## PENGELOMPOKAN BARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING BERDASARKAN HASIL PENJUALAN DI TOKO WIDYA BENGKULU
Achmad Fikri Sallaby 1 , Rizka Tri Alinse 2 , Venny Novita Sari 3 ,Tri Ramadani
123 Dosen Tetap Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu
3 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail. fikrisallaby@unived.ac.id , rizkatri07@gmail.com , vennynovita17@gmail.com , triramadani64@gmail.com Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139)
(received : November 2021, revised : Februari  2022, accepied : April 2022)
Abstract — The Widya shop sells various kinds of hijab products  that  are  tailored  to  the  needs  of  fashion development. The Widya Bengkulu store also sells various kinds of women's needs such as clothes, accessories, bags, wallets, soft lenses, cosmetics and other fancy items. So far, Widya Store has not used computers as a data processing medium.  All  processes  of  selling  goods  and  inventory  of goods are still carried out with book records, and do not yet  have  an  application  that  can  help  the  process  of managing the data of these goods. In addition, in managing inventory,  Toko  Widya  only  sees  stock  based  on  sales results, if the stock on one of the items runs out, an order will be made to the supplier.
Implementation  of  the  K-Means  Clustering  Method  in Grouping  Goods  Based  on  Sales  Results  at  the  Widya Bengkulu  Store  was  made  using  the  Visual  Basic  .Net programming language and SQL Server 2008 database. In the Grouping of Goods Based on Sales Results at the Widya Bengkulu  Store,  it  will  be  processed  to  seek  knowledge from chunks of data, namely goods sales data. Cluster I is a Very Selling Item, Cluster II is a Self Selling Item, and Cluster III is a Less Selling Item. Based on the results of the  tests  that  have  been  carried  out,  the  application  of Grouping  Goods  Based  on  Sales  Results  at  the  Widya Bengkulu Store can provide information on the best-selling items sold at the Widya Store.
Keywords:  Implementation  of  K-Means  Clustering Method,  Goods  Grouping,  Sales  Results,  Widya Bengkulu Store
I ntisari — Toko Widya menjual produk berbagai macam hijab  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  perkembangan mode.  Toko  Widya  Bengkulu  juga  menjual  berbagai macam  kebutuhan  wanita  seperti  baju,  accesoris,  tas, dompet, softlense, kosmetik dan fancy lainnya. Selama ini Toko  Widya  belum  memanfaatkan  komputer  sebagai media  pengolahan  data.  Semua  proses  penjualan  barang serta  persediaan  barang  masih  dilakukan  dengan  catatan buku,  dan  belum  memiliki  suatu  aplikasi  yang  dapat membantu proses pengelolaan data barang tersebut. Selain itu  juga  dalam  pengelolaan  persediaan  barang,  Toko Widya hanya melihat stok berdasarkan hasil penjualan saja,
jika  stok  pada  salah  satu  barang  habis,  maka  akan dilakukan pemesanan ke supplier.
Implementasi  Metode K-Means  Clustering Dalam  Pengelompokan  Barang  Berdasarkan  Hasil Penjualan Di Toko Widya Bengkulu dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net dan Database SQL Server  2008.  Pada  Pengelompokan  Barang  Berdasarkan Hasil  Penjualan  Di  Toko  Widya  Bengkulu  ini  akan diproses untuk mencari pengetahuan dari bongkahan data yakni data penjualan barang. Cluster I merupakan Barang Sangat  Laris,  Cluster  II  merupakan  barang  Cukup  Laris, dan  Cluster  III  merupakan  barang  Kurang  Laris. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, aplikasi Pengelompokan  Barang  Berdasarkan  Hasil  Penjualan  Di Toko  Widya  Bengkulu  dapat  memberikan  informasi barang terlaris yang dijual di Toko Widya
Kata Kunci : Implementasi Metode K-Means Clustering,  Pengelompokan  Barang,  Hasil  Penjualan, Toko Widya Bengkulu.

## I. PENDAHULUAN
Teknologi clustering data  merupakan  suatu  teknik yang  menunjukkan  persamaan  karakteristik  dalam  suatu kelompok  sehingga  akan  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat.  Algoritma clustering data  sudah  banyak dipergunakan  diberbagai  bidang  misalnya  untuk  proses pengolahan  citra, data  mining ,  proses  pengambilan keputusan,  pengenalan  pola,  maupun  dalam  bidang bioinformatika. Clustering data  akan  mengelompokkan objek yang paling dekat dimana terdapat kesamaan dengan objek lain, serta data yang akan di cluster diambil secara acak  atau random .  Data  yang  dikelompokkan  dengan memiliki  karakteristik  sama  mempergunakan  metode clustering .
Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan analisis  data terhadap  data  penjualan  barang  di  Toko  Widya  untuk mengelompokkan  barang  berdasarkan  3  kelompok  yaitu Barang  Sangat  Laris,  Barang  Cukup  Laris,  dan  Barang Kurang  Laris.  Agar  dalam  membantu  memberikan informasi tentang persediaan barang di Toko Widya. Berdasarkan uraian tersebut di atas, maka penulis tertarik untuk  mengangkat  judul  “ Pengelompokan  Barang
Menggunakan Metode K-Means Clustering
Berdasarkan  Hasil  Penjualan  Di  Toko  Widya Bengkulu ”.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengertian Data Mining
Menurut  Tan  (2006)  Dikutip  Oleh  Prasetyo (2012:2),  mendefinisikan  data  mining  sebagai  proses untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari gudang basis data yang besar. Data mining juga dapat diartikan  sebagai  pengekstrakan  informasi  baru  yang diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang  membantu dalam  pengambilan  keputusan.  Istilah  data  mining kadang disebut juga knowledge discovery Salah satu teknik yang dibuat dalam data mining adalah  bagaimana  menelusuri  data  yang  ada  untuk membangun  sebuah  model,  kemudian  menggunakan model  tersebut  agar  dapat  mengenali  pola  data  yang lain yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan. Kebutuhan  untuk  prediksi  juga  dapat  memanfaatkan teknik  ini.  Dalam  data  mining,  pengelompokan  data juga  bisa  dilakukan.  Tujuannya  adalah  agar  dapat mengetahui pola universal data-data yang ada. Anomali data  transaksi  juga  perlu  dideteksi  untuk  dapat mengetahui  tindak  lanjut  berikutnya  yang  dapat diambil.  Semua  hal  tersebut  bertujuan  mendukung kegiatan operasional perusahaan sehingga tujuan akhir perusahaan diharapkan dapat tercapai.
B. Algoritma K-Means Clustering
Dalam  statistik  dan  mesin  pembelajaran, pengelompokan  K-Means  merupakan  metode  analisa kelompok  yang  mengarah  pada  pemartisian  N  objek pengamatan  ke  dalam  K  kelompok  (cluster)  dimana setiap  objek  pengamatan  dimiliki  oleh  sebuah kelompok  dengan  mean  (rata-rata)  terdekat,  mirip dengan  algoritma  Expectation-Maximazition  untuk Gaussian  Mixture  dimana  keduanya  mencoba  untuk menemukan pusat dari kelompok dalam data sebanyak iterasi perbaikan yang dilakukan oleh kedua algoritma (Prasetyo, 2012:178).
K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke  dalam  kelompok  sehingga  data  berkarakteristik sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke  dalam  kelompok  yang  lain.  Adapun  tujuan pengelompokan  data  ini  adalah  untuk  meminimalkan fungsi objektif yang diset dalam proses pengelompokan,  yang  pada  umumnya  berusaha meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu  kelompok  dan memaksimalkan variasi antar kelompok.

## III. METODE PENELITIAN
A. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan penulis adalah metode Waterfall . Metode waterfall sering dinamakan siklus hidup  klasik  ( classic life  cycle ), dimana hal  ini menggambarkan  pendekatan  yang  sistematis  dan  juga
berurutan  pada  pengembangan  perangkat  lunak, dimulai  dengan  spesifikasi  kebutuhan  pengguna  lalu berlanjut melalui tahapan-tahapan perencanaan ( planning ), permodelan ( modeling ), konstruksi ( construction ),  serta  penyerahan  sistem  ke  para pelanggan/pengguna  ( deployment ),  yang  diakhiri dengan dukungan pada perangkat lunak lengkap yang dihasilkan.  Tahapan  metode waterfall dapat  dilihat pada gambar 1.
Requirement Design Implementation Verification Maintenance Gambar 1. Tahapan Metode Waterfall
B. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  digunakan  untuk memperoleh data yang dapat mendukung permasalahan yang  akan  dibahas.  Metode  pengumpulan  data  yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain :
1. Metode Observasi Penulis  datang  langsung  untuk  melihat  dan mengevaluasi  proses  pengolahan  data  penjualan barang di Toko Widya Kota Bengkulu.
2. Metode Wawancara Penulis  melakukan  wawancara  dengan memberikan pertanyaan-pertanyaan yang berkaitan  dengan  masalah  yang  akan  dibahas kepada Pemilik Toko Widya Kota Bengkulu.
3. Metode Studi Pustaka Studi pustaka digunakan
untuk mengumpulkan data yang diambil dari perpustakaan  atau  internet  yang  berupa  karya ilmiah,  jurnal,  buku-buku  yang  berhubungan dengan penulisan ini.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Implementasi  Metode K-Means  Clustering Dalam  Pengelompokan  Barang  Berdasarkan  Hasil Penjualan Di Toko Widya Bengkulu dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net dan Database SQL Server 2008. Pada Pengelompokan Barang  Berdasarkan  Hasil  Penjualan  Di  Toko  Widya Bengkulu ini akan diproses untuk mencari pengetahuan dari  bongkahan  data  yakni  data  penjualan  barang. Cluster  I  merupakan  Barang  Sangat  Laris,  Cluster  II merupakan  barang  Cukup  Laris,  dan  Cluster  III merupakan barang Kurang Laris.
1. Menu Login
Menu  login  merupakan  tampilan  antarmuka aplikasi  yang  pertama  kali  muncul  ketika
menjalankan aplikasi ini. Adapun form menu login terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Menu Login
2. Menu Utama
Menu  utama  merupakan  form  menu  yang memiliki  beberapa  sub  menu  yang  dapat  diakses oleh admin untuk melakukan pengolahan data pada aplikasi,  yaitu  sub  menu  master  data,  transaksi, laporan  dan  keluar  yang  memiliki  fungsi  yang berbeda-beda.  Adapun  form  menu  utama  terlihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Menu Utama
3. Input Data Kategori Barang
Input  data  kategori  barang  merupakan antarmuka aplikasi yang digunakan untuk mengelola  data  kategori  barang  yang  terdapat  di Toko  Widya.  Adapun  form  input  data  kategori barang terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Form Input Data Kategori Barang
4. Input Data Barang
Input  data  barang  merupakan  antarmuka aplikasi  yang  digunakan  untuk  mengelola  data barang  berdasarkan  kategori  barang  yang  terdapat di  Toko  Widya.  Adapun  form  input  data  barang terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Form Input Data Barang
5. Input Data Clustering Input  data  clustering  merupakan  antarmuka aplikasi  yang  digunakan  untuk  mengelola  data clustering  dimana  akan  dilihat  dari  stok  dan penjualan  barang.  Adapun  form  input  data clustering terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Form Input Data Clustering
6. Input Data Transaksi Pembelian Barang Input  data  transaksi  pembelian  barang merupakan  antarmuka  aplikasi  yang  digunakan untuk mengolah data pembelian barang yang terjadi di  Toko  Widya.  Adapun  form input data  transaksi pembelian barang terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Form Input Data Transaksi Pembelian
Barang
7. Input Data Transaksi Penjualan Barang Input  data  transaksi  penjualan  barang merupakan  antarmuka  aplikasi  yang  digunakan untuk mengolah data penjualan barang yang terjadi setiap harinya di Toko  Widya. Adapun form input data  transaksi  pembelian  barang  terlihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Form Input Data Transaksi Penjualan

## Barang
8. Laporan Data Penjualan Barang Laporan  data  penjualan  barang  per  bulan merupakan  output  dari  hasil  pengolahan  data penjualan  barang  yang  telah  dilakukan.  Adapun
output  laporan  data  penjualan  barang  per  bulan terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Laporan Data Penjualan Barang Per Bulan
9. Laporan Data Penjualan Barang Pertahun Laporan  data  penjualan  barang  per  tahun merupakan  output  dari  hasil  pengolahan  data penjualan  barang  yang  telah  dilakukan.  Adapun output  laporan  data  penjualan  barang  per  tahun terlihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Laporan Data Penjualan Barang Per Tahun
10. Laporan Hasil Clustering
Laporan  hasil  clustering  merupakan  output dari hasil pengolahan data clustering data penjualan
barang.  Adapun  output  laporan  hasil  clustering terlihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Laporan Hasil Clustering

## B. Penguji Sistem
Pengujian dilakukan dengan metode Black Box, yakni meliputi pengujian pada pernyataan kondisional dan  pengujian  keluaran  sistem,  pada  pengujian  Black Box  ini  difokuskan  pada  halaman-halaman  yang memiliki forminput data.  Pengujian  ini  dilakukan dengan  cara  memasukkan  beberapa  macam  data  ke dalam forminput yang  tersedia,  baik  data  yang dinginkan  (data  yang  sesuai  dengan  tujuan  dari forminput tersebut), maupun data yang tidak diinginkan (data  yang  tidak  sesuai  dengan  tujuan  dari forminput tersebut).
Adapun  hasil  pengujian  yang  penulis lakukan pada aplikasi persediaan barang, terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Black Box No Skenario Pengujian TestCase Hasil Yang Diharapkan 1. Mengosongka n  semua  isian datalogin,  lalu mengklik tombol “login” Usernam e : - Passwor d : - Sistem akan menolak akses login dan menampilkan pesan “Cek Username dan PasswordAnda” 2. Menginputkan data login yang benar, lalu  mengklik tombol “login” Usernam e : admin Passwor d : admin Sistem  menerima akses  login  dan menampilkan pesan “Login Berhasil” 3 Menginputkan data login yang salah, lalu  mengklik Usernam e : admin Passwor d : 123 Sistem akan menolak akses login dan menampilkan
tombol “login” pesan “Cek Password Anda”
V. PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari pembahasan dan pengujian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Implementasi  Metode K-Means  Clustering
Dalam  Pengelompokan  Barang  Berdasarkan Hasil Penjualan Di Toko Widya Bengkulu dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual Basic .Net dan Database SQL Server 2008. Pada Pengelompokan  Barang  Berdasarkan  Hasil Penjualan  Di  Toko  Widya  Bengkulu  ini  akan diproses  untuk  mencari  pengetahuan  dari bongkahan  data  yakni  data  penjualan  barang.
Cluster I merupakan Barang Sangat Laris, Cluster II merupakan barang Cukup Laris, dan Cluster III merupakan barang Kurang Laris.
2. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, aplikasi  Pengelompokan  Barang  Berdasarkan Hasil Penjualan Di Toko  Widya Bengkulu dapat memberikan informasi barang terlaris yang dijual di Toko Widya .
B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  penulis  lakukan, maka  penulis  menyarankan  agar  dapat  menggunakan aplikasi  Pengelompokan  Barang  Berdasarkan  Hasil Penjualan  Di  Toko  Widya  Bengkulu  untuk  dijadikan alternatif dalam memberikan informasi barang terlaris yang dijual di Toko Widya Bengkulu.
D AFTAR P USTAKA
[1] Hernita,  P.  2010. Kupas  Tuntas  Database  Server 2008. Penerbit  Andi:  Yogyakarta  dengan  SmithDev Community Semarang.
[2] Jaenudin. 2006. Belajar Sendiri .Net Dengan Visual C# 2005. Penerbit Andi : Yogyakarta
[3] Lubis,  Adyanata.  2016. Basis  Data  Dasar  Untuk Mahasiswa  Ilmu  Komputer. Penerbit  Deepublish: Yogyakarta.
[4] Merliana, Ni Putu Eka, dkk. 2015. Analisa Penentuan Jumlah  Cluster  Terbaik  Pada  Metode  K-Means Clustering. Prosiding  Seminar  Nasional  Multi Disiplin  Ilmu  &  Call  For  Papers  UNISBANK (SENDI_U). ISSN: 978-979-3649-81-8.
[5] Prasetyo,  Eko.  2012.  Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi  Menggunakan  Matlab.  Penerbit  Andi: Yogyakarta.
[6] Ruslan.  2014. Aplikasi  Pengolahan  Data Karyawan Dengan  Pendekatan  Microsoft  Visual  Basic .  Jurnal Sigmata Vol.2 No.1 Edisi Oktober 2013-Maret 2014. LPPM AMIK SIGMA.
[7] Sutabri,  Tata.  2012. Analisis  Sistem  Informasi. Penerbit Andi : Yogyakarta.
[8] Sutrisno.  2013.  Penerapan  Data  Mining  Pada Penjualan  Menggunakan  Metode  Clustering  Studi Kasus  PT.  Indomarco  Palembang.  Universitas  Bina Darma Palembang.
[9] Wikipedia. 2017. Microsoft Visual Studio . www.wikipedia.org