## PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOID PADA PENJUALAN KERUDUNG E-COMMERCE SHOPEE: FIFAU HIJAB
Riri Narasati, Ratih Lestari, Ruli Herdiana, Ryan Hamonangan, Saeful Anawar Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jln.Perjuangan N0.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 ririnarasati@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa dampak signifikan terhadap berbagai sektor,  termasuk  dalam  ranah  bisnis  dan  perdagangan.  Penjualan  melalui  platform  e-commerce  semakin berkembang pesat dengan munculnya berbagai strategi pemasaran yang inovatif. Seiring dengan popularitas e- commerce yang terus meningkat, penjualan produk melalui platform daring menjadi salah satu strategi penting bagi  para  pelaku  usaha.  Di  tengah  persaingan  yang  semakin  ketat,  penerapan  strategi  pemasaran  yang  efektif menjadi  kunci  utama  bagi  kesuksesan  penjualan.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  clustering  dalam  strategi pemasaran data mining. Clustering merupakan salah satu teknik dalam data mining untuk menemukan kumpulan data yang mempunyai persamaan dengan data lain atau ketidaksamaan data dengan yang lain.  Proses clustering dilakukan  dengan  menggunakan  k-medoids  pada  data  transaksi  penjualan  toko  kerudung  fifauhijab  di  Shopee pada bulan Juni 2023 dan terdiri dari 300 data. Permasalahan yang ada pada penelitian ini untuk menentukan stok produk hanya didasarkan pada ketersediaan barang di rak kerudung, yang seringkali menghasilkan masalah seperti kekurangan atau kelebihan stok produk karena tidak mempertimbangkan preferensi konsumen. Pendekatan yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  k-medoids  clustering,  software  yang  digunakan rapidminer. Disimpulkan dari hasil pengujian dengan  menggunakan algoritma k-medoids clustering dihasilkan untuk pengelompokkan stok produk mendapati hasil 8 cluster terbaik dengan nilai davies bouldin 0.457.
Kata kunci :  algoritma k-medoids, e-commerce, pemasaran, shopee

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pesat di bidang informatika telah memberikan  dampak  yang  signifikan  pada  berbagai aspek  kehidupan  manusia,  termasuk  dalam  ranah teknologi,  bisnis,  dan  pendidikan.  Terutama  dalam konteks perdagangan elektronik (e-commerce), inovasi  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah memfasilitasi pertumbuhan dan perkembangan bisnis secara  luar  biasa.  Fenomena  ini  semakin  diperkuat dengan  munculnya  berbagai  platform  e-commerce yang  menawarkan  aksesibilitas  dan  kemudahan  bagi para  pelaku  usaha  untuk  memasarkan  dan  menjual produk  secara  global.  Dalam  konteks  tersebut, penjualan  produk  kerudung  melalui  platform  e- commerce, seperti Shopee, juga mengalami peningkatan signifikan.
Meskipun demikian, dalam menghadapi persaingan  yang  semakin  ketat,  strategi  pemasaran yang  efektif  menjadi  hal  yang  sangat  penting  bagi keberhasilan  penjualan  produk.  Dalam  hal  ini, penerapan  algoritma  K-medoid  sebagai  strategi pemasaran  di  platform  e-commerce  Shopee  telah menjadi fokus utama para peneliti dan praktisi bisnis.
Banyaknya  persaingan  yang  ada  antar  toko kerudung sehingga membutuhkan strategi pemasaran. Srategi  pemasaran  adalah  pola  pikir  pemasaran  yang akan digunakan untuk mencapai tujuan pemasarannya. Strategi pemasaran diantaranya berisi strategi spesifik untuk target pasar, penetapan posisi, bauran pemasaran dan  besarnya  pengeluaran  pemasaran  [1].  Saat  ini strategi pemasaran yang dilakukan oleh toko kerudung online Fifauhijab adalah dengan cara riset pasar, yaitu
dengan mencari tahu mengenai produk kerudung yang terjual  di  toko  kerudung  online  lainnya  sehingga kurang  efektif.  Selain  itu,  penentuan  stok  produk hanya didasarkan  pada  ketersediaan  barang  di  rak kerudung,  yang  seringkali  menghasilkan  masalah seperti kekurangan atau kelebihan stok produk karena tidak mempertimbangkan preferensi konsumen.
Toko  Fifau  Hijab  memiliki  kumpulan  data transaksi penjualan kerudung  di e-commerce shopee. Data  ini,  dapat membentuk  sebuah  informasi  atau pemetaan  penjualan.  Salah  satu  cara  pengelolaan untuk pemanfaatan data sebagai sumber informasi dan mengolah  data  yang  berukuran  besar  adalah menggunakan  teknik  data  mining.  Namun  toko  fifau hijab  tersebut  belum  bisa  mengolah  data  yang  lebih akurat.  Dalam  konteks  ini,  penting  untuk  menyoroti peran strategi pemasaran yang tepat dalam memperkuat  kehadiran  merek  dan  produk  di  pasar digital.  Terutama,  merek  "Fifau  Hijab"  yang beroperasi  di  Shopee  perlu  mengadopsi  pendekatan yang  lebih  efisien  dalam  menjangkau  pelanggan potensial dan meningkatkan daya saing produk mereka di tengah persaingan industri yang semakin sengit.
Berbagai penelitian yang terkait dengan penentuan  strategi  pemasaran  pada  produk  sudah pernah  dilakukan  dengan  berbagai  metode.  Seperti yang  dilakukan  oleh  [2]  dengan  judul  Pemanfaatan Metode  K-Means  Dalam  Penentuan  Persediaan Barang, pada penelitian tersebut peneliti menggunakan  metode  k-means  untuk  mengolah dataset  transaksi  penjualan  produk  pasta  pada  Gia
Restaurant  Jakarta.  Data  yang  digunakan  dari  bulan Januari  sampai  Desember  2017.  Hasil  yang  didapat dari  penelitian  ini  menghasilkan  2  cluster  dengan cluster  pertama  terdiri  dari  15  data  yang  merupakan kelompok produk untuk jumlah sedikit, cluster kedua terdiri dari 6 data yang merupakan kelompok produk untuk jumlah banyak.
Penelitian  lain  dilakukan  oleh  [3]  dengan  judul Implemetasi  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Menentukan  Arketipe  Pembelian  Suku  Cadang  dan Asesoris  Komputer  (Studi  Kasus:  Toko  Laksamana Komputer  Dumai),  pada  penelitian  tersebut  peneliti menggunakan  metode  K-Means  untuk  mengolah dataset  transaksi  penjualan  pada  toko  tersebut.  Hasil dari penelitian ini menghasilkan 3 cluster, pada cluster 2  dan  3  yang  sering  diminati  komsumen.  Adapun penelitian  lainnya  oleh  [4]  dengan  judul  Evaluasi  K- Means  dan  KMedoids  pada  Dataset  Kecil.  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode  k-means  dan  k- medoids untuk mengolah dataset yang berukuran kecil yaitu  Iris  dan  Wine.  Terdapat  4  atribut  dan  150  data pada dataset Iris, sedangkan dataset Wine terdiri dari 13  atribut  dan  178  data.  Kedua  algoritma  tersebut kemudian  dibandingkan  dengan  evaluasi  clustering menggunakan DBI, sehingga menghasilkan algoritma k-means lebih baik dibandingkan dengan k-medoids.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  bagaimana mengelompokkan data penjualan dengan algoritma k- medois.  Dengan  menganalisis  data  penjualan,  maka akan  dapat  ditentukan  mana  yang  perlu  diperbaiki dalam  hal  penjualan.  Informasi  ini  kemudian  dapat digunakan oleh pihak e-commers sebagai acuan dalam menyusun  strategi  pemasaran  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  produk  tersebut  dalam  penjualan. Untuk mengetahui berapa banyak produk yang terjual pada  kerudung  dilakukan  penelitian  dalam  bentuk clustering.  Hasil  dari  pengelompokkan  tersebut dijadikan  dasar  untuk  strategi  pemasaran.  Selain  itu, meningkatkan  target  penjualan  agar  menjadi  lebih tepat  sasaran  dengan  berbagai  tindakan  yang  bisa dilakukan  seperti  memberikan  strategi  diskon. Manfaat  penelitian  ini  adalah  memberikan  diskon kepada para konsumen atau pembeli agar lebih tertarik dan  minat  membeli  produk  tersebut  dengan  harapan dapat  berkontribusi  pada  peningkatan  penjualan produk mereka.
Dengan menganalisis data penjualan, maka akan dapat ditentukan mana yang perlu diperbaiki dalam hal penjualan.  Untuk  mengetahui  berapa  banyak  produk yang terjual pada kerudung dilakukan penelitian dalam bentuk clustering. Hasil dari pengelompokkan tersebut dijadikan  dasar  untuk  strategi  pemasaran.  Selain  itu, meningkatkan  target  penjualan  agar  menjadi  lebih tepat  sasaran  dengan  berbagai  tindakan  yang  bisa dilakukan  seperti  memberikan  strategi  diskon. Manfaat  penelitian  ini  adalah  memberikan  diskon kepada para konsumen atau pembeli agar lebih tertarik dan  minat  membeli  produk  tersebut  dengan  harapan dapat  berkontribusi  pada  peningkatan  penjualan produk  mereka.  Selain  itu  dapat  digunakan  sebagai
referensi  utama  terutama  dalam  hal  memberikan strategi  diskon  pada  penjualan  kerudung  di  e- commerce shopee.
Metode  Penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  mencakup  serangkaian  langkah  yang terstruktur  untuk  analisis  data.  Pada  penelitian  ini analisa  data  mining  dilakukan  dengan  menggunakan metode clustering. Metode untuk melakukan clustering dapat dikategorikan menjadi empat metode, yaitu: partitioning, hierarchical, grid-based and model- based.  Clustering  berbasis  partitioning  menghasilkan partisi  dari  data  sehingga  objek  dalam  cluster  lebih mirip satu sama lain dari pada objek yang ada dalam cluster  lain.  K-Medoids  adalah  contoh  dari  metode partitioning.  Untuk  mengambil  nilai  rata-rata  dari objek dalam sebuah cluster sebagai titik acuan, medoid dapat digunakan, yang merupakan objek dalam sebuah cluster  yang  paling  terpusat.  Strategi  dasar  dari algoritma  clustering  K-Medoids  adalah  untuk menemukan  k cluster dalam  n objek dengan pertama kali  secara  arbitrarily  menemukan  wakil  dari  objek (medoid)  [5].  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan algoritma  K-Medoids  untuk  pengelompokan  data penjualan,  sehingga  akan  ditemukan  informasi  yang dapat  digunakan  untuk  penentuan  strategi  pemasaran produk yang tepat.
Penelitian  ini  diharapkan  untuk  menghasilkan akurasi  yang  lebih  baik  untuk  dipakai  oleh  peneliti selanjutnya  dan  para  pihak  yang  akan  menggunakan algoritma  ini.  Selain  itu,  implementasi  algoritma  K- Medoids  juga  dapat  membantu  perusahaan  dalam mengelola  data  transaksi  penjualan  yang  besar  dan kompleks  menjadi  informasi  yang  lebih  berarti. Kontribusi  dari  penelitian  ini  yaitu  memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang penggunaan algoritma  K-Medoids dalam  mengolah data transaksi penjualan.  Penelitian  ini  juga  memberikan  contoh konkret  tentang  bagaimana  algoritma  -  algoritma  ini dapat  diterapkan  dalam  konteks  bisnis  nyata.  Hasil penelitian  ini  dapat menjadi  dasar  untuk  penelitian lanjutan  dalam  bidang  data  mining  dan  analisis penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma K-Medoids
Algoritma  K-Medoids  merupakan  salah  satu metode  clustering  yang  berfungsi  untuk  memecah dataset  menjadi  kelompok-kelompok  dan  mampu mengatasi  kelemahan  dari  metode  K-Means  yang sensitive terhadap outlier[6].

## 2.2. Klasterisasi
Clustering  adalah  proses  pengelompokan  benda serupa  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda,  atau  lebih tepatnya  partisi  dari  sebuah  data  set  kedalam  subset, sehingga data dalam setiap subset memiliki arti yang bermanfaat.  Sebuah  cluster  terdiri  dari  kumpulan benda-benda  yang  mirip  antara satu  dengan  yang lainnya dan berbeda dengan benda yang terdapat pada cluster  lainnya.  Algoritma  clustering  terdiri  dari  dua
bagian  yaitu  secara  hirarkis  dan  secara  partitional. Algoritma  hirarkis  menemukan  cluster  secara berurutan  dimana  cluster  ditetapkan  sebelumnya, sedangkan  algoritma  partitional  menentukan  semua kelompok pada waktu tertentu[7].

## 2.3. Data Mining
Data mining atau sering juga disebut knowledge discovery  in  database  (KDD)  adalah  suatu  kegiatan mengumpulkan,  mengolah,  menggunakan  data  yang berukuran  besar  untuk  menemukan  aturan  atau  pola yang dapat di simpan dalam data base maupun media penyimpanan lainnya[8].

## 2.4. Pengelompokan
Pengelompokan  merupakan  suatu  teknik  dalam data mining yang digunakan untuk menganalisis data yang  bertujuan  untuk  memecahkan  permasalahan dalam  pengelompokan  data  atau  lebih  tepatnya memisahkan dari dataset.[9]

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  gambar  dibawah  ini  merupakan  proses tahapan  penelitian  menggunakan  KDD( knowledge discovery  database ).  Proses  KDD  merupakan  suatu
pendekatan  yang  menggunakan  teknik  data  mining untuk mengekstak pengetahuan yang dianggap relevan sesuai dengan spesifikasi ukuran dan batas tertentu.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  table  dibawah  ini  merupakan  pembahasan dari  masing-masing  proses  dari  tahapan  KDD ( knowledge discovery data base ), berikut penjelasannya seperti dibawah ini: Tabel 1. Tahapan KDD Tahapan Aktivitas Deskripi Aktivitas Data Selection Mengumpulkan, mempersiapkan data dan dalam bentuk file excel Tahapan ini merupakan tahapan awal yaitu mempersiapkan data yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian, mulai dari identifikasi masalah, pengambilan data, sampai penerapan algoritma K-Medoids. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data transaksi penjualan pada toko kerudung online Fifau Hijab pada bulan Juni tahun 2023 yang memiliki 9 atribut yaitu: tanggal, nama produk, jumlah transaksi, disukai, dan penilaian 1 sampai dengan 5. Atribut yang dipilih berjumlah 2 dari total 9 atribut. PreProcessing/Cleaning Melakukan Penanganan Missing Value Melakukan Penanganan Missing Value : Melakukan penanganan missing value pada tiap atribut, tahap ini bertujuan untuk meningkatkan nilai akurasinya. Transformation Mengubah atribut nama produk menjadi pengkodean angka Pada tahap transformasi hal yang dilakukan yaitu merubah data menjadi bentuk yang sesuai untuk dilakukan proses data mining . Pada tahap ini mengubah atribut nama produk menjadi pengkodean angka 1 sampai dengan 10 sesuai dengan jumlah jenis kerudung.
Data Mining Melukan penerapan algoritma Pada tahap ini melakukan clustering pada dataset yang telah di transformation. Proses pengklasteran akan dilakukan dengan menggunakan metode k-medoids. Dimulai dari memasukan jumlah data yang dibutuhkan dan jumlah cluster yang telah ditentukan. Selanjutnya dilakukan proses dari seluruh perhitungan k-medoids. Hasil cluster akan ditampilkan pada akhir proses ketika proses perhitungan telah selesai. Interpretation/ Evaluation Melakukan Perhitungan metrik kluster Dalam tahap ini dilakukan evaluasi performa metode penelitian yang telah digunakan dengan melihat hasil akurasi. Tahap evaluasi clustering dalam penelitian ini menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection Data yang digunakan penulis adalah menggunakan data sekunder yang dilakukan pada toko Fifau Hijab penjualan kerudung dalam bentuk format excel.  Dataset  yang  berhasil  diperoleh  yaitu  data transaksi  penjualan  pada  bulan  juni  2023  dengan jumlah  300  data.  Pada  tahap  ini  menggunakan
Operator Read Excel yang berfungsi sebagai pembaca data  xlsx.  Operator  ini  merujuk  pada  file  excel  yang bernama book1.xlsx.

## Gambar 2. Operator Read Excel

## 4.2. Data Processing
Processing  data  adalah  langkah  penting  dalam proses  analisis  data.  Karena  tidak  semua  data  yang digunakan siap digunakan begitu saja. Seperti adanya missing  value sehingga  perlu  dilakukan  penanganan data  untuk  medapatkan  hasil  yang  lebih  akurat. Namun,  pada  dataset  yang  digunakan  tidak  ada missing  value sehingga  bisa  langsung  melakukan tahap selanjutnya yaitu transformation data.

## 4.3. Transformasi
Pada tahap transformasi hal yang dilakukan yaitu merubah  data  menjadi  bentuk  yang  sesuai  untuk dilakukan  proses  data  mining.  Pada  tahap  ini  tidak semua  atribut  akan  digunakan  dikarenakan  atribut tersebut tidak berpengaruh dalam tahap pengelompokan data. Pada tahap ini mengubah atribut nama  produk  menjadi  pengkodean  angka  1  sampai dengan 10 sesuai dengan jumlah jenis kerudung.

## 4.4. Data Mining
Tahap data mining dilakukan  pemilihan  metode algoritma  K-Medoids  untuk  mengelompokan  data penjualan produk pada penjualan kerudung fifauhijab. Pada penelitian ini, penerapan menggunakan algoritma k-medoids dengan bantuan tools RapidMiner.  Pada tahap ini penentuan jumlah cluster merupakan  langkah  yang  harus  dilakukan.  Hasil  dari pengelompokkan  tersebut  dimana  akan  dijadikan sebagai  acuan  untuk  melakukan  penentuan  stok produk.  Pada  langkah  ini  menggunakan  Operator  K- Medoids, seperti gambar dibawah ini.
Gambar 3. Gambar Operator K-Medoids
Pada Selanjutnya adalah menghubungkan semua operator  seperti  data,  clustering  dan  cluster permormance  distance  untuk  mengetahui  output kearah  result  ini  bertujuan  utnuk  melihat  hasil  data akurasi  dengan  menggunakan  model  algoritma  k- medoids clustering yang sudah diproses, setelah semua terhubung lalu klik tombol run setelah klik tombol run setelah  klik  tombol  run  hasil  akurasi  datanya  akan otomatis muncul.

## 4.5. Interpretation/Evalution
Pada  tahap  cluster  model  pada  tahapan  ini menampilkan nilai titik pusat pada setiap cluster . Nilai tersebut  akan  menjadi  acuan  perhitungan  pada  setiap data  set  dengan  mengukur  nilai  klasterisasi  dengan algoritma  K-Medoids  yang  berarti  bahwa  penentuan stok  produk  dilihat  dari  pengclusteran  tersebut  akan dikelompokkan  menjadi  8  cluster  yaitu  cluster  0, cluster 1, cluster 2, cluster 3, cluster 4, cluster 5, cluster 6, cluster 7.
Gambar 4. Hasil Cluster Model
Pada hasil performance vector pada gambar 4 ini dihasilkan  dari  percobaan  nilai  K2  sampai  K20,  dari hasil  percobaan  tersebut  dihasilkan  nilai  K8  dengan hasil nilai 0.457, semakin hasil mendekati 0 semakin baik  nilai  clusternya,  maka  jumlah  cluster  terbaik terdapat  pada  percobaan  nili  K8.  Nilai  hasil performance  dihasilkan  dari  cluster  yang  paling terbaik  yang  mendekati  0  /  nilai  cluster  yang  paling kecil.

## Gambar 5. Hasil Performance Vector
Pengujian  tahap  ini  membantu  menentukan jumlah  cluster  yang  optimal  melalui  hasil  komputasi dan  pemodelan  klister.  Evaluasi  dilakukan  dengan memanfaatkan  metode  Davies  Bouldin  Index  (DBI), yang  merupakan  cara  untuk  mengevaluasi  kualitas kalster.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dapat  disimpulkan  bahwa  dari  permasalahan pada  penelitian  ini  penerapan  algoritma  k-medoids dapat  mengidentifikasi  penentuan  stok  produk.  Pada hasil  analisis  menggunakan  algoritma  k-medoids clustering menghasilkan 8 kelompok berupa cluster_0
dengan  hasil  47  items,  cluster_1  dengan  hasil  39 items,cluster_2  dengan  hasil  28  items,  cluster_3 dengan hasil 40 items, cluster_4 dengan hasil 54 items, cluster_5 dengan hasil 21 items, cluster_6 dengan hasil 38  items,  cluster_7  dengan  hasil  33  items,  hasil pengujian dengan mennggunakan aplikasi rapidminer mendapatkan  nilai  K  optimum  adalah  8  dengan  nilai DBI (Davies Bouldin Index) sebesar 0.457.
Saran  untuk  penelitian  berikutnya  adalah mengatasi  kekurangan  pada  penelitian  ini  dengan memperluas  jumlah  data  yang  digunakan,  sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat. Selain itu penelitian  selanjutnya  dapat  mempertimbangkan penngunaan  algoritma  data  mining  tambahan  atau bahkan  dua  algoritma  sebagai  pembanding  yang berbeda. Dengan demikian, hasil pengelompokan data dapat menjadi lebih beragam dan mendalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  ,  &  A.  Philip,  “Prinsip-prinsip   Pemasaran,” 2012.
[2]  S. Setiawan,  “Pemanfaatan  Metode  K- Means   Dalam  Penentuan  Persediaan  Barang. In Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System  Embedded & Logic,” vol. 6, 2018.
[3]  Fauzansyah,  “Implementasi  Algoritma  KMeans
Clustering Untuk Menentukan Arketipe Pembelian Suku Cadang Dan Asesoris   Komputer(Studi  Kasus  Di  Toko Laksamana  Komputer Dumai).,” 2017.
[4]  R. D. , & A. D. J. Ramadhani, “Evaluasi KMeans dan K-Medoids pada Dataset Kecil. In  Seminar nasional Informatika dan Aplikasinya,” 2017.
[5]  T. Velmurugan, “‘Efficiency of k-Means and K- Medoids  Algorithms  for  Clustering  Arbitrary Data  Points,’ ,” 2012.
[6]  T. A. Asri Dwi Andini, “Implementasi Algoritma K-Medoid  Untuk  Klasterisasi  data  penyakit pasien RSUD Kota Bandung,” 2020.
[7]  E. Alb. J. S. Ni Putu Eka Merliana, “Clustering,” 2018.
[8]  F. S. A. E. Ai Rohmah, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering, Analysis Untuk Menentukan  Hambatan  Pembelajaran  Daring,” 2021.
[9]  R. A. S. Hasyrif SY, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Pengelompokan Penyebaran Diare di Kota Makassar,” 2019.