Volume.8 Nomor.2 Tahun 2020

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informatika  dan  komputer  (InfoKom)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat terwujud.Jurnal  Informatika  dan  Komputer  (InfoKom)  yang  terbit  dua  (2)  kali  dalam  setahun  ini merupakan  suatu  wadah  untuk  penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah yangberkaitan  dengan  Informatika  dan  Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi serta umumnya para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informatika  dan  Komputer  (InfoKom)  ini  sebagai  salah  satu bentuk  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan dengan  kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer, perancangan dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informatika dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informatika dan  Komputer (JIK)  menerima  naskah ringkasan untuk dimuat pada  jurnal Informatika dan Komputer (InfoKom) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informatika dan Komputer STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan yang sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informatika dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informatika  dan  Komputer (InfoKom)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi.  Semoga  apa  yang  telah  diperbuat  untuk  kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2020
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 8 Nomor 2 Oktober 2020
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.
Penanggung Jawab: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pembina: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua Lembaga Penelitian STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti
Redaksi pelaksana Rustam,.S.Kom,.M.Ti (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung) Sampurna Dadi Riskiono,M.Kom (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)
Mitra Bestari Merri Parida.,M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Amarudin,S.Kom.,M.Eng (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto.,S.T.,M.Kom (AMIK DCC Bandar  Lampung) Alhibarsyah.,S.T.,M.Kom (Stmik Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal Farouq Mauladi .,S.Kom.,M.Kom (Universitas Islam Lamongan) Agus Setiawan S.Pd.,M.Eng (Universitas Muhammadiyah Lamongan)
Penerbit : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Alamat Redaksi/Penerbit: Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 8 NO. 1 THN. 2020

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Kelapa Sawit Dengan Metode Fuzzy Mamdani Dan Certainty Factor Studi Kasus : “Kelompok Tani Desa Banjar Kertarahayu”
Asep Afandi, Rustam,
(Universitas Gunadarma, IIB Darma Jaya) ..........................................................................  01-11
Rancang Bangun Sistem Informasi Pemetaan Toko Oleh-Oleh Dan Souvenir Khas Lampung Dikota Bandar Lampung Berbasis Android
Yuli Syafitri, Muhammad Rizal (IIB Darma Jaya Bandar Lampung, AMIK DCC Bandar Lampung) ...................... 12-23
Implementasi Data Mining Menggunakan Multi Regresi Untuk Memprediksi Rerata Kedatangan Masyarakat,
Dwi marisa Efendi, Riski Oskar Pratama,
(IIB Darma Jaya, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ................................................  24-28
Audit Sistem Informasi Pembayaran Spp Menggunakan It-Il Version 3 Ferly Ardhy, Ardiana Safitri
(IIB Darma Jaya,STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) .................................................  29-37
Penerapan Metode Extreme Programming Smartschool Pada SMK Nusantara 1 Kotabumi Merri Parida, Ahmad Basori Ali (AMIKOM Yogyakarta, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)......................................  38-47
Penerapan Metode Extreme Programming Pada Sistem Informasi Layanan Perpustakaan SMP Negeri 3 Negara Batin Berbasis Web Mobile
Nurmayanti 1 , Yoga Iman Wijaya 2 Sistem Informasi, Sistem Informasi STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi  ............................................................................ 48-54
Analisis Celah Keamanan Jaringan Dan Server Menggunakan Snort Intrusion Detection System Aliy Hafiz,Triandi Kurniawan, Nuari Anisa Sivi, Fathurrahman Kurniawan Ikhsan, Panji Andhika Pratomo (AMIK Dian Cipta Cendikia, UNU Lampung, UMITRA Indonesia, STMIK Pringsewu) ..... 55-65
Sistem Informasi Data Penjualan Dan Stok Barang Di Toko Rudi Etalase Berbasis Web Ngajiyanto, Rima Mawarni, Sigit Mintoro, Fachri Pawiga ( AMIKOM Yogyakarta , STMIK Eresha, IIB Darma Jaya, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ..........................................................................................................  66-72
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Triplek Pada Pt Puncak Menara Hijau Mas
Rustam, Sidik Rahmatullah, Supriyato, Sri Wahyuni (IIB Darma Jaya, AMIKOM Yogyakarta, IIB Darma Jaya,  STMIK DCC Kotabumi) .........  73-84 Sistem Informasi Penjualan  Helm Secara Online Pada Toko Dewi Di Kotaagung Kabupaten
Tanggamus (Studi Kasus Toko Dewi Kotaagung) Rima Mawarni, Dewi Triyanti, Dewi Zaurati, S.Kom (STMIK Eresha , IIB Darma Jaya, AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu) .......................... 85-90

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK TRIPLEK PADA PT PUNCAK MENARA HIJAU MAS
Rustam 1 , Sidik Rahmatullah 2 , Supriyato 3 , Sri Wahyuni 4
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1,2,34
Jl. Negara Nomor 03 Candimas Kotabumi Lampung Utara E-mail :  rustam@dcc.ac 1, sidik@dcc.ac.id 2, supriyanto.ac.id 3 idsriwahyuni2402yuni@gmail.com 3

## ABSTRAK
Permasalahan yang terjadi pada handphone memerlukan suatu perangkat lunak yang berupa aplikasi program yang  sesuai dengan permasalahan  yang terjadi didunia usaha.    Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini adalah forward chaining dan certainty factor.  Dari penelitian ini akan menghasilkan sebuah sistem pakar yang dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.    Setelah  dilakukan  implementasi dan  pengujian  sistem  pakar  yang  dibuat  bertujuan  untuk  menggantikan  seorang  pakar  dalam  mendiagnosa kerusakan handphone.
Kata kunci : Sistem Pakar, Metode Forward Chaining, metode Certainty Factor, MySQL.

## ABSTRACTS
Problems  that  occur  on  cellphones  require  a  software  in  the  form  of  a  program  application  that  is  in accordance with the problems that occur in the business world. The method used in this research is forward chaining and certainty factors. From this research will produce an expert system that is built using the PHP programming language and MySQL database. After implementing and testing the expert system that is made aims to replace an expert in diagnosing damaged cellphones.
Keywords :  Expert System, Forward Chaining Method, method Certainty Factor, MySQL.

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  merupakan  suatu  unsur  penting  dalam suatu  perusahaan  di  bidang  pemasaran,  berharap mendapat  keuntungan  yang  lebih  supaya  bisa melanjutkan usaha tersebut. Perusahaan yang baik tentu memiliki tujuan jangka panjang supaya pada masa  yang  akan  datang  dapat    mengalami perubahan  yang  baik.  Kegiatan  perusahaan  yang bisa  menghasilkan  keuntungan  adalah  penjualan dan  penjualan  itu  bagian  utama  dari  kegiatan usaha.  Penjualan  merupakan  salah  satu  faktor terpenting  dalam    perusahaan.  Salah  satu  contoh adalah  bidang  persaingan  bisnis  yang  semakin ketat  di  era  globalisasi    ini  menuntut  perusahaan
untuk  menyusun  kembali  strategi  dan  taktik bisnisnya.
PT PUNCAK MENARA HIJAU MAS merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang pengadaan dan penjualan kayu  berbagai  jenis dan berbagai ukuran terutama kayu karet dan sejumlah kecil kayu campuran dari sumber terlacak dan PT Puncak Menara Hijau Mas telah melayani industri kayu  baik  di  Indonesia  maupun  di  luar  negeri sejak  tahun  1991.  Karena  PT  Puncak  Menara Hijau  Mas  memprioritaskan  untuk  memenuhi kebutuhan dan spesifikasi para pelanggannya.
Permasalahan yang dihadapi oleh pemilik
perusahaan  adalah  bagaimana  memprediksi  atau meramalkan penjualan barang di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Prediksi  tersebut  sangat  berpengaruh  pada keputusan  pemilik  perusahaan  untuk  menentukan jumlah  barang  yang  harus  disediakan  oleh perusahaan.  Apabila  peramalan  atau  prediksi  ini diterapkan  dalam  bagian  proses  perencanaan produksi  maka  pihak  perusahaan  akan  lebih terbantu  dalam  penjadwalan  produksi,  karena prediksi  ini  dapat  memberikan  output  terbaik sehingga  diharapkan  resiko  kesalahan  yang disebabkan  oleh  kesalahan  perencanaan  dapat ditekan seminimal mungkin.
Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  metode K-Means  Clustering  dengan  software  yang digunakan  sebagai  pendukung  pengolahan  data adalah  RapidMiner,  dalam  melakukan  prediksi penjualan  produk  triplek  pada  PT  Puncak Menara  Hijau Mas.  Algoritma K-Means merupakan  algoritma  non  hirarki  yang  berasal dari metode data clustering, dengan mengimplementasikan  data  mining  dengan metode clustering merupakan  cara  yang  efektif dalam  melakukan peramalan, karena  metode ini akan mengelompokkan barang penjualan kedalam  beberapa  klaster  yang  terpisah  sesuai dengan  jumlah  transaksi  yang  dilakukan. Berdasarkan uraian diatas penulis ini fokus pada metode K-Means Clustering yang
diimplementasikan  untuk  melakukan  prediksi penjualan  pada  tahun  2017  sampai  2019  yang akan  dibuat  dalam  laporan  penelitian  dengan judul  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan  Produk  Triplek  Pada  PT  PUNCAK MENARA HIJAU MAS Lampung Utara”.
Berdasarkan  penjabaran  latar  belakang  di  atas, maka  dapat  diidentifikasikan  masalah  sebagai berikut :
1. Perusahaan  kesulitan  memprediksi  atau
meramalkan penjualan dimasa
mendatang.
2. Pemilik  perusahaan  masih  kesulitan untuk  mengambil  keputusan  berapa jumlah  barang  yang  harus  diproduksi sesuai dengan keinginan pelanggan.
Tujuan dari pembuatan sistem ini adalah: Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  meneliti  dan mengimplementasikan metode
K-Means
Clustering  untuk  peramalan  penjualan  dan mendapatkan  hasil  prediksi  penjualan  pada  PT Puncak  Menara  Hijau  Mas  dengan  tingkat kesalahan yang minim.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan metode pengumpulan data seperti wawancara dan studi pustaka. Selain itu juga peneliti menggunakan metode Algoritma K-Means
Clustering sebagai metose pengembangan sistem.

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  ekstraksi  atau penggalian  data  dan  informasi  yang  besar,  yang belum  diketahui  sebelumnya,  namun  dapat dipahami  dan  berguna  dari  database  yang  besar serta  digunakan  untuk  membuat  suatu  keputusan bisnis  yang  sangat  penting.  Pada  tahap  metode analisa  data  penulis  melakukan  pengolahan  data mining  menggunakan  tahapan  proses Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Knowledge discovery  in  database  (KDD)  adalah  kegiatan yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan  pola  atau hubungan dalam set data berukuran besar.
Gambar 1. Knowledge discovery in database process Adapun tahapan proses Knowledge Discovery in Database (KDD)  terdiri dari :
1. Data Selection , Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan  data  operasional  yang  perlu
dilakukan sebelum tahap penggalian
informasi  dalam  KDD  dimulai.  Data  hasil seleksi  akan  di  gunakan  untuk  proses data mining. Data yang digunakan dalam
penelitian  ini  yaitu  data  penjualan  tahun
2017-2019.
2. Cleaning Data  dilakukan    membuang  data yang  tidak  konsisten  dan  noise,  duplikasi data,  memperbaiki  kesalahan  data,  dan  bisa diperkaya  dengan  data  eksternal yang relevan.
3. Data  Mining,  m etode  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  metode K-Means
Clustering, dimana  metode  ini  mempartisi data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau lebih cluster / kelompok.
4. Evaluation, Pada  tahap  ini  didapatkan  pola penjualan  dari  proses  data  mining dengan metode K-Means  Clustering, pola  atau informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining adalah berupa rules yang didapat dari perhitungan K-Means Clustering.
Knowledge, Tahap  ini  merupakan  bagian  dari proses KDD  yang  mencakup pemeriksaan apakah pola  atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.

## 2.2 Prediksi
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling mungkin  terjadi  di  masa  depan  berdasarkan informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki, agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil. Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.
Pengertian  Prediksi  sama  dengan  ramalan  atau perkiraan. Menurut kamus besar bahasa Indonesia, prediksi  adalah  hasil  dari  kegiatan  memprediksi atau  meramal  atau  memperkirakan  nilai  pada masa yang akan datang dengan menggunakan data
masa  lalu.  Prediksi  menunjukkan  apa  yang  akan terjadi pada suatu keadaan tertentu dan merupakan input  bagi  proses  perencanaan  dan  pengambilan keputusan.

## 2.3 Penjualan
Penjualan adalah aktivitas terpadu dalam
pengembangan  berbagai  perencanaan  strategis yang ditujukan pada upaya pemenuhan kebutuhan dan  kepuasan  konsumen  yang  berakhir  pada transaksi penjualan dengan memperoleh laba.

## 2.4 Produk
Produk  adalah  barang  atau  jasa  yang  dapat diperjual belikan. Sedangkan dalam ilmu marketing,  Produk  adalah  apappun  yang  dapat ditawarkan  ke  pasar  dan  dapat  memuaskan keinginan  atau  kebutuhan.  Produk  berasal  dari bahasa  inggris  yaitu  product  yang  artinya  sesuatu yang diproduksi oleh tenaga kerja atau sejenisnya.

## 2.5 Triplek
Kayu  lapis atau  sering  disebut tripleks adalah sejenis papan  pabrikan yang  terdiri  dari  lapisan kayu (venir kayu) yang direkatkan bersama-sama. Kayu  lapis  merupakan  salah  satu  produk  kayu yang paling sering digunakan. Kayu lapis bersifat fleksibel,  murah,  dapat  dibentuk,  dapat  didaur ulang, dan tidak memiliki teknik pembuatan yang rumit.  Kayu  lapis  biasanya  digunakan  untuk menggunakan kayu solid karena lebih tahan retak, susut, atau bengkok.

## 2.6 Algoritma K -Means
K-means  merupakan  salah  satu  metode  data klustering  non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster  /  kelompok.  Metode  ini  mempartisi  ke dalam  cluster  /  kelompok  sehingga  data  yang memiliki karakteristik yang sama (High intra class similarity)  dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster yang  sama  dan  yang  memiliki  karakteristik  yang berbeda  (Law  inter  class  similarity).  Tahapan
melakukan clustering atau pengelompokan dengan   metode K-Means adalah sebagai berikut:
1. Pilih jumlah cluster k.
2. Inisialisasi k pusat cluster ini  bisa dilakukan dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat-pusat  cluster  diberi  nilai  awal  dengan angka-angka random.
3. Tempatkan  semua  data/objek  ke  cluster terdekat.  Kedekatan  dua  objek  ditentukan berdasarkan  jarak  kedua  objek  tersebut.
Demikian juga kedekatan suatu data ke cluster tertentu  ditentukan  jarak  antara  data  dengan pusat  cluster.  Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung jarak  tiap  data  ke  tiap  pusat  cluster.  Jarak paling  antara  satu  data  dengan  satu  cluster tertentu  akan  menentukan  suatu  data  masuk dalam  cluster  mana.  Untuk  menghitung  jarak semua  data  ke  setiap  tiitk  pusat  cluster  dapat menggunakan  teori  jarak  Euclidean  yang dirumuskan sebagai berikut: D(i,j)=√( X 1i – X 1j ) 2 + ( X 2i - X 2j ) 2 dimana:
D (i,j)= Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k 4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan  cluster  yang  sekarang.  Pusat cluster  adalah  rata-rata  dari  semua  data/objek dalam  cluster  tertentu.  Jika  dikehendaki  bisa juga  menggunakan  median  dari  cluster tersebut.  Jadi  rata-rata  (mean)  bukan  satu- satunya ukuran yang bisa dipakai.
5.  Tugaskan  lagi  setiap  objek  memakai  pusat cluster  yang  baru.  Jika  pusat  cluster  tidak berubah  lagi  maka  proses  clustering  selesai.
Atau,  kembali  ke  langkah  nomor  3  sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 2.7 Clustering
Clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar  kelas/cluster.  Clustering  dapat  dilakukan pada  data  yan  memiliki  beberapa  atribut  yang dipetakan  sebagai  ruang  multidimensi.  Ilustrasi dari clustering dapat dilihat di Gambar 2. dimana lokasi, dinyatakan 11 dengan bidang dua dimensi,
dari  pelanggan  suatu  toko  dapat  dikelompokkan menjadi  beberapa  cluster  dengan  pusat  cluster ditunjukkan oleh tanda positif (+).
Gambar 2. Clustering

## 2.8 RapidMiner
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  yang  bersifat terbuka  (open  source).  RapidMiner  merupakan solusi  untuk  melakukan  suatu  analisis  terhadap data  mining,  text  mining  dan  analisis  prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan wawasan  kepada  22  pengguna  sehingga  dapat membuat  keputusan  yang  paling  baik.  Rapid Miner  memiliki  kurang  lebih  500  operator  data mining,  termasuk  operator  untuk  input,  output, data  preprocessing  dan  visualisasi.  Rapid  Miner merupakan  software  yang  berdiri  sendiri  untuk analisis data dan  sebagai  mesin data  mining  yang dapat  diintegrasikan  pada  produknya  sendiri. RapidMiner  ditulis  dengan  munggunakan  bahasa java  sehingga  dapat  bekerja  pada  semua  sistem operasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1.1 HASIL
Pada proses pengumpulan data ada empat parameter yang akan digunakan dalam pengolahan data yaitu tebal, panjang, lebar dan jumlah pieces. Pada penelitian ini data yang dikumpulkan yaitu data penjualan triplek/plywood pada tahun 2017- 2019, Data tersebut diambil dari PT Puncak Menara Hijau Mas. Data yang akan di-cluster:
Tabel 2. Sampel Data Penjualan Triplek
N o . Nama Perusahaan Ukuran Tebal Panjang  Lebar 1 . PT. Fredo Bajatama 16 2440 1220 2 . PT. Patli 15 2440 1220 3 . PT. GBN 20 2440 1220 4 . CV. SunJaya 7 2440 1220 5 . PT. Kredo 14 2440 1220 6 . Berkah Wijaya 11 2440 1220 7 . Tunas Baru 8 2440 1220 8 . PT.Panca Harapan 18 2440 1220 9 . Budi Jaya 12 2440 1220 1 0 . Wulan Jaya 26 850 800 1 1 . PT. Super Indo Packwell 24 850 800
1
2 .
Bintang Mulia 16 850 800
1 3 . Arya Mandiri 14 850
800
1 4 .
PT. Amedia Lintas Dunia 22 850 800 1 5 .
PT. GBA 15 1240 1220
1 6 . PT. GBN 3 1240 1220 1 7 . Budi Jaya 6 2440 1220 18 PT.  Super  Indo 9 2440 1220
. Packwell 1 9 . CV. SunJaya 25 2440 1220 2 0 . Berkah Wijaya 32 2440 1220 2 1 . PT. Kredo 4 1240 1220 2 2 . Tunas Baru 8 1240 1220 2 3 . PT. Panca Harapan 2 2440 1220 2 4 . PT. Amedia Lintas Dunia 12 1240 1220 2 5 . Arya Mandiri 15 2440 1220 2 6 . PT. GBA 3 2440 1220 2 7 . CV. SunJaya 9 1240 1220 2 8 . Bintang Mulia 18 1240 1220 2 9 . Wulan Jaya 12 2440 1220 3 0 . PT. Fredo Bajatama 22 2440 1220 3 1 Tunas Baru 26 2440 1220 3 2 PT. Patli 24 2440 1220 3 3 PT. GBN 22 1240 1220 3 4 CV. SunJaya 14 1240 1220 3 5 PT. Kredo 16 1240 1220
3 6 Berkah Wijaya 6 1240 1220 3 7 PT. Fredo Bajatama 11 850 800 3 8 PT.Panca Harapan 7 850 800 3 9 Budi Jaya 20 850 800 4 0 Wulan Jaya 18 850 800 4 1 PT.  Super  Indo Packwell 14 850 800 4 2 Bintang Mulia 22 850 800 4 3 Arya Mandiri 12 850 800 4 4 PT. Amedia Lintas Dunia 25 850 800 4 5 PT. GBA 25 1240 1220 4 6 PT. GBN 2 1240 1220 4 7 Budi Jaya 20 1240 1220 4 8 PT.  Super  Indo Packwell 4 2440 1220 4 9 CV. SunJaya 30 2440 1220 5 0 Berkah Wijaya 10 2440 1220 5 1 PT. Kredo 26 1240 1220 5 2 Tunas Baru 24 1240 1220 5 3 PT. Panca Harapan 32 1240 1220 5 4 PT. Amedia Lintas Dunia 14 1240 1220 5 5 Arya Mandiri 10 1240 1220 5 6 PT. GBA 30 1240 1220 5 7 CV. SunJaya 25 850 800 5 8 Bintang Mulia 15 850 800 5 Wulan Jaya 9 850 800
9 6 0 PT. Fredo Bajatama 10 850 800 Data yang sudah dijadikan sampel akan dilakukan pengolahan  data  dengan  proses  clustering  dengan menggunakan algoritma K-Means sehingga didapatkanlah  hasil  pengelompokan  data  yang diinginkan. Adapun langkah dalam cluster dengan algoritma K-Means yaitu : 1. Menentukan  Jumlah  Cluster  Menentukan jumlah  cluster  yang  digunakan  pada  data penjualan triplek sebanyak 3 cluster diantaranya Paling laku, laku, dan kurang laku berdasarkan data penjualan dalam 1 tahun.
2. Menentukan  Centroid  Penentuan  pusat  awal cluster  (centroid)  ditentukan  secara  random atau  acak  yang  diambil  dari  data  yang  ada.
Nilai  cluster  1  diambil  dari  baris  ke-10,  nilai cluster 2 pada baris ke-34, nilai cluster 3 pada baris ke-50.
Tabel 3. Centroid Awal C Tebal Panjang Lebar C1 26 850 800 C2 14 1240 1220 C3 10 2440 1220 3. Menghitung  Jarak  dari  Centroid  Menghitung jarak  antara  titik  centroid  dengan  titik  tiap objek dengan menggunakan Euclidian Distance.  Adapun penghitungan centroid awal secara  manual. Perhitungannya adalah  sebagai berikut :
D(i,f) = √ (Xi1 - X1j)2 + (X2i - X2j)2 +...+(Xki - Xkj)2 Menghitung jarak data pada setiap centroid: Jarak data pada Centroid 1 [Tebal 26, Panjang 850, Lebar 800] Euclidean (01, C1) = √ (16 - 26)² + (2440 - 850)² + (1220  - 800)² = √ 100 + 2528100 + 1764000 = 1645 Jarak data pada Centroid 2 [Tebal 14, Panjang

## 1240, Lebar 1220]
Euclidean (01, C2) = √ (16 - 14)² + (2440 - 1240)² + (1220 - 1220)² = √ 4 + 1440000 + 0 = 1200 Jarak data pada Centroid 3 [Tebal 10, Panjang 2440, Lebar 1220] Euclidean (01, C3) = √ (16 - 10)² + (2440 - 2440)² + (1220 - 1220)² = √ 36 + 0 + 0= 6
Setelah  didapatkan  Nilai  dari  masing  masing Clustering  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pengecekan data antara clustering C1, C2  dan  C3  untuk  mendapatkan  jarak  terdekat dengan pusat data clustering. Setelah mendapatkan  nilai  dari  jarak  terdekat  maka  tiap clustring  dilakukan  perbandingan  nilai  dimana nilai yang paling terdekat dari pusat data clustring akan  memiliki  nilai  1  atau  di  simbolkan  dengan variabel satu yang menandakan bahwa  No.1 lebih masuk  kedalam  clustering  1.  Dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini.
Tabel  4.  Perhitungan  Jarak  dan  Pengelompokan Data IterasiKe-1
C1 C2 C3
Jara k
Ted ekat Clu ster 0 Cluste r 1 Cl us te r 2
1645 120 0 6 6
1 1645 120 0 5 5
1
1645 120 0 10 10
1
1645 120 0 3 3
1
1645 120 0 4 4
1
1645 120 0 1 1
1
1645 120 0 2 2
1
1645 120 0 8 8 1 1645 120 0 2 2 1 0 573 164 0 1
5 2 573 164 5 2 1
10 573 164 5 10 1
12 573 164 5 12 1
4 573 164
5 4 1 573 1 120 0 1 1 574 11 120 0 11 1 1645 120 0 4 4
1 1645 120 0 1 1
1 1645 120 0 15 15
1
1645 120 0 22 22 1 574 10 120 0 10 1 573 6 120 0 6 1 1645 120 0 8 8 1 573 2 120 0 2 1 1645 120
0 5 5 1645 120 0 7 7 1 573 5 1200 5 1 573 4 1200 4 1 1645 120 0 2 2 1 1645 120 0 12 12
1
1645 120 0 16 16
1
1645 120 0 14 14 1 573 8 1200 8 1 573 0 1200 0 1 573 2 1200 2 1 573 8 1200 8 1
15 573 1645  15 1 19 573 1645  19 1 6 573 1645 6 1 8 573 1645 8 1 12 573 1645  12 1 4 573 1645 4 1
14 573 1645  14 1 1 573 1645 1 1 573 11 1200  11 1 574 12 1200  12 1 573 6 1200 6 1 1645 120 0 6 6 1 1645 120 0 20 20 1
1645 120 0 0 0 1
573 12 1200  12 1 573 10 1200  10 1 573 18 1200  18 1 573 0 1200 0 1 573 4 1200 4 1 573 16 1200 16 1 1 573 1645 1 1 11 573 1645 11 1 17 573 1645 17 1 16 573 1645 16 1 Tabel 8. Centroid Baru Iterasi Ke-1 C Tebal Panjang Lebar C1 15 2440 1220 C2 17 850 800 C3 16 1240 1220

## 4.1 Hasil dan Pembahasan
Pada  Implementasi  Dan  Pengujian  disini  kita menggunakan sebuah Software RapidMiner Studio  Versi  7.1,  dengan  pengujian  data menggunakan software kita akan membandingkan bagaimana  hasil  pengolahan  data  secara  manual dengan  hasil  pengolahan  data  menggunakan sebuah  software.  Pada  gambar  5  merupakan
halaman  utama  dari  aplikasi  RapidMiner  Studio v.7.1  saat  pertama  kali  membuka  aplikasi  setelah proses loading selesai terlihat pada gambar berikut :
Gambar 5. Halaman Utama RapidMiner v.7.1
Pada  tampilan  halaman  utama  ada  lima  menu yang akan digunakan yaitu :
1. Icon  New  Process  berfungsi  untuk  membuat halaman proses kerja Data Mining yang baru.
2. Open  Process  berfungsi  untuk  membuka proses yang sudah ada direpository
sebelumnya.
3. Learn
berisikan petunjuk-petunjuk menggunakan RapidMiner Studio v.8.2.
4. Berikut ini adalah tampilan New Process yang akan  digunakan  untuk  memulai  proses  kerja baru terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. New Process RapidMiner v.7.1
Tampilan  new  process  adalah  untuk  membuat halaman  kerja  pada  RapidMiner  Studio  v.7.1. Import  data  dilakukan  untuk  memasukkan  data yang  akan  diuji  dalam  bentuk  format  .xls  atau .xlsx. Berikut adalah cara untuk melakukan import file Microsoft Excel. Untuk membuat mengimport data  yang  akan  diproses,  maka  dilakukan  New process, dengan cara klik kanan     Insert Operator Data Access     Files    Read  Read Excel.
Gambar 7. Tampilan Import Data Dengan Membuat Operator Baru
Setelah selesai maka akan tampil read excel pada RapidMiner Studio v.8.2, Seperti terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Operator Baru Read Excel.
Kemudian  mencari  lokasi  file  yang  sudah  dibuat
sebelumnya  dengan  format  .xlsx  .  atau  xls,  pilih dan  kemudian  simpan.  Pada  pengujian  ini  data yang  akan  diuji  disimpan  dengan  nama  DATA PENJUALAN  TRIPLEK.xlsx  lalu  pilih  diklik, seperti Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Data Import
Pada gambar 10 menampilkan data yang sudah di import, sehingga tombol pada operator read excel tidak  ada  lagi  tanda  seru  warna  kuning (menandakan  operator  telah  berisi  data  dan  siap diolah).
Gambar 10. Tampilan Operator Data Siap Import
Langkah selanjutnya adalah dengan menambahkan operator K-Means dengan cara klik kanan        Insert Operator      Modeling Segmentation       K-Means.
Gambar 11. Menambahkan Operator K-Means
Hubungkan  data  dengan  clustering  kmeans  untuk mengetahui  output  ke  arah  result.  Apabila  sudah terhubung  maka  tentukan  jumlah  cluster  dan maksimal runs yang diberikan.
Gambar 12. Tampilan Untuk Proses K-Means
Selanjutnya  melakukan  pengaturan  algoritma  K- Means,  yang  diatur  pada  menu  Parametere Clustering  K-Means,  seperti  terlihat  pada  gambar 13.
Gambar 13. Penentuan Jumlah Cluster
Pada gambar 13 di atas dilakukan pengaturan nilai k,  di  mana  k  merupakan  nilai  yang  digunakan untuk  menentukan  jumlah    cluster  yang  akan dibentuk.  Di  sini  jumlah  cluster  yang  akan dibentuk  adalah  sebanyak  3  cluster  sesuai tingkatan  yaitu  Paling  Laris,  Laris  dan  Kurang Laris. Terakhir klik Tombol Play ,Setelah proses  running,  akan  tampil  Example  Set  (Read Excel), seperti yang terlihat pada gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Running Data
Pada  bagian  Example  Set  terdapat  beberapa bentuk  hasil  cluster  yaitu:  Data  View,  Statistics View,  Charts,  Advanced  Charts  dan  Annotations. Untuk Cluster model terdapat Description, Folder View, Graph View, Centroid Table, Centroid Plot View dan Annotations. Pada Hasil Pengujian Data terdapatlah  beberapa  output  yang  dihasilkan  oleh software RapidMiner v.7.1 yaitu :
1. ExampleSet,  Pada  ExampleSet  dapat  dilihat beberapa  tampilan  hasil  cluster,  yaitu  Data View.  Data  View  merupakan  tampilan  hasil cluster  data  secara  keseluruhan  sesuai  dengan data yang telah diinputkan.
Gambar 15. Tampilan Hasil Cluster Pada Data
View
Chart merupakan tampilan grafik
hasil
pengelompokan atau cluster sampel data penjualan triplek dengan 3 cluster.
Gambar 16. Tampilan Pie pada Chart
Pada gambar 16, dapat dilihat untuk cluster 0 kategori  Laris dengan jumlah 17, cluster 1 kategori kurang laris dengan jumlah 20, sedangkan cluster 2 kategori paling laris dengan jumlah 23 orang.
2. Cluster  Model  (Clustering),  Pada  Cluster
Model  (Clustering)  dapat  dilihat  beberapa tampilan  hasil  cluster,  yaitu  Text  View  yang merupakan  tampilan  hasil  pengelompokan berdasarkan  cluster  dan  jumlah  anggotanya. Tampilan  Text  View  akan  terlihat  pada gambar 17.
Gambar 17. Tampilan Text View
Gambar 18. Tampilan Grafik
Tampilan  grafik  menunjukan  hasil  bahwa  garis merah  merupakan  produk  paling  laris,  garis  hijau merupakan produk laris dan garis biru merupakan produk kurang laris.
Gambar 19. Tampilan Folder View
Folder  View  merupakan  tampilan  data  bagian- bagian cluster secara keseluruhan, dimana masing –  masing  anggota  cluster  menampilkan  hasil perhitungan cluster. Dimana cluster 0 terdapat 17 data  yang  laris,  cluster  1  terdapat  20  data  yang kurang laris, cluster 2 terdapat 23 data yang paling laris

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian yang sudah dikemukakan pada
sebelumnya, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan,
1. Metode Clustering dengan algoritma K–Means dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data penjualan triplek berdasarkan jumlah penjualannya,  yaitu  Laris,  kurang  Laris,  Dan paling  Laris.  Sehingga  pihak  pabrik  dapat mengantisipasi  produk  triplek  yang  kurang laris ini bagaimana supaya menjadi laris,
2. Metode  Clustering  dapat  digunakan  untuk membantu pabrik
dalam melakukan
pengelompokan  triplek,  Berdasarkan  hasil penetuan  nilai  centroid  secara  random  dengan menggunakan  rumus  Euclidean  Distance secara  manual  dengan  software  ternyata  hasil perhitungan  akhirnya  sama  yaitu    didapat  3 iterasi  dengan  nilai  cluster  C0  berjumlah  17 barang  laris,  nilai  cluster  1  berjumlah  20 barang  kurang  laris  dan  nilai  cluster  2 berjumlah  23  barang  paling  laris,  berikut penjabarannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Muningsih,  Elly, And  Sri Kiswati.
"Penerapan Metode K-Means
Untuk  Clustering  Produk  Online Shop  Dalam  Penentuan  Stok Barang." Bianglala Informatika 3.1 (2015). [2]  Mardalius,  Mardalius.  "Pemanfaatan  Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan  Data  Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma  K-Means." Jurteksi 4.2
(2018): 123-132.
[3] Tamba,  Saut  Parsaoran,  And  Felix  Toknady Kesuma.  "Penerapan Data Mining
Untuk Menentukan Penjualan Sparepart  Toyota  Dengan  Metode K-Means Clustering." Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima (Jusikom Prima) 2.2 (2019): 67-72. [4] Siska, Sri Tria. "Analisa Dan Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Kubikasi  Air  Terjual  Berdasarkan Pengelompokan Pelanggan Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering." Jtip:  Jurnal Teknologi Informasi Dan Pendidikan 9.1 (2016): 86-93. [5]  Sulastri,  Heni,  And  Acep  Irham  Gufroni. "Penerapan  Data  Mining  Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia." Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi 3.2 (2017): 299-305.
[6]  Efendi,  Dwi  Marisa,  And  Ferly  Ardhy.
"Penerapan Data Mining Untuk Peramalan Penjualan Obat Dengan  Menggunakan  Single Exponential Smoothing Di Apotek Hamzah Farma." Prosiding Seminar Nasional  Darmajaya .  Vol.  1. No. 1. 2018.