## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING BERDASARKAN HASIL PENJUALAN PRODUK INEZ COSMETIC DI TOKO ROSALIA
Nilam Kumala 1) , Raditya Danar Dana 2)
1,2) Prodi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan   No 10B Majasem, Kota Cirebon 4513, Jawa Barat, Indonesia E-mail: 1) nilamkumala2000@gmail.com, 2) radith_danar@yahoo.com

## ABSTRAK
Produk kosmetik telah menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari bagi wanita dari remaja  hingga  dewasa.  Toko  Rosalia  merupakan  salah  satu  toko  yang  menyediakan  dan  menjual berbagai  macam  produk  kosmetik  dari  berbagai  brand  salah  satunya  ialah  produk  Inez Cosmetic . Produk  Inez Cosmetic memiliki  penjualan  yang  cukup  tinggi.  Namun  transaksi  dan  penyediaan produk yang belum terkomputerisasi menyebabkan pemilik toko kesulitan dalam menentukan produk Inez Cosmetic mana  yang  laku  dan  kurang  laku  di  pasaran.  Sehingga  menyebabkan  terjadinya penumpukan stok  produk dan data penjualan tidak bisa dimanfaatkan secara optimal. Berdasarkan permasalahan tersebut dilakukan beberapa cara yaitu dengan menerapkan teknik data mining dengan menggunkan algorimta K-Means Clustering , data yang di gunakan berasal dari historis data penjualan produk  Inez Cosmetic selama  6  bulan  yaitu  dari  bulan  Juni  2022  sampai  dengan  bulan  Desember 2022.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode   algoritma K-Means Clustering pada penjualan produk Inez Cosmetic didapatkan hasil  3 kelompok atau 3 cluster yaitu Cluster 0 sebanyak 37 items , Cluster 1 sebanyak 186 items , Cluster 2 sebanyak 1 items , dan hasil niai Davies-Bouldin Index yang di dapatkan sebesar 0.128.
Kata kunci : pengelompokan , RapidMiner , K-Means Clustering ,  penjualan

## ABSTRACT
Cosmetics products  have become an important  part  of  everyday life for  women from teenagers  to adults. Rosalia Store is a store that provides and sells various kinds of cosmetic products from various brands,  one  of  which  is  Inez  Cosmetic  products.  Inez  Cosmetic  products  have  quite  high  sales. However,  transactions  and  supply  of  products  that  have  not  been  computerized  have  caused difficulties for shop owners in determining which Inez Cosmetic products are selling well and which are not selling well on the market. So that it causes a buildup of product stock and sales data cannot be used optimally. Based on these problems, several methods are carried out, namely by applying data mining techniques using the K-Means Clustering algorithm, the data used comes from historical sales data for Inez Cosmetic products for 6 months, namely from June 2022 to December 2022. From research that has been carried out using the K-Means Clustering algorithm method for selling inez cosmetic products, the results are 3 groups or 3 clusters, namely Cluster 0 of 37 items, Cluster 1 of 186 items, Cluster 2 of 1 item, and the results of the Davies-Bouldin Index value are get 0.128.
Keywords : Clustering, RapidMiner, K-Means Clustering, Sales

## 1. PENDAHULUAN
Produk  kosmetik  telah  menjadi  bagian penting dalam kehidupan sehari-hari bagi wanita
dari  remaja  hingga  dewasa.  Produk  kosmetik dibedakan  kedalam  beberapa  jenis  sesuai dengan kegunaan dan fungsinya masing- masing
yaitu make  up atau  riasan  wajah,  dan  ada  juga produk kosmetik yang difokuskan untuk bagian perawatan saja seperti halnya skincare, bodycare, haircare, lipcare dan lain sebagainya. Toko  Rosalia  yang  terletak  di  JL.  Ki  Hajar Dewantara Desa Junjang Kecamatan Arjawinangun, merupakan salah satu toko yang menyediakan  dan  menjual  berbagai  macam produk kosmetik dari berbagai brand salah satu nya  ialah  produk  Inez Cosmetic .  Penjualan produk  Inez Cosmetic mendapatkan  hasil  yang cukup  tinggi,  namun  penyediaan  stok  produk dan transaksi penjualan yang belum terkomputerisasi  menyebabkan  data  penjualan tersebut tidak bisa dimaanfaatkan secara optimal, sehingga menyebabkan terjadinya penumpukan stok produk Inez Cosmetic .
Berdasarkan penelitian terdahulu dengan tema  pengelompokkan  menggunkan  metode algoritma K-Means Clustering [1]. Dalam jurnal ini  masalah  yang  difokuskan  yaitu  data penjualan dan pembelian yang hanya berfungsi sebagai  arsip toko  dan tidak terstruktur dengan baik  sehingga  tidak  bisa  digunakan  sebagai acuan  stragtegi  pemasaran.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  digunakan  penerapan metode K-Means Clustering . Dengan mengelompokkan  data  stok  produk  digital menjadi  3  grup.    Hasil  pengolahan  yang  di dapatkan  berupa  3  kelompok  yaitu  kelompok produk  dengan  kategori  laku  sebanyak  114, produk dengan katerori kurang laku sebanyak 5, dan produk dengan kategori tidak laku sebanyak 14. Berdasarkan penelittian yang telah dijelaskan diatas perbedaan dalam penelitian ini ialah terletak pada algoritma K-Means Clustering yang  di  implementasikan  dengan pola data penjualan yang di ambil dari bulan Juni 2022 sampai dengan bulan Desember 2022.

## 2. METODE PENELITIAN
Pembahasan pada bagian ini yaiu tentang landasan  teori  teknik  pengumpulan  data  dan tahapan perancangan.

## 2.1.Landasan Teori
Landasan  teori  yang  akan  dibahas adalah :

## 1.Data Mining
Data  mining adalah  sebuah  proses pengumpulan,  pengolahan  dan  pola  penggalian informasi  penting  dari  data  [2]. Data  mining merupakan proses pengektrasian informasi  dari data  yang  besar  [3]. Data  mining menerapkan sistem artificial intelligence dalam menguraikan permasalahan [4]. Tujuan yang utama dari data mining yaitu memperluas pengetahuan informasi  dari  data  [5]. Data  mining memiliki beberapa  kelompok  yaitu:  deskripsi,  estimasi, prediksi, klasifikasi, cluster , asosiasi [6].

## 2.Knowledge Discovey In Data Base
Knowlegde  Discovery  In  Data  Base merupakan  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh  pengetahuan  dari  data  yang  bisa dijadikan  penentu  keputusan  [7].  Berikut  ini merupakan proses KDD  yaitu : Data selection, pre  processing data,  transformasi  data,  datam mining, evaluasi, dan knowledg e [8].

## 3.Clustering
Clustering merupakan  teknik  data mining  yang  memiliki  sifat  sederhana    yaitu membagi kumpulan  data  ke  dalam  beberapa kelompok yang sama [9]. Sehingga didalam satu kelompok  terdapat  banyak  kesamaan  dan perbedaan dengan kelompok lain [10]. Clustering memiliki dua tujuan, yaitu c lustering yang befungsi untuk pemahaman dan clustering yang berfungsi untuk penggunaan [11].

## 4.Algoritma K-Means
K-Means termasuk  kategori  algoritma clustering  dengan    proses    yang  di  lakukan secara  berulang-ulang.    Huruf  K  diartikan sebagai    jumlah cluster pemilihan  nilai  K ditetapkan  secara  acak.  Sedangkan  means merupakan    nilai  pusat  dari  klaster  sementara atau  disebut    dengan centroid [12]. Secara historisnya K-Means merupakan    salah  satu algoritma  yang  paling  penting  dalam  bidang pengolahan data  mining .  Algoritma K-Means Clustering merupakan  algoritma  yang    hanya biasa bekerja dengan atribut numeric atau angka.

## 5.Davies Bouldin Index ( DBI )
Davies-Bouldin Index merupakan metode evaluasi internal yang yang di gunakan untuk mengukur hasil cluster
atau pengelompokkan [13]. Rumus
untuk menentukan nilai Davies – Bouldin Index :
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (1)
K  merupakan  jumlah  cluster  yang  di gunakan semakin kecilnya nilai Davies Bouldin Index ,  maka  semakin  baik cluster yang  di kelompokkan menggunakan K-Means [13].

## 2.2.Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  di gunakan berupa :

## 1.Observasi
Observasi  merupakan  salah  satu  teknik metode    pengumpulan  data    yang  dilakukan secara  langsung  atau  dilakukan  langsung  di tempat  penelitian[3]  untuk  mengetahui  proses pengolahan data  produk  Inez Cosmetic di Toko Rosalia.

## 2.Wawancara
Wawancara  merupakan  suatu  proses untuk  mendapatkan  informasi  dari  narasumber secara  langsung.  Adapun  proses  wawancara dilakukan  langsung  dengan  pemilik  Toko Rosalia  Karyawan,  dan  Bagian  Pemasasran ( Beauty Advisor ).

## 3.Studi Literature
Studi  Literature merupakan  proses pengumpulan  informasi  yang  berasal  dari sumber-sumber  tertulis  baik  berupa  buku ataupun  artikel  jurnal  di  internet  yang  bisa dijadikan sebagai referensi [3].

## 2.3.Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan digunakan  ialah Knowledge  Discovery  In  Database (  KDD). Berikut  merupakan    proses Knowledge Discovery in Database (KDD) :
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery InDatabase (KDD )

## 1.Data Selection
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  ialah data selection atau pemilihan data yang relevan. Data  yang  yang  digunakan  adalah  data  historis penjualan produk Inez Cosmetic dari bulan  Juni 2022 sampai dengan bulan Desember 2022 yang terdiri dari 224  produk  Inez Cosmetic dengan 6 atribut.  Atribut  tersebut  diantaranya    no,    kode produk, nama produk, stok awal, penjualan, stok akhir,  total traksasksi penjualan.
2. Preprocessing/Cleaning
Preprosessing data  merupakan  proses yang bertujuan untuk memeriksa data, membuang dan menghapus duplikasi data serta memeperbaiki kesalahan pada data yang akan di gunakan pada tahap selanjutnya. Pada tahap ini di  lakukan dengan  cara  mengaktifkan Replace Error  With  Missing  Value dan  menggunkan Select Atribut pada RapidMiner.

## 3.Tranformasi Data
Tranformasi Data merupakan tahap yang dilakukan  setelah  bagian Pre  prosessing atau setelah proses pembersihan dan perbaikan data. Pada  tahap  ini  dilakukan  perubahan  data diantaranya dengan menggunakan atribut Nominal to Numerical dan atribut Normalize pada RapidMiner.

## 4.Interprestasi/Evaluasi
Interprestasi  atau  Evaluasi  merupakan tahap  terkahir  yang  akan  mebahas  hasil  dari proses data selection, preprosessing / cleaning , tranformasi  data,  dan data  mining atau pemodelan data.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Bagian  ini  berisikan  mengenai  hasil- hasil  penerapan  algoritma K-Means  Clustering berdasarkan  hasil  penjualan  produk  Inez Cosmetic .

## 3.1. Hasil Pre Processing Data
1. Data Selection
Langkah    pertama  yang  dilakukan untuk menerapkan  metode algoritma K-Means pada RapidMiner ialah memilih Blank Process lalu  pilih Import  Data selanjutnya  pilih  lokasi penyimpanan  dari “My  Computer”. Pilih  file lalu ikuti langkah-langkah seterusnya.
Gambar  2 . Proses Import Data
2. Preprocessing Data
a. Cleaning Data Langkah selanjutnya merupakan tahapan proses preprocessing data atau cleaning dengan  mengaktifkan Replace  Erorr  With Missing  Value yang  berfungsi  untuk  melihat apakah  ada  duplikat  data,  data  yang  salah ataupun  data  yang  bermasalah.  Berikut  adalah gambar  proses Replace  Erorr  With  Missing Value .
Gambar    3 .  Proses Cleaning  Replace  Erorr With Missing Value
b. Select Attribute
Setelah  proses import data  selesai, maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  menggunakan operator Select  Attribute dengan parameters Select  Atributes sebagai  berikut:  atribut  filter yang  digunakan    ialah Subset dengan select attribute yang di pilih untuk dihilangkan  adalah attribute NO dan attribute Kode.  Sedangkan untuk attribute yang  digunakan  ialah attribute Nama  Produk, attribute Stok  Awal, attribute Penjualan, attribute Stok  Akhir  dan attribute Total  Transaksi  Penjualan.  Serta  mengaktifkan Invert  Selection dan  Include  Special  Attributes agar attribute Nama  Produk, attribute Stok Awal, attribute Penjualan , attribute Stok Akhir , dan attribute Total  Transaksi Penjualan  tidak dihilangkan.  Berikut  adalah  gambar  proses Select Attribute :
Gambar  4. Proses Select Attribute

## 3. Transformasi Data
Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan tahapan perubahan atribut pada data di antaranya dengan  menggunakan  operator Nominal  to Numerical dan operator Normalize.
a. Nominal to Numerical
Pada parameters Nominal to Numerical , atribut filter yang digunakan adalah atribut filter type All dan Coding type yang digunakan adalah Unique Integer .
b. Normalize
Pada  parameters Normalize , attribute filter  yang  digunakan  adalah atribut  filter  type All sedangkan Method yang digunakan adalah Z- Tranformation .
Gambar    5. Model  Operator Nominal  to Numerical dan Operator  Normalize
3.2. Hasil Komputasi Data Mining Clustering 1. Implementasi Algoritma K-Means Clustering
Implementasi model algoritma K-Means Clustering pada RapidMiner adalah  sebagai berikut:
Gambar  6. Implementasi Algoritma K-Means
Pada  parameters clustering  K-Means nilai parameter K ditentukan dengan nilai  yang optimal  yaitu  nilai  K  3.  Nilai  parameter  K merupakan jumlah cluster yang akan dikelompokkan dengan proses run max 10 atau 10  kali  percobaan  dengan Measure  types Numerical  Measures , Numerical  Measure EuclideanDistance dan max  optimization  steps 100.

## 2. Hasil Komputasi Clustering
Pengelompokkan Produk Inez Cosmetic Berdasarkan Hasil Penjualan Toko Rosalia pada
RapidMiner menghasilkan  3  kelompok  atau  3 cluter model di antaranya sebagai berikut :
Gambar  7 . Hasil Komputasi Clustering ( Cluter Model)
Gambar    8. Visualisasi  Hasil  Komputasi Clustering
Pada  Gambar  8.  Hasil  Komputasi Clustering pada  Pengelompokkan  Produk  Inez Cosmetic Menggunakan RapidMiner
Berdasarkan hasil penjualan Toko Rosalia  yang terbagi  kedalam  3  model cluster diantaranya sebagai  berikut  :  Berdasarkan  nilai  penjualan Cluster 2  memiliki  1  items    adalah  kumpulan data  dengan  karakteristik  penjualan  produk tinggi namun dengan nilai transaksi yang rendah , sedangkan Cluster 0  memiliki  37  items  adalah kumpulan  data  dengan  karakteristik  penjualan produk  sedang  namun  dengan  nilai  transaksi yang tinggi , dan Cluster 1 memiliki 186  items adalah  kumpulan  data  dengan  karakteristik penjualan rendah namun  dengan nilai  transaksi yang sedang.
3. Penentuan Jumlah Cluster Optimal
Penetuan jumlah cluster optimal didapatkan  dalam  sembilan  kali  percobaan
untuk  menentukan  nilai  K.  Pada  percobaan kedua  nilai K yang di tentukan ialah 3( tiga ) dan menghasilkan nilai Performance Vector ( Davies Bouldin Index ) yang lebih optimal dibandingkan dengan
percobaan
pertama, ketiga danseterusnya  sampai  ke  percobaan  sembilan. Dengan  nilai Davies  Bouldin  Index yang dihasilkan  berupa  0.128    yang  mendekati  0. Seperti table di bawah ini:
Table 1. Penentuan Jumlah Cluster Optimal
Cluster (K) Davies Bouldin Index 2 0.171 3 0.128 4 0.132 5 0.134 6 0.169 7 0.164 8 0.162 9 0.164 10 0.177

## 4. Hasil Performa
Setelah semua proses data selection, pre prosessing  /  cleaning ,  tranformasi  data,  dan Data Minin g atau pemodelan data telah selesai di  laksanakan  maka  tahapan  selanjutnya  ialah proses evaluasi hasil dari Clustering menggunakan algoritma K-Means untuk mencari nilai K yang paling optimal. Maka dari itu  dilakukan  proses  pengujian    menggunakan operator Performance (Cluster Distance Performance) Pada parameters Performance (Cluster Distance Performance), main criterion yang  digunakan    ialah Davie  Bouldin ,  serta mengaktifkan Normalize dan Maximize .
Gambar  9. Model Performa (Cluster Distance Performance)
Gambar    10 . Hail  Performa  ( Davies  Bouldin Index )
Pada Gambar 10.  Hasil yang didapatkan berupa nilai Davies-Bouldin Index : 0.128. Yang merupakan  nilai Davies  Bouldin  Index  yang paling optimal.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  data  yang  telah diolah  menggunakan RapidMiner didapatkan hasil berupa :
1. Preprocessing menggunakan operator select arttribute . Attribute yang digunakan ialah  Nama Produk, Stok Awal, Penjualan, Stok Akhir, Total Transaksi penjualan.
2. Hasil  nilai  K  yang  optimal  didapatkan setelah  sembilan  kali  percobaandengan menggunakan  nilai Davies-Bouldin  Index yang paling optimal yaitu nilai K=3, dengan menggunakan Algoritma
K-Means
didapatkan hasil 3 kategori cluster: Cluster 0  memiliki  37    items ,  Cluster 1  memiliki 186  items, Cluster 2 memiliki 1 items.
3. Hasil Performance  Davies-Bouldin  Index yang  optimal  dengan  nilai  K  yang  paling mendekati nol adalah K = 3 sebesar 0.128.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Astuti,  J.  N.  Utamajaya,  and  A. Pratama,  “Penerapan  Data  Mining  Pada Penjualan Produk Digital Konter Leppangeng  Cell  Menggunakan  Metode K-Means Clustering,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 3, p. 754, Jun. 2022.
[2] Normah,  S.  Nurajizah,  and  A.  Salbinda, “Penerapan  Data  Mining  Metode  K- Means Clustering Untuk Analisa Penjualan  Pada  Toko  Fashion  Hijab
Banten,” Jurnal Teknik Komputer AMIK
BSI , vol. 7, no. 2, Jul. 2021.
[3] A. Fikri Sallaby, R. Tri Alinse, V. Novita
Sari, and T. Ramadani, “Pengelompokan Barang  Menggunakan  Metode  K-Means
Clustering Berdasarkan Hasil PenjualanDi  Toko  Widya  Bengkulu,” Jurnal  Media  Infotama ,  vol.  18,  no.  1,
2022.
[4] I.  Nurrohmat,  O.  Nurdiawan,  and  A.
Bahtiar, “IMPLEMENTASI ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK MENUNJANG KEPUTUSAN PERSEDIAN BARANG DI CV INDOTECH  JAYA  SENTOSA  KOTA
CIREBON,” JURSIMA Sistem Informasi dan Manajemen , vol. 10, no. 2, Aug. 2022.
[5] T. P. Sari, A. L. Hananto, E. Novalia, T. Tukino, and S. S. Hilabi, “Implementasi
Algoritma  K-Means  dalam  Analisis
Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids,” Infotek :  Jurnal  Informatika dan Teknologi , vol. 6, no. 1, pp. 104–114, Jan. 2023.
[6] M.  Noperia,  Ishak,  and  V.  Winda  Sari, “Implementasi Data Mining Pengelompokan Data Nilai Untuk

## Menentukan Minat Belajar Seni Budaya,”
JURNAL SISTEM INFORMASI TGD , vol. 2, no. 1, pp. 65–72, Jan. 2023.
[7] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan  Pada  RSUD  Pekanbaru,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019.
[8] F.  M.  Basysyar,  Y.  Arie  Wijaya,  I.  Ali,
and  S.  Anwar,  “CLUSTERING  DATA DISABILITAS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI
KABUPATEN  CIREBON,” JURSIMA ( Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen ) , vol. 9, no. 3, Dec. 2021. [9] R. Amelia, M. Martanto, and A. Bahtiar, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKKAN PASANGAN

## USIA  SUBUR  PESERTA  KB  DI
KABUPATEN  CIREBON,” JURNAL TEKNOLOGI  TECHNOSCIENTIA ,  pp. 9–14, Sep. 2022.
[10]  R.  Hidayat  and  H.  Kusniyati,  “Analisis Clustering Dalam Pengelompokan Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K- Means Pada Cafe 47°Coffee,” CESS(Journal of Computing Engineering,
System  and  Science) ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 420–434, Jul. 2022.
[11]  A.  Muhidin  and  S.  Kevin  Alfandara, “ANALISIS DATA MINING MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- MEANS UNTUK

## CLUSTERING
PENJUALAN  STUDI  KASUS  DAPUR BU IPUNG,” SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa , vol. 13, no. 2, Jun. 2022.
[12]  L. M. Harahap, W. Fuadi, L. Rosnita, E. Darnila,  and  R.  Meiyanti,  “Klastering Sayuran Unggulan Menggunakan Algoritma  K-Means,” Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 3, Dec. 2022.
[13]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z. Abidin,  “ANALISIS  DATA  MINING UNTUK CLUSTERING
KASUS COVID-19  DI  PROVINSI  LAMPUNG DENGAN  ALGORITMA  K-MEANS,”
Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021.