## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294

## Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids

## Reza Gustrianda, Dadang Iskandar Mulyana
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 r.gustrianda46@gmail.com, 2 mahvin2012@gmail.com Email Penulis Korespondensi: r.gustrianda46@gmail.com
Abstrak− Sebagai  perusahaan  bisnis,  PT.  XYZ  Indonesia  berkomitmen  untuk  selalu  melakukan  perbaikan  terhadap  segala aspek  seperti,  dalam  hal  menentukan  produk  unggulan.  Untuk  dapat  melakukan  hal  tersebut,  maka  membutuhkan  sumber informasi yang cukup banyak untuk dapat menganalisa produk apa saja yang menjadi unggulan atau sangat diminati dan produk apa saja yang kurang diminati. Untuk mengetahui produk apa saja yang masuk kedalam cluster produk unggulan, maka peneliti melakukan  pengelompokan  produk  menggunakan  metode  clustering.  Dalam  metode  clustering  terdapat  dua  jenis  analisis cluster  yang  memiliki  algoritma  yang  saling  berkaitan,  yaitu  k-means  dan  k-medoids.  Hasil  dari  penelitian  yang  sudah dilakukan bahwa dari nilai Davies Bouldin untuk algoritma k-means adalah -0,430 dan dari nilai Davies Bouldin k-medoids adalah -1,392 yang berarti bahwa nilai Davies Bouldin untuk metode k-medoids memiliki nilai Davies Bouldin yang terkecil sehingga hasil pengelompokkan menggunakan metode k-means merupakan metode yang lebih tepat digunakan pada masalah pemilihan produk unggulan.
Kata Kunci: K-Means; K-Medoids; Clustering; Algoritma; Data Mining
Abstract− As a business company, PT. XYZ Indonesia is committed to always make improvements to all aspects such as, in terms of determining superior products. To be able to do this, it requires a sufficient source of information to be able to analyze what products are superior or in high demand and what products are less desirable. To find out what products enter the superior product cluster, then researchers do product grouping using the clustering method. In the clustering method there are two types of cluster analysis that have interrelated algorithms, namely k-means and k-medoids. The result of research already conducted that from the value of Davies Bouldin to the k-means algorithm is -0.430 and from the value of Davies Bouldin k-medoids is - 1,392  which  means  that the  Davies  Bouldin value  for  the k-medoids  method  has  the  smallest  Davies  Bouldin value  so the grouping results using the k-means method are more appropriately used on the issue of superior product selection.
Keyword: K-Means; K-Medoids; Clustering; Algoritm; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
PT. XYZ Indonesia merupakan perusahaan distribusi dan logistik barang konsumsi, sebagai perusahaan bisnis PT. XYZ  Indonesia  berkomitmen  untuk  selalu  melakukan  perbaikan  terhadap  segala  aspek  seperti,  dalam  hal menentukan produk unggulan. Untuk mengetahui produk apa saja yang masuk kedalam cluster produk unggulan, maka  PT.  XYZ  Indonesia  melakukan  pengelompokan  produk  menggunakan  metode clustering . Clastering merupakan  pengelompokan  beberapa  records,  observasi,  atau  kasus  lain  dalam  sebuah  kelas  yang  dibedakan berdasarkan objek yang saling serupa [1].
Dalam metode clustering terdapat dua jenis analisis cluster yang memiliki algoritma yang saling berkaitan, yaitu k-means dan k-medoids. Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  diadakan  penelitian  tentang  “Penerapan  Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan Dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids Pada PT. XYZ Indonesia”.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ninda  Nurul  Rhamadani,  dkk  [2]  melakukan  penelitian  untuk memudahkan  peserta  didik  mendapatkan  informasi  kategori  sekolah  mereka  dengan  menerapkan  algoritma k- means dan k-medoid .  Perbedaan  jumlah cluster pada  performansi  masing-masing  algoritma  memiliki  mode perhitungan yang berbeda pada setiap iterasinya, tergantung dari kumpulan data yang digunakan dan titik centroid yang dihitung dalam algoritma tersebut.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Dini Marlina, dkk [3] melakukan pengelompokan pada data sebaran anak  cacat  yang  ada  pada  Provinsi  Riau. Cluster yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  tiga cluster . Validitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  validitas Silhoutte  Coefficient ,  dan  nilai  validitas  yang dihasilkan  oleh  algoritma k-medoids adalah  0.5009.  algoritma k-means menghasilkan  nilai  validitas  sebesar 0,1443.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma k-medoids lebih  baik  daripada  algoritma k-means untuk pengelompokan data yang didistribusikan oleh anak berkebutuhan khusus. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Bahtiar Isna Fuady dan Jaka Nugraha [4], metode k-means dan k-medoids memiliki kesamaan yaitu metode clustering berdasarkan kesamaan data. Hasil dari metode k-means adalah kelompok pertama terdiri dari 35 kota, yang merupakan tertinggi dibandingkan kelompok lain, dan kelompok kedua terdiri dari 29 kota, termasuk kelompok memiliki 2 variabel yang paling rendah dibandingkan variabel lain namun terdapat dua variabel juga yang tertinggi, kelompok 3 terdiri dari 18 kota yang tertinggi.  Untuk metode k-medoids , kelompok 1 terdiri dari 32 kota yang paling rendah dibandingkan kelompok lain, tetapi variabel X1 lebih tinggi dari kelompok lain, dan kelompok 2 terdiri dari 22 kota yang memiliki 5 variabel tertinggi, kemudian kelompok 3 yang terdiri dari 23 kota dengan variabel X1 yang paling rendah dibandingkan kelompok lainnya. Berdasarkan nilai SSE, kami menemukan bahwa metode terbaik untuk pencarian ini adalah k-means clustering .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Isnanul  Kamila,  dkk  [5]  menjelaskan  pada  Penelitiannya membandingkan kedua algoritma pada suatu dataset. Data yang digunakan adalah data transaksi bongkar muat PT Pelabuhan Indonesia I cabang Dumai 2017 berdasarkan atribut agen, deskripsi kargo, jenis dan tonase. Hasil yang diperoleh dari percobaan yang dilakukan adalah pengolahan k-means rata-rata hanya membutuhkan waktu 1 detik, sedangkan pengolahan data di KMedoids rata-rata membutuhkan waktu 1 menit dan 38 detik di RapidMiner . Nilai DBI untuk k-means lebih rendah dibandingkan dengan KMedoids, yaitu masing-masing 0,112 dan 0,119. Akuisisi klaster yang menguntungkan menunjukkan bahwa Buana Listya Tama TBK bertindak sebagai agen dominan PT, disusul Samudera Sarana Karunia sebagai agen PT. Pada penelitian yang dilakukan oleh Mufidah Herviany, dkk [6]  menjelaskan  diperlukannya  pengolahan  data  untuk  mengetahui  daerah  kabupaten/kota  yang  sering  terjadi bencana tanah longsor.
Peneliti menggunakan pengolahan data dengan  metode perbandingan algoritma k-means dan k-medoids . Metode yang diperoleh dengan cara clustering menggunakan metode k-means lebih baik dari metode k-medoids untuk data kejadian longsor di Jawa Barat tahun 2019, dan jumlah maksimumnya k paling optimal adalah k = 6. Perolehan cluster dominan, menunjukkan bahwa cluster 2 merupakan cluster dengan jumlah daerah paling banyak. Dan jumlah kejadian terbanyak terletak pada cluster 5 dengan jumlah 4 daerah dan jumlah kejadian sebanyak 106 kejadian. Pada penelitian yang dilakukan oleh Dita Rizki Amalia, dkk [7] menjelaskan dalam penelitian ini adalah menggunakan data mining dengan k-medoids dan k-means , dimana dalam pengelompokkan kedua algorima ini memperoleh  hal  yang  sama  namun  cara yang  berbeda k-means dengan  mengambil nilai  rata-rata  sedangkan  k- medoids  dengan  mengambil  nilai  tengah.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kedua  metode  menghasilkan kelompok yang sama yaitu rekomendasi rasa teh susu asli Thailand dan teh susu berdasarkan target penelitian nilai centroid sebesar 0,286. Pada penelitian yang dilakukan oleh Yunita Hilda Susanti dan Edy Widodo [8] menjelaskan metode k-means clustering dapat diketahui bahwa pada tahun 2015 di DIY terdapat 31 Puskesmas dengan kondisi layak,  Kondisi  52  Puskesmas  cukup  baik,  sedangkan  kondisi  38  Puskesmas  tidak  begitu  baik.  Sedangkan  dari metode klasterisasi k-medoids pada tahun 2015 DIY terdapat 35 Puskesmas dengan kondisi baik, 49 Puskesmas dengan kondisi cukup baik, dan 37 Puskesmas dengan kondisi kurang baik. Pada penelitian ini efek clustering menggunakan metode clustering KMeans lebih baik dibandingkan dengan metode clustering k-medoids karena menghasilkan  rasio  standar  deviasi  yang  lebih  kecil.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Athifaturrofifah,  dkk  [9], dalam penelitian ini menggunakan data hot spot dengan parameter lintang, bujur, kecerahan, kekuatan radiasi api dan  kepercayaan  diri  dengan  menggunakan  metode  pengelompokan k-means dan k-medoids .  Penelitian  ini bertujuan untuk membandingkan hasil pengelompokan metode k-means dengan k-medoids dengan menggunakan 42 data. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode k-means menghasilkan Silhouette . Skor koefisien lebih besar dari k-medoids . Sehingga, k-means dapat memberikan hasil pengelompokan yang lebih akurat. Dengan nilai Koefisien Silhouette yang lebih besar. Penelitian yang dilakukan Novita Lestari Anggraeni dan Shandy Tresnawati [10] menjelaskan mengenai perbandingan antara algoritma k-means dan algoritma k-medoids dalam klasterisasi, dan hasilnya dapat diusulkan menjadi pertimbangan untuk memutuskan dalam mengelola strategi promosi dalam kegiatan penerimaan mahasiswa baru Politeknik TEDC Bandung. Proses pengelompokan memerlukan beberapa data, seperti data input, antara lain nama pelamar, tempat lahir dan tanggal, alamat, agama, nomor telepon, asal sekolah, materi pembelajaran yang disukai dan pembawa informasi. tahun ajaran Pada tahun ajaran 2017. Atribut ini dibuat untuk lebih jelas melihat jenis sekolah yang dihadiri TEDC di Institut Teknologi Bandung. Penelitian yang dilakukan Neng Sri Lathifah dan Ana Hadiana menjelaskan [11] proses data mining dengan teknik clustering dengan menggunakan perbandingan algoritma k-means dan k-medoids . Berdasarkan hasil implementasi diperoleh k-means sebagai algoritma terbaik dengan nilai validasi dunn index 0,999 yang menghasilkan lima cluster sebagai rekomendasi strategi promosi berdasarkan promotion mix .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  ada  beberapa  urutan  kerja  yang  harus  diikuti,  urutan  kerja  ini  merupakan  langkah- langkah yang harus dilalui dan dikerjakan sesuai dengan pokok permasalahan agar tidak menyimpang dari batasan masalah yang ditentukan. Adapun kerangka pemikiran yang digunakan di dalam pelaksanaan penelitian ini seperti gambar berikut [12]  :
Gambar 1 . Kerangka Pemikiran

## 2.1 Penerapan Metodologi

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dengan cara mengambil langsung data laporan penjualan dan stok gudang di PT. XYZ Indonesia. Data penelitian tersebut meliputi kode produk, nama produk, tanggal transaksi, jumlah penjualan dan jumlah persediaan barang. Data yang digunakan adalah data transaksi penjualan selama 6
Analisa dan Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisis Sistem Implementasi Metode Pengujian Hasil Pengujian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294
bulan, yaitu bulan Mei sampai dengan Oktober 2020. Setelah data-data diperoleh, maka data tersebut digunakan untuk mengetahui produk apa saja yang masuk kedalam produk unggulan atau produk yang sangat diminati dan produk mana yang kurang diminati.

## 2.1.2 Penyeleksian Data
Data  penjualan  dan  data  stok  gudang  disaring  terlebih  dahulu  dan  diambil  beberapa  atribut  dari  tabel  untuk dianalisis. Terdapat tiga atribut yang digunakan yaitu, kode barang, rata-rata penjualan selama 6 bulan dari bulan Mei sampai dengan bulan Oktober 2020 dan data stok gudang bulan Oktober 2020.
Tabel 1. Penyeleksian Data Data Ke- Kode Produk Rata-Rata Penjualan Stok Terakhir 1 Pl-0001 104 95 2 Pl-0002 156 116 3 Pl-0003 140 205 4 Pl-0004 124 219 5 Pl-0005 97 115 6 Pl-0006 17 50 7 Pl-0007 7 20 8 Pl-0008 61 38 9 Pl-0009 8 16 10 Hhc-0010 64 80 11 Hhc-0011 6 2 12 Hhc-0012 64 102 13 Hhc-0013 3 5 14 Hhc-0014 8 20 15 Hhc-0015 22 1 16 Enn-0016 65 48 17 Enn-0017 20 20 18 Enn-0018 31 30 19 Enn-0019 25 26 20 Enn-0020 33 14 21 Enn-0021 14 12 22 Enn-0022 58 98 23 Enn-0023 41 154 24 Enn-0024 27 551 25 Enn-0025 1 1 26 Gs-0026 - - 27 Gs-0027 - - 28 Gs-0028 - - 29 Gs-0029 - - 30 Gs-0030 - - 31 Gs-0031 - - 32 Gs-0032 - - 33 Gs-0033 - - 34 Gs-0034 - - 35 Gs-0035 33 81 36 Gs-0036 19 96 37 Gs-0037 4 26 38 Gs-0038 1 2 39 Gs-0039 1 8 40 Gs-0040 1 1 41 Gs-0041 16 51 42 Gs-0042 19 26 43 Gs-0043 20 25 44 Gs-0044 66 112 45 Gs-0045 60 98 46 Gs-0046 28 45
Data Ke- Kode Produk Rata-Rata Penjualan Stok Terakhir 47 Gs-0047 69 87 48 Gs-0048 132 211 49 Gs-0049 77 166 50 Gs-0050 157 254 51 Bc-0051 7 12 52 Bc-0052 - - 53 Bc-0053 - - 54 Bc-0054 - - 55 Bc-0055 3 8 56 Ec-0056 19 25 57 Ec-0057 13 14 58 Ec-0058 3 - 59 Ec-0059 36 15 60 Ec-0060 - - 61 Ec-0061 - - 62 Ec-0062 - - 63 Ec-0063 - - 64 Ec-0064 - - 65 Ec-0065 - - 66 Ec-0066 - - 67 Ec-0067 - - 68 Ec-0068 - - 69 Ec-0069 - - 70 Ec-0070 4 - 71 Ec-0071 30 52 72 Ec-0072 20 16 73 Ec-0073 - - 74 Ec-0074 - - 75 Ec-0075 - - 76 Ec-0076 - - 77 Ec-0077 - - 78 Ec-0078 - - 79 Fc-0079 77 115 80 Fc-0080 54 152 81 Fc-0081 54 98 82 Fc-0082 66 125 83 Fc-0083 11 16 84 Fc-0084 13 54 85 Fc-0085 15 65 86 Fc-0086 13 52 87 Fc-0087 25 52 88 Fc-0088 24 25 89 Fc-0089 16 22 90 Fc-0090 14 15 91 Fc-0091 28 58

## 2.1.3 Pre-Processing Data
Setelah data dipilih dan diseleksi sesuai dengan atribut yang akan digunakan maka dilakukan pre-processing data, agar tidak ada duplikasi data, tidak missing value dan memperbaiki kesalahan-kesalahan yang ada pada data set baru dalam format excel [13]. Data yang telah melewati tahap pre-processing akan disimpan dalam data set yang baru menggunakan Microsoft Office Excel.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294

## 2.1.4 Transformasi Data
Pada tahap ini dilakukan proses perubahan data, agar data dapat diolah dengan menggunakan algoritma k-means dan k-medoids . Data yang non-numeric dilakukan proses inisiasi ke dalam bentuk numeric. Namun jika data yang dimiliki sudah dalam bentuk numeric maka tidak diperlukan inisiasi [14].

## 2.1.5 Pengolahan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemodelan  data  menggunakan  hasil  dari  transformasi  data,  adapun  metode  yang dipakai pada penelitian ini adalah algoritma k-means dan k-medoids . Data yang sudah dipilih akan diolah dengan menggunakan  metode clustering .  Metode  ini  bekerja  dengan  melakukan  pengelompokan  data  yang  memiliki kesamaan karakteristik pada setiap data. Data tersebut memiliki dua variabel (x dan y) agar mudah divisualisasikan dalam koordinat kartesius:
a. Variabel X = Rata-rata penjualan selama 6 bulan (Mei – Oktober 2020) b. Variabel Y = Stok barang di gudang (30 Oktober 2020)

## 2.2 Algoritma K-Means
Menentukan  centroid  awal,  penentuan  ini  dilakukan  secara  acak  terhadap  tabel  data  yang  ada  [15].  Proses perhitungan pada algoritma k-means dimulai dari iterasi 1 (satu). Pertama, dihitung jarak dari setiap data terhadap semua centroid yang ada. Dari hasil perhitungan jarak antara setiap data terhadap semua centroid, didapatkan nilai jarak  terkecil  terhadap  satu  centroid,  maka  centroid  tersebut  disebut  sebagai  centroid  terdekat,  dan  data  akan berafiliasi menjadi cluster dari centroid terdekat.
Tabel 2. Centroid Awal Centroid X Y C0 1 1 C1 77 166 C2 27 551
Berikut rumus yang digunakan untuk menghitung jarak setiap data yang ada terhadap nilai centroid:
De = √(𝑀 𝑖𝑥 −   𝐶 𝑖𝑥 ) 2 + (𝑀 𝑖𝑦 −   𝐶 𝑖𝑦 ) 2 (1)

## 2.2 Algoritma K-Medoids
K-Medoids melakukan pengelompokkan dengan menggunakan objek perwakilan (medoids) sebagai pusat cluster untuk setiap clusternya [16]. Langkah-langkah algoritma k-medoids adalah sebagai berikut: a. Tentukan k (jumlah cluster ) yang dinginkan dari data yang diproses.
Adapun cluster yang diinginkan terdiri atas 3 cluster , yaitu cluster 2 adalah produk unggulan atau produk yang sangat  diminati, cluster 1  adalah  produk  yang  peminatnya  sedang,  dan cluster 0  adalah  produk  yang peminatnya rendah atau kurang laku.
b. Pilih titik centroid secara acak atau berurutan dari data medoid awal sebanyak jumlah k.
Tabel 3. Data Medoids Cluster Data Ke- X Y Co Data Ke- 89 16 22 C1 Data Ke- 71 30 52 C2 Data Ke- 82 66 112
c. Hitung jarak masing-masing data dengan menggunakan titik centroid sebanyak jumlah k, menggunakan rumus formula. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengukur jarak data ke titik centroid. Pada penelitian ini pengukuran jarak akan dilakukan menggunakan rumus:
𝑑 1 = √(𝑥 1 −   𝑥 𝑐0 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 𝑐0 ) 2 (2)
d. Lakukan iterasi medoids dengan menghitung jarak menggunakan salah satu metode perhitungan jarak, terhadap seluruh data yang dijadikan data proses.
e. Memilih secara acak objek yang tidak representatif (non-medoids)
Tabel 4. Data Non Medoids
Cluster Data Ke- X Y Co Data Ke- 25 1 1 C1 Data Ke- 5 97 115 C2 Data Ke- 24 27 551

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294
Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  hasil  perhitungan  jarak  pada  semua  data.  Dan  lakukan  perhitungan iterasi lagi dengan titik centroid yang baru, dengan menggunakan langkah awal kembali. Titik centroid yang baru diambil secara acak dari data medoids . Jika a adalah total perhitungan jarak terdekat dengan menggunakan medoids awal, dan b adalah total perhitungan jarak terdekat antara obyek ke medoids baru, maka total simpangan dapat dihitung menggunakan rumus persamaan.
S = Total cost baru – Total cost lama (3) Keterangan:
S = Selisih Total cost baru = Total cost untuk non-medoids Total cost lama = Total cost untuk medoids Sehingga diperoleh: Karena nilai S > 0 maka proses pengklasteran dapat dihentikan. S = 61.920 – 19.857 = 42.063

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penghitungan menggunakan algoritma k-means diperoleh hasil yaitu, cluster 0 terdiri dari 70 produk, cluster 1 terdiri dari 20 produk, dan cluster 2 terdiri dari 1 produk, berikut rincian kode produknya:
1) Cluster 0  =  PL-0006,  PL-0007,  PL-0008,  PL-0009,  HHC-0011,  HHC-0013,  HHC-0014, HHC-0015,  ENN- 0016, ENN-0017, ENN-0018, ENN-0019, ENN-0020, ENN-0021, ENN-0025, GS-0026, GS-0027, GS-0028, GS-0029,  GS-0030,  GS-0031,  GS-0032,  GS-0033,  GS-0034,  GS-0035,  GS-0037,  GS-0038,  GS-0039,  GS- 0040, GS-0041, GS-0042, GS-0043, GS-0046, BC-0051, BC-0052, BC-0053, BC-0054, BC-0055, EC-0056, EC-0057,  EC-0058,  EC-0059,  EC-0060,  EC-0061,  EC-0062,  EC-0063,  EC-0064,  EC-0065,  EC-0066,  EC- 0067, EC-0068, EC-0069, EC-0070, EC-0071, EC-0072, EC-0073, EC-0074, EC-0075, EC-0076, EC-0077, EC-0078, FC-0083, FC-0084, FC-0085, FC-0086, FC-0087, FC-0088, FC-0089, FC-0090, FC-0091
2) Cluster 1 = PL-0001, PL-0002. PL-0003, PL-0004, PL-0005, HHC-0010, HHC-0012, ENN-0022, ENN-0023, GS-0036,  GS-0044,  GS-0045,  GS-0047,  GS-0048,  GS-0049,  GS-0050,  FC-0079,  FC-0080,  FC-0081,  FC- 0082.
3) Cluster 2 = ENN-0024.
Sedangkan pada penghitungan menggunakan algoritma k-medoids diperoleh hasil yaitu, cluster 0 terdiri dari 58 produk, cluster 1 terdiri dari 13 produk, dan cluster 2 terdiri dari 20 produk, berikut rincian kode produknya:
a. Cluster 0 = PL-0007, PL-0009, HHC-0011, HHC-0013, HHC-0014, HHC-0015, ENN-0017, ENN-0018, ENN-0019, ENN-0020, ENN-0021, ENN-0025, GS-0026, GS-0027, GS-0028, GS-0029, GS-0030, GS- 0031,  GS-0032,  GS-0033,  GS-0034,  GS-0037,  GS-0038,  GS-0039,  GS-0040,  GS-0042,  GS-0043,  BC- 0051,  BC-0052,  BC-0053,  BC-0054,  BC-0055,  EC-0056,  EC-0057,  EC-0058,  EC-0059,  EC-0060,  EC- 0061,  EC-0062,  EC-0063,  EC-0064,  EC-0065,  EC-0066,  EC-0067,  EC-0068,  EC-0069,  EC-0070,  EC- 0072, EC-0073, EC-0074, EC-0075, EC-0076, EC-0077, EC-0078, FC-0083, FC-0088, FC-0089, FC-0090.
b. Cluster 1 = PL-0006, PL-0008, ENN-0016, GS-0035, GS-0036, GS-0041, GS-0036, EC-0071, FC-0084, FC-0085, FC-0086, FC-0087, FC-0091.
c. Cluster 2 = PL-0001, PL-0002, PL-0003, PL-0004, PL-0005, HHC-0010, HHC-0012, ENN-0022, ENN- 0023, ENN-0024, GS-0044, GS-0045, GS-0047, GS-0048, GS-0049, GS-0050, FC-0079, FC-0080, FC- 0081, FC-0082.
3.1 Hasil Pengujian
Software yang digunakan untuk menganalisis dan melakukan pengujian adalah RapidMiner Studio . Rapidminer sendiri merupakan software yang berdiri sendiri yang  ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi [17]. Hasil keanggotaan yang terbentuk dari proses ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil pengklasteran k-means
Gambar 3. Hasil pengklasteran k-medoids

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294
Cluster terendah  atau cluster yang kurang peminatnya  adalah cluster 0  dilihat dari nilai pada  stok  yang menjadi patokannya. Kemudian cluster yang peminatnya sedang adalah cluster 1 dapat dilihat dari jarak berikutnya yang paling dekat dengan cluster terendah. Cluster tertinggi atau cluster yang paling banyak peminatnya adalah cluster 2, dapat dilihat pada gambar.
Gambar 4. Hasil data cluster k-means
Gambar 5. Hasil data cluster k-medoids
Gambar 6. Hasil data grafil cluster k-means
Gambar 7. Hasil data grafil cluster k-medoids
Untuk menentukan algoritma mana yang lebih tepat digunakan dalam masalah pemilihan produk unggulan pada  PT.  XYZ  Indonesia,  maka  digunakan Performance  Vektor untuk  evaluasi  kinerja  dari  dua  metode clustering . Performance Vektor memberikan daftar nilai kriteria kinerja berdasarkan centroid cluster .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294
a. Avg_within_centroid_distance : rata-rata dalam jarak cluster dihitung dengan rata-rata jarak antara centroid dan semua contoh cluster .
b. Davies_bouldin : Algoritma yang menghasilkan cluster dengan jarak intra-cluster yang rendah dan jarak antar- cluster yang  tinggi  akan  memiliki  indeks Davies  Bouldin yang  rendah.  Algoritma clustering yang menghasilkan  kumpulan cluster dengan  indeks Davies  Bouldin terkecil  dianggap  sebagai  algoritma  terbaik berdasarkan kriteria ini.
Gambar 9. Hasil Pe rformance Vector K-Means
Gambar 10. Hasil Pe rformance Vector K-Medoids
Berdasarkan  hasil  tersebut  terlihat  dengan  jelas  bahwa  nilai Davies  Bouldin untuk  algoritma k-means adalah -0,430 dan nilai Davies Bouldin k-medoids adalah -1,392 yang berarti bahwa nilai Davies Bouldin untuk metode k-medoids memiliki  nilai Davies  Bouldin yang  terkecil  sehingga  hasil  pengelompokkan  menggunakan metode k-means merupakan metode yang lebih tepat digunakan pada masalah pemilihan produk unggulan di PT. XYZ Indonesia

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  maka  kesimpulan  dari  penelitian  ini  dengan  91  sampel  produk,  laporan penjualan, dan data stok gudang, maka dapat dilakukan penerapan dua metode clustering , yaitu algoritma k-means dan  k-medoids di  PT.  XZY  Indonesia,  setalah  melakukan  perhitungan  maka  dapat  diketahui  pengelompokan produk  yang  menjadi  produk  unggulan,  produk  yang  peminatnya  sedang,  dan  produk  yang  kurang  diminati. Dengan  penerapan  metode clustering ,  masalah  kekurangan  stok  pada  produk  unggulan  dapat  diatasi,  karena perusahaan dapat melihat hasil dari pengelompokan produk yang jumlah peminatnya tinggi, sedang dan rendah. Untuk  yang  masuk  kedalam  pengelompokan  produk  unggulan,  maka  perusahaan  akan  lebih  memperhatikan ketersediaannya, sehingga tidak terjadi kekurangan stok barang. Dan untuk barang yang kurang diminati maka perusahaan  tidak  perlu  melakukan  stok  barang  yang  menumpuk  yang  akan  mengakibatkan  biaya  simpan  yang tinggi dan tidak ekonomis.

## REFERENCES
[1] R. D. Ramadhani and D. J. Ak, “Evaluasi K-Means dan K-Medoids pada Dataset Kecil,” Semin. Nas. Inform. dan Apl. , no.  September,  pp.  20–24,  2017,  [Online].  Available:  file:///C:/Users/User/Downloads/Evaluasi  K-Means  dan  K- Medoids pada Dataset Kecil.pdf.
[2] I. Algoritma and K. D. A. N. K. Dalam, “Implementasi algoritma k-means dan k-medoids dalam pengelompokan nilai ujian nasional tingkat smk,” no. Ciastech, pp. 717–726, 2020.
[3] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[4] M. Fuady and J. Nugraha, “IMPLEMENTASI METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK Jurusan Statistika , FMIPA  ,  Universitas  Islam  Indonesia  Isnafuady1@gmail.com  ABSTRAK  PENDAHULUAN  Inflasi  merupakan permasalahan yang selalu dan pasti dialami oleh setiap negara . Disebabkan oleh pengaruh in,” pp. 327–337, 2017.
[5] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[6] M. H. Herviany, S. P. Delima, T. Nurhidayah, and K. Kasini, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokkan  Daerah  Rawan Tanah  Longsor Pada  Provinsi  Jawa  Barat:  Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids Algorithms for Grouping Landslide Prone Areas in West Java Province,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3294
[7] A. Amalia, D. R., Narasatu, R., Faqih, “Perbandingan Hasil Klasifikasi Rasa Minuman Thai Tea yang Paling Digemari Menggunakan K-means dan K-medoids,” Pros. Semin. Nas. Unimus , vol. 2, pp. 401–407, 2019.
[8] Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam. , vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.
[9] Athifaturrofifah, R. Goejantoro, and D. Yuniarti, “Perbandingan Pengelompokan K-Means dan K-Medoids Pada Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Studi Kasus : Data Titik Panas Di Indonesia Pada 28 April 2018),” J. EKSPONENSIAL , vol. 10, no. 2, pp. 143–152, 2019.
[10]  W. E. Susanto and D. Riana, “Komparasi Algoritma,” J. Speed , vol. 8, no. 3, pp. 18–27, 2016.
[11]  A.  H.  Neng  Sri  Lathifah  Zulfa,  “KAJIAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS  DAN  K- MEDOIDS DALAM STRATEGI PROMOSI,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , vol. 2, no. 2, pp. 57–62, 1967.
[12]  M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
[13]  R. R. Putra and C. Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018.
[14]  R. Andrean, S. Fendy, and A. Nugroho, “Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, p. 5, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i1.998.
[15]  R. Muliono and Z. Sembiring, “Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[16]  S.  Kasus  and  K.  Ben,  “Proceeding  SENDIU  2021  PERBANDINGAN  CLUSTERING  OPTIMALISASI  STOK BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K – MEANS DAN ALGORTIMA K – MEDOIDS,” pp. 978–979, 2021.
[17]  A.  U.  Fitriyadi  and  A.  Kurniawati,  “Analisis  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk  Clustering  Data  Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Perumahan Nasional,” vol. 10, no. 1, pp. 157–168, 2021.