungsionalitas  sistem  dengan blackbox untuk mengetahui  bila  terjadi  kesalahan  atau kekurangan  sehingga  sistem  yang  dibuat dapat  diperbaiki  untuk  menghasilkan  sistem sesuai  yang  diharapkan.  Pengujian  validasi dengan  cara  membandingan  sistem  yang telah dibangun dengan
K-means
dibandingkan  dengan  aplikasi Microsoft  excel untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  aplikasi yang dibuat [8].

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Perhitungan K-Means Metode K-Means  Clustering digunakan untuk  mengelompokan  suatu  data  dengan menentukan cluster yang  nantinya  akan  di gunakan untuk sistem pengelompokan pelanggan  potensial.  Ada  31  data  pelanggan yang dihitung dengan K-Means sesuai dengan
(2)
(3)
kriteria masing-masing. Ke-31 data pelanggan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pelanggan
Pelangga n Jml. Akseso ris Lama Kerjasama (Tahun) Return Jenis Aksesoris P1 80 1 2 Audio P2 70 2 4 Audio P3 50 1 3 Audio P4 90 4 6 Gaming P5 90 3 4 Gaming P6 40 2 0 Gaming P7 80 2 3 Audio P8 60 3 2 Storage P9 50 2 4 Storage P10 50 1 3 Networki ng P11 70 3 6 Audio P12 70 2 2 Audio P13 50 2 0 Gaming P14 80 1 2 Gaming P15 80 4 4 Storage P16 40 1 0 Audio P17 50 2 3 Gaming P18 80 3 4 Gaming P19 80 2 3 Audio P20 90 1 2 Audio P21 90 4 4 Audio P22 70 2 0 Gaming P23 80 3 2 Storage P24 50 2 0 Networki ng P25 50 2 2 Gaming P26 40 3 0 Audio P27 60 1 5 Gaming P28 50 2 2 Audio P29 80 3 5 Audio P30 80 2 4 Gaming P31 74 3 1 Audio
Dari  data  pada  Tabel  1  maka  data  harus kita normalkan dengan cara mencari skala per kriteria  dari  kriteria  jumlah  aksesoris,  lama kerjasama, dan return.
Untuk  penormalan  data  menggunakan  rumus persamaan (3). Hasil per normalan data JA = 80  : 90 = 0.88888889 LK = 1 : 4 = 0.25 R = 2 : 6 = 0.33333333
Tabel 2. Hasil Penormalan Data Pelanggan Jumlah Aksesoris Lama Kerjasama ( Tahun ) Return P1 0.888888889 0.25 0.333333333 P2 0.777777778 0.5 0.666666667 P3 0.555555556 0.25 0.5 P4 1 1 1 P5 1 0.75 0.666666667 P6 0.444444444 0.5 0 P7 0.888888889 0.5 0.5 P8 0.666666667 0.75 0.333333333 P9 0.555555556 0.5 0.666666667 P10 0.555555556 0.25 0.5 P11 0.777777778 0.75 1 P12 0.777777778 0.5 0.333333333 P13 0.555555556 0.5 0 P14 0.888888889 0.25 0.333333333 P15 0.888888889 1 0.666666667 P16 0.444444444 0.25 0 P17 0.555555556 0.5 0.5 P18 0.888888889 0.75 0.666666667 P19 0.888888889 0.5 0.5 P20 1 0.25 0.333333333 P21 1 1 0.666666667 P22 0.777777778 0.5 0 P23 0.888888889 0.75 0.333333333 P24 0.555555556 0.5 0 P25 0.555555556 0.5 0.333333333 P26 0.444444444 0.75 0 P27 0.666666667 0.25 0.833333333 P28 0.555555556 0.5 0.333333333 P29 0.888888889 0.75 0.833333333 P30 0.888888889 0.5 0.666666667 P31 0.822222222 0.75 0.166666667
Kemudian  tentukan  banyak  cluster  yang akan  dibentuk.  Pada  penelitian  ini  terdapat tiga cluster yaitu Cluster 1 disebut dengan C1, Cluster  2  disebut  dengan  C2,  dan  Cluster  3 disebut dengan C3.
Kemudian tahap kedua yaitu menentukan pusat  cluster,  dengan  cara  memilih  data pelanggan  di  Tabel  2  yang    memiliki  nilai tertinggi,  nilai medium dan  nilai  terendah. Untuk cluster awal C1 didapat dari data nilai di kolom  jumlah  aksesoris.  Cluster  awal  C2 didapatkan  dari  data  nilai  di  kolom  lama
kerjasama.  Sedangkan  untuk  C3  didapatkan dari  data  nilai  di  kolom  return.  Setelah pengambilan data sesuai dengan cara diatas, maka  diperoleh  nilai  pusat  awal  cluster  untuk Cluster  1,  Cluster  2,  dan  Cluster  3  sebagai berikut : C1  =  (1, 0.7777778, 0.44444444) C2  =  (1, 0.5, 0.25)
C3= (1, 0.5, 0)
Berdasarkan  persamaan  (1)  jarak  pusat cluster pertama diperoleh :
Jarak pusat cluster kedua
Jarak pusat cluster ketiga
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  maka dihasilkan  nilai cluster 1  yaitu  0.550672988 cluster 2 yaitu 0.0285989726 dan cluster ke 3 yaitu  0.431227075.  Hasil  perhitungan  di  atas ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil perhitungan iterasi ke 1
Setelah
mendapatkan hasil dari perhitungan iterasi pertama  pada  Tabel  3. Hitung  kembali  titik  pusat  ( centroid )  pada masing-masing cluster dengan  menggunakan rumus  persamaan  (2).  Berikut  perhitungan untuk menentukan pusat cluster dari Tabel 3.
Cluster pertama ada 12 data :
Cluster kedua ada 13 data :
Cluster ketiga ada 6 data :
Setelah  pusat cluster ( centroid )  ke  2  di tentukan, ulangi perhitungan untuk
menentukan nilai cluster pada tiap data untuk menghasilkan nilai pada Iterasi ke 2. Iterasi ke 2 ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan iterasi ke 2 Nama C1 C2 C3 Jarak Terpendek P1 0.609864751 0.233132878 0.545353864 0.233132878 P2 0.261112753 0.264815582 0.708802193 0.261112753 P3 0.608598228 0.251078469 0.559323641 0.251078469 P4 0.431847921 0.869851718 1.210096982 0.431847921 P5 0.148797765 0.497554837 0.849281549 0.148797765 P6 0.831646957 0.524104662 0.092592593 0.092592593 P7 0.310599502 0.194399356 0.61139163 0.194399356 P8 0.393518519 0.364734014 0.436365617 0.364734014 P9 0.387923183 0.319430938 0.666923819 0.319430938 P10 0.608598228 0.251078469 0.559323641 0.251078469 P11 0.327920297 0.673949916 1.058515992 0.327920297 P12 0.434223722 0.137277969 0.411177839 0.137277969 P13 0.783228804 0.470844182 0.018518519 0.018518519 P14 0.609864751 0.233132878 0.545353864 0.233132878 P15 0.253109943 0.661334832 0.9045685 0.253109943 P16 0.937622878 0.537688361 0.266595927 0.266595927 P17 0.427658513 0.220493357 0.500342818 0.220493357 P18 0.039555573 0.449206897 0.794194038 0.039555573 P19 0.310599502 0.194399356 0.61139163 0.194399356 P20 0.626507099 0.316425217 0.622852965 0.316425217 P21 0.290930877 0.695081102 0.953299087 0.290930877 P22 0.728795467 0.435643675 0.240740741 0.240740741 P23 0.349191944 0.387949462 0.545353864 0.349191944 P24 0.783228804 0.470844182 0.018518519 0.018518519 P25 0.520437092 0.225286645 0.33384734 0.225286645 P26 0.793181354 0.620695271 0.266595927 0.266595927 P27 0.554648179 0.443997145 0.879629629 0.443997145 P28 0.520437092 0.225286645 0.33384734 0.225286645 P29 0.157203026 0.55745959 0.938479712 0.157203026
Nama C1 C2 C3 Jarak Terpendek P30 0.253109943 0.30200979 0.75381972 0.253109943 P31 0.514742367 0.43884457 0.414256403 0.414256403
Proses iterasi akan terus berulang hingga posisi data sudah tidak mengalami perubahan. Hasil  pengelompokkan iterasi dibandingkan dengan hasil sebelumnya dan pada perhitungan  ini  berhenti  pada iterasi ke  6. Hasil iterasi ke 6 ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan iterasi ke 6
Hasil  yang  peroleh  pada  perhitungan berhenti  pada Iterasi ke  6.  dengan  pusat cluster C1  :  (  0.920634921,  0.85716428, 0.785714286),  C2  :  (  0.73856,  0.44118, 0.47059  )  dan  C3  :  (  0.5778,  0.53571,
0.02381).
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari perhitungan pada tabel Iterasi ke 6 Cluster ke 1  memiliki  nilai  titik  pusat cluster centroid ( 0.920634921,  0.85716428,  0.785714286  ), ada  7  pelanggan  dengan  kriteria  Cukup. Kriteria  ini  terdiri  dari  pelanggan  yang memiliki jumlah pembelian barang sedikit dan jumlah pengembalian barang banyak. Cluster ke 2 memiliki nilai titik pusat cluster centroid ( 0.73856,  0.44118,  0.47059  ),  ada  17 pelanggan  dengan  kriteria  Baik.  Kriteria  ini terdiri  dari  pelanggan  yang  memiliki  jumlah pembelian barang banyak dan pengembalian barang sedikit. Cluster ke 3 memiliki nilai titik pusat cluster centroid (  0.5778,  0.53571, 0.02381),  ada  7  pelanggan  dengan  kriteria
Sangat Baik. Kriteria ini terdiri dari pelanggan yang  memiliki  jumlah  pembelian  barang sangat  banyak  dan  pengembalian  barang paling sedikit.

## 4.2  Implementasi
Implementasi  berisi  paparan  gambar  asli dari  sistem  yang  dikerjakan  oleh  penyusun dengan  masalah  mengelompokan  pelanggan potensial  dengan  kategori,  dan  aplikasi  ini nantinya  akan  digunakan  untuk  pemilik  dan petugas.  Hasil  dari    implementasi  program yang  telah  dibangun  dapat  terlihat  seperti pada tampilan pada gambar berikut.
Tampilan  halaman  beranda  ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Halaman Beranda
Halaman ini menampilkan hitungan iterasi dan pusat clusternya . Sistem ini berhenti pada hitungan  iterasi  ke  6.  Tampilan  halaman hitung K-Means di tunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Hitung K-Means
Halaman ini menampilkan data hasil akhir hitungan K-means  clustering pada  sistem pengelompokan pelanggan potensial di Ayass Computer.  Tampilan  halaman  hasil  akhir  di tunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Hasil Akhir

## 4.3  Hasil Uji Sistem
Sistem
pengelompokan pelanggan potensial  ini  telah  diuji  secara  fungsional  dan perbandingan  sistem  hitung  dengan  aplikasi Microsoft  excel dari  pengujian  di  dapatkan hasil  bahwa  fungsi  sistem  sesuai  dengan fungsinya dan hasil perbandingan dari aplikasi Microsoft  excel sama  dengan  sistem  yang telah dibuat. Adapun penjelasan dari fungsional sistem ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Uji fungsional
No Komponen Sistem yang diuji Skenario Uji
Hasil yang diharapkan Hasil Penguji 1 Login Admin/User  Masukan username dan password dengan benar
 Masukan username dan password kosong  Masukan username dengan benar
dan password
kosong.
 Masukan
username dan password dengan salah
 Tampil halaman utama beranda  Muncul pesan Muncul pesan
“please fill out this field” pada kolom.  Muncul pesan “please fill out this field” pada kolom password.
 Muncul pesan “infalid credential”
 Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai 2
Input Data Pelanggan  Masukan jenis
data pelanggan.
 Masukan  data aksesoris saja
 Masukan  data lama kerjasama saja  Kosongkan inputan    jenis aksesoris  dan aksesoris dikembalikan  Tampil halaman proses  data pelanggan  Muncul pesan kesalahan  Muncul pesan kesalahan
 Muncul pesan kesalahan

Hasil Sesuai
 Hasil Sesuai  Hasil Sesuai
 Hasil Sesuai
3 Simpan Inputan data pelanggan  Hasil  inputan data pelanggan  Muncul pesan  data berhasil disimpan dan  kembali ke  halaman  Hasil Sesuai
No Komponen Sistem yang diuji Skenario Uji Hasil yang diharapkan Hasil Penguji
data pelanggan 4
Hitung K - Means  Pilih Normal data
 Pilih Iterasi
 Pilih Hasil Akhir  Tampil halaman proses normal data
 Tampilan proses Iterasi sampai selesai  Tampilan Hasil Akhir  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai
5
Daftar Data Perusahaan  Login dengan user admin  Login
dengan user selain admin  Tampil halaman utama  Muncul pesan kesalahan  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai
6
Edit Data Perusahaan
 Isikan  seluruh data perusahaan dengan benar
 Kosongkan sebagian  atau seluruh isian data pelanggan.
 Muncul pesan  data berhasil disimpan dan  kembali ke  halaman data pelanggan  Muncul pesan kesalahan dan  kembali ke  halaman data pelanggan  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai
7
Hapus Data Perusahaan
 Pilih data perusahaan yang akan dihapus  Muncul pesan  data berhasil dihapus dan  kembali ke  halaman data perusahaan
 Hasil Sesuai 8
Daftar Data User  Login  dengan user admin dan selain admin  Tampil halaman utama  Hasil Sesuai
9
Edit Data
User
 Isikan  seluruh data user dengan benar
 Kosongkan
sebagian  atau seluruh isian data user.  Muncul pesan  data berhasil disimpan dan  kembali ke  halaman data user  Muncul pesan kesalahan dan  kembali ke  halaman data user  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai 10
Hapus Data User  Pilih data user yang akan dihapus  Muncul pesan  data berhasil dihapus dan  kembali ke  halaman data user  Hasil Sesuai
Berdasarkan  uji  fungsional    pada  tabel  6 menunjukan  sistem  yang  telah  dibuat  bebas dari kesalahan dan secara fungsional mengeluarkan hasil sesuai yang diharapkan.

## 4.4 Uji Validitas
Pengujian ini digunakan untuk membandingkan antara hasil dari sistem lama dan  sistem  perhitungan  K-Means.  Pada sistem lama sebenarnya belum ada pengelompokan  pelanggan  potensial  yang dihitung  secara  rinci  hanya  berdasarkan  nota pembelian  barang  saja.  Sedangkan  pada perhitungan  K-Means  atribut  yang  dihitung ada  3  yaitu  dari  pembelian  barang,  lama kerjsama  dan  barang  return.  Di  sistem  lama pun  pelanggan  dikelompokan  ke  dalam
pelanggan  potensial  maupun  tidak  potensial, sedangkan di
K-Means pelanggan dikelompokan  menjadi  3  kategori  yaitu kategori
Cukup/Tidak Potensial, Baik/ Potensial,  dan  Sangat  Baik/Sangat  Potensial. Sistem  lama  dan  sistem  baru  K-Means memiliki  cara  perhitungan  dan  kategori  yang berbeda,  maka  dari  itu  untuk  memudahkan membandingkannya setiap pelanggan potensial di sistem  lama akan dimasukkan ke kategori Sangat Potensial. Hasil berbandingan tersebut bisa dilihat di Tabel 7.
Tabel 7. Uji Validitas
N o Nama Pelanggan Sistem Lama Perhitung an K- Means Hasil Presen tase 1 P1 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 2 P2 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 3 P3 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 4 P4 Tidak Potensial Tidak Potensial Relevan 100% 5 P5 Tidak Potensial Tidak Potensial Relevan 100% 6 P6 Sangat Potensial Sangat Potensial Relevan 100% 7 P7 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 8 P8 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 9 P9 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 10 P10 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 11 P11 Tidak Potensial Tidak Potensial Relevan 100% 12 P12 Potensial Potensial Relevan 100% 13 P13 Sangat Potensial Sangat Potensial Relevan 100% 14 P14 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 15 P15 Tidak Potensial Tidak Potensial Relevan 100% 16 P16 Sangat Potensial Sangat Potensial Relevan 100% 17 P17 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 18 P18 Tidak Potensial Tidak Potensial Relevan 100% 19 P19 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 20 P20 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 21 P21 Tidak Potensial Tidak Potensial Relevan 100% 22 P22 Sangat Potensial Sangat Potensial Relevan 100% 23 P23 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 24 P24 Sangat Potensial Sangat Potensial Relevan 100%
25 P25 Sangat Potensial Potensial Relevan 100%
26 P26 Sangat Potensial Sangat Potensial Relevan 100% 27 P27 Sangat Potensial Potensial Relevan 100%
N o Nama Pelanggan Sistem Lama Perhitung an K- Means Hasil Presen tase 28 P28 Potensial Potensial Relevan 100% 29 P29 Tidak Potensial Tidak Potensial Relevan 100% 30 P30 Sangat Potensial Potensial Relevan 100% 31 P31 Sangat Potensial Sangat Potensial Relevan 100%
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  7  dapat disimpulkan bahwa pada sistem lama mempunyai  kelemahan  dalam  menentukan pelanggan  yang  benar –  benar  sangat potensial  atau  hanya  sekedar  potensial  saja, sedangkan pada sistem k-means pengelompokan  pelanggan  yang  potensial maupun  sangat  potensial  di  kelompokan  ke kategori  yang  berbeda  dan  juga  untuk perhitungan  k-means  menggunakan  3  atribut yang  akan  mendukung  hasil  pengelompokan lebih  detail  dan  terinci  lagi  dibandingkan sistem lama.

## 4.5 Uji Centroid Awal
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mendukung  dan  memastikan  bahwa pengambil  centroid  awal  secara  terukur berdasarkan  nilai  tertinggi,  medium,  terendah lebih  tepat  untuk  penelitian  ini.  Pengujian dilakukan  dengan  10  kali  percobaan  dengan centroid  awal  yang  berbeda –  beda.  Hasil perhitungan dapat di lihat di Tabel 8.
Dari data hasil perhitungan menggunakan pusat awal yang berbeda – beda seperti Tabel 8  dapat  disimpulkan  bahwa  pusat  awal  yang berbeda akan menghasilkan data hitung akhir yang  berbeda  pula,  namun  dilihat  dari  hasil pengelompokan pelanggan potensial tersebut, cara  pengambilan  pusat  awal  cluster  dengan cara  mengambil  nilai  tertinggi, medium ,  dan terendahlah yang paling tepat dan relevan jika melihat  data  pelanggan  dari  jumlah  barang yang  dibeli,  lama  kerjasama  dan  barang return.

## Tabel 8. Hasil Pengujian Centroid
Percobaan Centroid Hasil 1 C1 = 0.777777778, 1, 0.44444 C2= 0.5, 1, 0.25 C3= 0.5, 1, 0 7 Pelanggan di Cluster 1 17 pelanggan di Cluster 2 7 pelanggan di Cluster 3 2 C1 = 0.777777778, 0.44444, 1
C2= 0.5, 0.25, 1
C3= 0.5, 0, 0.3333 11 Pelanggan di Cluster 1
6 pelanggan di Cluster 2
14 pelanggan di Cluster 3 3 C1 = 0.77778, 0.8889, 0.44444 C2= 0.5, 0.75, 0.25 C3= 0.5, 0.6667, 0.3333 11 Pelanggan di Cluster 1 6 pelanggan di Cluster 2 14 pelanggan di Cluster 3
Percobaan Centroid Hasil 4 C1 = 1, 0.88889, 0.778 C2= 0.6667, 0.5, 0.4444
C3= 0.3333, 0.25, 0 7 Pelanggan di Cluster 1
18 pelanggan di Cluster 2
6 pelanggan di Cluster 3 5 C1 = 0.8889, 0.6667, 0.44444 C2= 0.75, 0.5, 0.25 C3= 0.6667, 0.5, 0.3333 12 Pelanggan di Cluster 1 12 pelanggan di Cluster 2 7 pelanggan di Cluster 3 6 C1 = 1, 0.6667, 0.44444 C2= 1, 0.75, 0.5 C3= 1, 0.5, 0 9 Pelanggan di Cluster 1 7 pelanggan di Cluster 2 15 pelanggan di Cluster 3 7 C1 = 0.44444, 0.6667, 0.7778 C2= 0.25, 0.5, 0.75 C3= 1, 0.5, 0.6667 14 Pelanggan di Cluster 1
6 pelanggan di Cluster 2
14 pelanggan di Cluster 3 8 C1 = 0.44444, 0.6667, 0.7778 C2= 0.5, 0.25, 0.75 C3= 1, 0.5, 0.6667 9 Pelanggan di Cluster 1 15 pelanggan di Cluster 2
7 pelanggan di Cluster 3 9 C1 = 0.55556, 0.66667, 0.77778 C2= 1, 0.5, 0.75 C3= 0.3333, 0.5, 0.6667 7 Pelanggan di Cluster 1 14 pelanggan di Cluster 2 10 pelanggan di Cluster 3 10 C1 = 1, 0.88889. 0.77778 C2= 1, 0.75, 0.5 C3= 1, 0.83333, 0.66667 7 Pelanggan di Cluster 1 11 pelanggan di Cluster 2 13 pelanggan di Cluster 3

## V.  PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan dapat diambil kesimpulan diantaranya:
1.  Terciptanya  perancangan  dan  program sistem pengelompokan pelanggan menggunakan metode K-Means
Clustering ,  yang  dapat  mengelompokan pelanggan  yang  pantas  untuk  dijadikan target  pemasaran  atau  pun  target  utama saat  pemasaran  produk  baru  menjadi  3 cluster yaitu cluster pertama  berisi  7  data pelanggan  dengan  kriteria  cukup.  Kriteria ini  terdiri  dari  pelanggan  yang  memiliki jumlah  pembelian  barang  sedikit  dan jumlah  pengembalian  barang  banyak. cluster kedua  berisi  17  data  pelanggan dengan kriteria baik. Kriteria ini terdiri dari pelanggan yang memiliki jumlah pembelian barang banyak dan pengembalian  barang  sedikit.  C luster ketiga  berisi  7  data  pelanggan  dengan kriteria  sangat  baik.  Kriteria  ini  terdiri  dari pelanggan yang memiliki jumlah pembelian  barang  sangat  banyak  dan pengembalian barang paling sedikit.
2.  Hasil  pengujian  sudah  berhasil  dilakukan dalam menentukan validasi sistem. Sistem lama menggunakan 2 kategori yaitu Tidak Potensial dan Potensial, sedangkan sistem k-means menggunakan  3  kategori yaitu  Tidak  Potensial,  Potensial,  Sangat Potensial.  Dengan  perbedaan  kategori
tersebut,  maka  semua  kategori  Potensial di  sistem  lama  akan  dimasukan  ke kategori  Sangat  Potensial  dan  hasilnya relevan 100%.
3.  Dari  hasil  hitung  centroid  awal  yang berbeda-beda  pada  10  kali  percobaan yang  sudah  dilakukan,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  penentuan  centroid awal  dengan  mengambil  nilai  tertinggi, medium , terendah  lebih  tepat  dan  relevan pada  penilitian  ini  jika  melihat  data pelanggan dari jumlah barang yang dibeli,
lama kerjasama dan barang return.

## 5.2  Saran
Berikut  adalah  saran  agar  penelitian berikutnya  yang  akan  melakukan  penelitian yang  sama,  diharapkan  mendapatkan  hasil yang lebih baik :
1.  Pada  penelitian  ini  pengujian  sistem hanya menggunakan
pengujian fungsionalitas  berupa  metode Black  Box . Diharapkan penelitian selanjutnya menggunakan  pengujian  sistem  yang berbeda sebagai perbandingan dalam hal pengujian kinerja sistem.
2.  Untuk  mengetahui  tingkat  kinerja  sistem yang    berbeda,  proses  pelatihan  dan pengujian  data  untuk  pengelompokan pelanggan  dapat  menambah  variabel atau kriteria lain.
3.  Dalam  penentuan  pusat cluster dalam penelitian  ini  masih  menggunakan  cara random.  Dan  diharapkan  pada  penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  metode lain yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H  Kamber, Data  Mining  Concepts  and Techniques .  Canada,  Canada:  Morgan Kaufmann Publishers, 2011.
[2]  Hartatik,  "Pengelompokan  Mahasiswa Berdasarkan Nilai Ujian Nasional Dan IPK Menggunakan Metode K-Means," Seminar  Nasional  Informatika ,  pp.  Vol.1. Hal:35, 2014.
[3]  Fina Nasar and Surya Darma, "Penerapan  K-Means  CLustering  Pada Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru," Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan  Multimedia  (  SNTIM  ) ,  pp.  Vol.  2. Hal:1-73, 2015.
[4]  Candra  Purnamaningsih,  "Pemanfaatan Metode K-Means Clustering Dalam
Penentuan  Penjurusan  Siswa  SMA," ITSMART , vol. 3, p. 27, 2014.
[5]  Istiqomah Sumadikarta and Evan Abeiza,
"Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada
Data  Mining  Untuk  Memilih  Produk  Dan Pelanggan Potensial," Jurnal Satya Informatika , vol. 1, pp. 12-22, 2014.
[6]  Maududie  Achmad  and  Wibowo  Wahyu, Metode Adaptive
Secting Divisive Clustering  Dengan  Pendekatan  Graf Hutan Yang Minimun . Yogyakarta: KONIK, 2014.
[7]  Eni Irfiani and Siti Sulistia Rani,
"Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Nilai  Gizi  Balita," Jurnal JUSTIN , vol. 6, p. 1, Oktober 2018.
[8]  P  S  Roger, Rekayasa  Perangkat  Lunak  ( Pendekatan Praktisi ) . Yogyakarta,
Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012.
[9]  Achmad,  Maududie,  and  Wahyu  Catur
Wibowo,  "Perbaikan  Inisialisasi  K-Means Menggunakan Graf Hutan Yang Minimum," 2014.
[10] Zulkarnain, Enterpreneurial  Marketing . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2014.
[11] Badjamal  and  A  Faigah,  "Pengaruh Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan Konsumen Pada Bussines Center Sophie Paris," Jurnal  Katalogis ,  pp.  Vol.  1. Hal:122-130, 2013.
[12] Marshal  B  Romsey  and  Paul  Jhon Steinbart,  "Sistem  Informasi  Akuntansi," Jurnal Salemba Empat , p. Edisi 13, 2015.
[13] Fathansyah, "Basis Data,"
Jurnal
ITSMART , pp. Vol. 1. Hal:100-113, 2012.
[14] Chandra Purnamaningsih, Ristu Saptono, and Abdul Aziz, "Pemanfaatan Metode K- Means  Clustering  Dalam  Penentuan Penjurusan  Siswa  SMA," ITSMART ,  pp.
Vol. 3. Hal:27, 2014.
[15] R A Asroni, "Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik Informatika  UMM  Magelang," SNATi ,  pp. Vol. 18. Hal:76-82, 2015.
[16] Lianna Felicia, "Penerapan Metode
Clustering Dengan K-Means Untuk Menentukan  Potensi  Tanaman  Padi  di
Kota Semarang," Fakultas Ilmu Komputer ,
pp. Vol.1. Hal:65-67, 2014.
[17] Sumadikarta  and  E  Abieza,  "Penerapan Algoritma  K-Means  Pada  Data  Mining," Satya Informatika , p. Vol. 1. No. 1, 2016.