## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.1, Juli 2022, pp. 40~46 e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means
Genta Triyandana 1 *, Lala Aprianti Putri 2 **, Yuyun Umaidah 3 *
* Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang genta.triyandana18117@student.unsika.ac.id 1 , lala.aprianti18051@student.unsika.ac.id 2 , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-01-07 Revised 2022-04-28 Accepted 2022-05-9 Data mining can be used to find solutions in making sales decisions to increase sales. Sales  data  storage  stores  many  sales  transaction  records,  where  each  document provides  products  purchased  by  customers  in  each  sales  transaction.  A  problem began to arise  with an excess stockpiling of materials. The number of fluctuating sales causes the stock of available materials to be unstable and can directly impact consumers.  Mistakes  in  predicting  sales  caused  the  coffee  shop  to  buy  large quantities of material stock, which were not widely used or sold out, so the supply of  these  materials  swelled  in  the  warehouse.  One  way  to  be  implemented  is  by applying data  mining because there  are  ways and  methods to  meet needs, one  of which is the need for extensive information, then the information that we can use to determine quality in determining a decision. Therefore, it is hoped that this research can help Dpom Coffee minimize material stock inventory management cases such as shortages and excesses and make policies to increase sales by grouping menus based on sales levels using the K-means algorithm. Based on the results of processing the sales dataset at Dpom Coffee, it produces 3 cluster s, namely Cluster 1 with eight menus with low sales levels, cluster 2 with 40 menus with moderate sales  levels, and cluster 3 with seven menus with high sales levels. The accuracy or performance of the k-means algorithm results in a Davies Bouldin index value of 0.457.
Keyword:
Data Mining,
Clustering,
K-Means, Tingkat Penjualan This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. PENDAHULUAN
Dpom Coffee merupakan suatu UMKM yang bergerak di bidang kuliner. Dpom coffee telah berdiri sejak tahun 2020 yang memusatkan penjualan dengan berbagai macam menu minuman  seperti  kopi  dan  the  serta  makanan. Berkembangnya teknologi saat ini, kita dapat memanfaatkan untuk  mempermudah  dan  memaksimalkan  pekerjaan  kita sehari – hari, baik dari aspek apapun. Dalam hal bisnis pun, transaksi  yang  telah  terjadi  dapat  disimpan  dalam  bentuk digital  pada  sebuah  komputer.    Proses  transaksi  pun mengalami kemajuan dengan berbagai cara dan metode yang dilakukan  untuk  meningkatkan  tingkat  penjualansuatu produk. Maka dari itu diperlukan suatu analisa dalam sebuah bisnis untuk mempertahankan bahkan meningkatkan tingkat penjualan. Salah satu metode analisa yang digunakan yaitu penerapan Data mining dengan menggunakan pengelompokkan  atau  clustering.  Data  mining  dapat
dimanfaatkan  untuk  mendapatkan  solusi  dalam  suatu pengambilan keputusan dalam penjualan demi meningkatkan  penjualan.  Penyimpanan  data  penjualan menyimpan  jumlah  record  transaksi  penjualan  yang  besar, dimana  setiap record  memberikan produk  yang dibeli oleh pelanggan dalam setiap transaksi penjualan.
Suatu masalah mulai muncul, dimana adanya penimbunan stok  bahan  yang  berlebih.  Jumlah  penjualan  yang  fluaktif menyebabkan stok bahan yang tersedia tidak stabil dan dapat berdampak langsung ke konsumen. Jika ketersediaan bahan yang  tidak  dikelola  dengan  baik  juga  berdampak  pada coffeeshop tersebut, dimana jika bahan habis saat permintaan konsumen  tinggi,  maka  akan  menyebabkan  permintaan produk atau menu harus diganti atau dibatalkan, dimana hal tersebut  dapat  berdampak  buruk  pada  suatu  coffeeshop tersebut.
Kesalahan  dalam  memprediksi  penjualan  menjadi penyebab coffeeshop tersebut  membeli  stok  bahan  dalam
Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means (Genta Triyandana)
41
jumlah besar yang pada akhirnya tidak banyak dingunakan atau  tidak  habis  terjual  sehingga  stok  bahan  tersebut membengkak  di  gudang,  Dengan  demikian,  penimbunan dapat  mengakibatkan  coffeeshop  tersebut  mengalami kerugian dikarenakan biaya yang harus keluar untuk proses penyimpanan  bahan  sehingga  pimpinan  kesulitan  untuk mengetahui produk atau menu mana yang lebih diminati dan banyak  terjual.  Harga  dapat  menjadi  penentu  dalam keberhasilan  suatu  usaha  [1],  karena  harga  menentukan berapa  banyak  keuntungan  yang  akan  diperoleh  dari penjualan tersebut.
Salah  satu  cara  yang  dapat  diimplementasikan  yaitu dengan  menerapkan  penggunaan Data  mining ,  karena terdapat cara dan metode untuk memenuhi kebutuhan, salah satunya  yaitu  kebutuhan  informasi  yang  luas,  lalu  dari informasi yang telah kita dapat jika kita  manfaatkan untuk menentukan  suatu  kualitas  dalam  menentukan  suatu keputusan.  Data  mining  dapat  dimanfaatkan  oleh  pebisnis dalam pengambilan keputusan secara cepat dan juga tepat [2] Hasil dari data mining dapat dimanfaatkan dalam membantu pengambilan keputusan di masa mendatang [3] [4]
Penelitian  terkait  data  mining  dalam  pengelompokkan dengan  metode  k-means  pernah  dilakukan  oleh  [3] menghasilkan  bahwa  dengan  memanfaatkan  metode  data mining menggunakan K-means dapat sangat membantu dan memudahkan  toko  Helai  dalam  mengembangkan  strategi persediaan  stok  baju.  Dalam  penelitian  [5],  yang menghasilkan  model  pengelompokkan  dengan  k-means menghasilkan  akurasi  sebesar  87%.  Penelitian  lain  yang dilakukan  [6]  menghasilkan  nilai  akurasi  model pengelompokkan  sebesar  81%.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Handoko  pada  model  pengelompokkan  penjualan produk  Telkomsel  menggunakan  k-means  menghasilkan akurasi sebesar 99%.
Maka dari itu diharapkan penelitian ini dapat membantu Dpom  Coffee untuk  meminimalisir  kasus  manajemen persediaan stok bahan seperti kekurangan maupun kelebihan dan  membuat  kebijakan  dengan  tujuan  meningkatkan penjualan. Penelitian lain [7] juga menjelaskan, memahami keinginan  serta  kebutuhan  konsumen  merupakan  hal  yang penting  untuk  mencapai  keberhasilandalam  memasarkan suatu  produk.    Selanjutnya  penelitian  [8]  menjelaskan, pengaruh pertumbuhan penjualan mencerminkan kerberhasilan  investasi  periode  masa  lalu  serta  dapat dimanfaatkan sebagai indikator permintaan konsumen.
Berdasarkan  yang  sudah  dijelaskan  diatas,  maka  pada penelitian  kali  ini  akan  dilakukan  pengelompokkan  menu pada  Dpom  coffee  berdasarkan  tingkat  penjualan  dengan menggunakan  algoritma  K-means.  Diharapkan  pemilik coffeshop dapat melakukan pemasaran dengan strategi yang tepat dalam melayani kebutuhan konsumen.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Data mining dapat disebut sebagai suatu proses pencarian atau  penambangan  demi  mendapatkan  indormasi  dari sekumpulan data yang berjumlah besar (Big data) [9]. Hasil dari  penambangan  informasi  tersebut  kemudian  digunakan untuk  menguraikan  pengetahuan  yang  bertujuan  untuk menentukan  sebuah  keputusan  dalam  strategi  bisnis  [10]. Menurut  [11], Data  mining dikelompokkan  menjadi beberapa bagian, yaitu Deskripsi, Klasifikasi [12], Estimasi, Prediksi, Pengelompokkan, dan Asosiasi.
Menurut  [13], Clustering atau  Pengelompokkan  adalah metode  statistic  yang  digunakan  untuk  mngelompokkan banyak  data  atau  objek  kedalam  kelompok  –  kelompok berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki  objek  atau  data tersebut. Clustering merupakan  metode  yang  bersifat unsupervised  atau  tanpa  arahan  dimana  karakteristik  tiap kluster  tidak  ditentukan  sebelumnya,  melainkan  menurut kemiripan atribut – atribut dari suatu kelompok.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [14] dengan  menerapkan  data  mining  dengan  metode  k-means pada toko sepatu merupakan sistem yang tepat bagi pemilik toko  sepatu  dalam  menentukan  penjualan  produk  yang diminati dan kurang diminati.
K-Means merupakan salah satu algoritma clustering yang digunakan  dalam  proses Data  mining .  K-Means  bekerja dengan cara melakukan pengelompokkan secara partisi yang memisahkan  data  kedalam  kelompok  –kelompok  tertentu dengan  meminimalkan  rata  –  rata  jarak  setiap  data klasternya.  Metode  ini  merupakan  metode  pengklasteran atau  pengelompokkan  yang  paling  terkenal  dan  banyak digunakan  karena  sederhana,  mudah  diimplementasikan, serta  mampu  mengelompokkan  data  yang  besar  dan kompleksitas waktunya linear 0(nKT) dengan n merupakan jumlah dokumen, K yaitu jumlah klaster dan T adalah jumlah iterasi. Metode ini dikembangkan oleh Mc Queen pada tahun 1967  [15].  Perbandingan  algoritma  K-means  dengan  K- Medoids  [16]  dalam  melakukan  pengelompokkan  data transaksi bongkar muat, yang menghasilkan perbedaan yang tidak begitu jauh atau signifikan, perbedaan hanya terdapat diwaktu  komputasi  k-means  lebih  cepat  dengan  waktu  1 detik sedangkan k-medoids membutuhkan waktu sebanyak 1 menit  38  detik,  yang  berarti  semakin  banyak  iterasi  maka proses pengolahan data akan semakin lama.
Dalam  menghitung  jarak  antara  data  dan  centroid  akan menggunakan  persamaan Eucliden  Distance . Euclidian Distance adalah suatu metode untuk menghitung jarak dari 2 buah  titik  dalam Euclidian  space [17].  Berikut  persamaan atau rumus dari Euclidian Distance :
Keterangan: d = jarak antara x dan y
42
x = data pusat cluster y = data atribut
i  = setiap data n = banyak/jumlah data xi = data pada pusat cluster ke i yi = data pada setiap data ke i
Adapun  dalam  algoritma k-means  clustering terdapat salah  satu  uji  validitas  internal  pada  metode  yaitu  Davies- Bouldin Index (DBI)  [18]  [19]. DBI berlandasan dari nilai kohesi  dan  separasi.  Dimana  kohesi  adalah  jumlah  dari kedekatan  data  terhadap centroid dari cluster yang  diikuti. Sedangkan  separasi  merupakan  jarak  antar centroid dari cluster tersebut  [6].  Dalam  melakukan  implementasi  atau pengolahan  data,  akan  menggunakan tools  Microsoft  excel dan RapidMiner.  Microsoft  excel adalah  program  aplikasi atau  tools  untuk  mengolah  angka  yang  dibuat  atau dikeluarkan  oleh Microsoft  Corp .  Sedangkan RapidMiner adalah aplikasi atau perangkat lunak yang dapat digunakan untuk  pengolahan  data  berdasarkan  prinsip  serta  algoritma Data mining .

## III. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode penelitian Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). CRISP-DM adalah suatu standar dalam proses data  mining  yang  berfungsi  untuk  melakukan  tahapan analisis dari suatu industri sebagai dasar strategi pemecahan masalah bisnis atau suatu penelitian [20] .

## Gambar 1. Flowchart Metode Penelitian
Berikut penjelasan dari setiap tahapan yang ada di atas.

## A. Bussines Understanding
Pada  awal  tahapan  ini  akan  berfokus  mengenai pemahaman tujuan berdasarkan penilaian bisnis dimana dari pemahaman  tersebut  akan  diubah  menjadi  sebuah  rencana awal  data  mining  yang  akan  dirancang  demi  mencapai tujuan.

## B. Data Understanding
Pada  tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  kegiatan  berupa pengumpulan,  pendeskripsian,  dan  eksplorasi  data  mana yang  akan  bermanfaat  bagi  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Karawang,  kemudian  dari  data  tersebut  diidentifikasi  dan dipelajari  data  yang  mana  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.  Data  didapatkan  dari  Dpom  Coffee  terkait  data penjualan dari bulan Januari – November 2021.

## C. Data Preparation
Pada tahap ini akan dilakukan terkait persiapan terhadap data  yang  telah  didapatkan  sebelumnya.  Persiapan  yang dilakukan  yaitu  seperti  data  selection,  data  preprocessing, dan Transformation. Tahap ini dilakukan guna membangun data  mentah  awal  menjadi  dataset  akhir  yang  selanjutnya akan digunakan pada tahap pemodelan.

## D. Modeling
Pada tahap ini akan dilakukan proses dalam menentukan dan  penerapan  teknik  atau  metode  data  mining  terhadap dataset  akhir  yang  telah  disiapkan  untuk  pengelompokkan menu  makanan  dan  minuman  pada  Dpom  Coffee.  Pada penelitian  ini  akan  menggunakan  pemodelan  algoritma  K- means Clustering.

## E. Evaluation
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisa  atau  pengukuran ketepatan  terhadap  pemodelan  yang  telah  dilakukan. Evaluasi  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  Davies Bouldin Index (DBI), dimana metode ini merupakan metode penguji  kualitas  berdasarkan  klaster  yang  dihasilkan. Evaluasi  ditujukan  untuk  mengetahui  pemodelan  yang dilakukan  apakah  sudah  tepat  dan  sesuai  diterapkan  pada kasus  penelitian  ini  serta  sudah  sesuai  rencana  awal penelitian.  Selanjutnya  dari  hasil  evaluasi  tersebut  adalah menentukan langkah berikutnya apakah bisa dilanjutkan atau diulang dari awal karena tidak sesuai dengan rencana awal penelitian.

## F. Deployment
Tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  penyebaran  hasil  dari penelitian  yang  sudah  dilakukan  dijadikan  sebagai  laporan atau  presentasi  dari  pengetahuan  yang  telah  didapat berdasarkan  pemodelan  dan  evaluasi  pada  proses  data mining.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  penjualan  di  Dpom  Coffee  pada  tahun  2021.  Data tersebut terdiri dari 55 data menu dengan 2 variabel. Berikut data  penjualan  dari  Dpom  Coffee  yang  ditampilkan  pada Tabel 1.
Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means (Genta Triyandana)
T ABEL 1.
D ATASET P ENJUALAN D POM C OFFEE Product Harga Total Penjualan V60 15000 216 Tubruk 10000 27 Vietnam Drip Hot 13000 257 Vietnam Drip Ice 15000 100 Espresso 10000 178 Americano Hot 13000 139 Americano Ice 15000 57 Cappucino Hot 15000 90 Cappucino Ice 16000 389 Cafe Latte Hot 15000 332 Cafe Latte Ice 16000 371 Caramel latte Hot 15000 60 Caramel latte Ice 16000 344 Hazelnut Latte Hot 15000 54 Hazelnut Latte Ice 16000 320 Vanilla Latte Hot 15000 12 Vanilla Latte ice 16000 467 KOPASUS 15000 774 Air Mineral 350ml 5000 1020 Moccacino Hot 14000 40 Moccacino Ice 15000 53 Matcha Hot 14000 10 Matcha Ice 15000 769 Coklat Hot 14000 65 Coklat Ice 15000 434 Butter Bir 15000 15 Kopi Bir 15000 246 Lemon tea 10000 964 Geraldine 20000 102 Japanese Ice 15000 90 Caramel Machiato Ice 23000 47 Jasmine Latte 18000 75 Rajampat 20000 274 Blue Bottels 20000 40 Susu Putih 10000 137 Lychee Tea 17000 241 Hazelnut Coklat Ice 19000 267 Caramel Coklat Ice 19000 99 V60 (Guess Beans) 18000 100 Rice Bowl 1 Paper 15000 367 Mie Rebus Toping 15000 96 Mie Goreng Toping 15000 98 Kentang Goreng 15000 367 Sosis Goreng 13000 49 Cireng 13000 65 Otak - Otak 13000 140 Roti Bakar Coklat Keju 15000 100 Jamur Crispy 12000 277 Dimsum 15000 234 Kentang Sepatu Wedges 15000 96
Onion Ring 15000 61 Ricebowl Barbeque 15000 362 Chicken Holy Wings 15000 154 Nasi 4000 106 Topping Telur 4000 82
Langkah  awal  dalam  algoritma  k-means  adalah menentukan jumlah K atau cluster . Kemudian menentukan centroid atau pusat cluster secara acak (random).  Parameter dalam  mengukur  kinerja  atau  akurasi  algoritma  K-means dilakukan dengan menghitung Davies Blouldin Index (DBI) . DBI  adalah  algoritma  yang  memiliki  hasil cluster berdasarkan  jarak inter-cluster rendah  (kemiripan inter- cluster tinggi) dan jarak antar cluster tinggi (kesaman inter- cluster rendah)  akan  mempunyai  nilai  DBI  rendah. Kumpulan cluster dengan nilai DBI terendah akan dianggap sebagai  algoritma  terbaik.  Dengan  melakukan  evaluasi berdasarkan jumlah K, yaitu K = 2, K = 3 dan K = 4, maka nilai DBI yang didapat sebagai berikut:
 K = 2 : -0,539
 K = 3 : -0,457
 K = 4 : -0,471
Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  cluster  yang  dipilih cluster berjumlah 3 (K = 3), yang terdiri dari cluster 1 (C1) merupakan menu dengan tingkat penjualan rendah, cluster 2 (C2) merupakan menu dengan tingkat penjualan sedang, dan cluster 3  (C3)  merupakan  menu  dengan  tingkat  penjualan tinggi.
Penentuan  awal cluster ini  dapat  diasumsikan  sebagai berikut:
Centroid 1, diambil dari data ke- 1 : (216, 15000) Centroid 2, diambil dari data ke- 27 : (246, 15000) Centroid 1, diambil dari data ke- 48 : (277, 12000) Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak antara data dengan  centroid  awal  menggunakan  persamaan  Euclidean distance. Kemudian mengelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan  data  yang  memiliki  jarak  terdekat  maka  data tersebut  akan  masuk  kedalam cluster tersebut  yang dijelaskan pada Tabel 2.
T ABEL 2. H ASIL J ARAK T ERDEKAT DAN C LUSTER (I TERASI 1) Product C1 C2 C3 Jarak Terde kat Class V60 0 30 3001 0 1 Tubruk 5004 5005 2016 2016 3 Vietnam Drip Hot 2000 2000 1000 1000 3 Vietnam Drip Ice 116 146 3005 116 1 Espresso 5000 5000 2002 2002 3 Americano Hot 2001 2003 1009 1009 3 Americano Ice 159 189 3008 159 1 Cappucino Hot 126 156 3006 126 1 Cappucino Ice 1015 1010 4002 1010 2 Cafe Latte Hot 116 86 3001 86 2
44 Cafe Latte Ice 1012 1008 4001 1008 2 Caramel latte Hot 156 186 3008 156 1 Caramel latte Ice 1008 1005 4001 1005 2 Hazelnut Latte Hot 162 192 3008 162 1 Hazelnut Latte Ice 1005 1003 4000 1003 2 Vanilla Latte Hot 204 234 3012 204 1 Vanilla Latte ice 1031 1024 4005 1024 2 KOPASUS 558 528 3041 528 2 Air Mineral 350ml 10032 10030 7039 7039 3 Moccacino Hot 1015 1021 2014 1015 1 Moccacino Ice 163 193 3008 163 1 Matcha Hot 1021 1027 2018 1021 1 Matcha Ice 553 523 3040 523 2 Coklat Hot 1011 1016 2011 1011 1 Coklat Ice 218 188 3004 188 2 Butter Bir 201 231 3011 201 1 Kopi Bir 30 0 3000 0 2 Lemon tea 5056 5051 2115 2115 3 Geraldine 5001 5002 8002 5001 1 Japanese Ice 126 156 3006 126 1 Caramel Machiato Ice 8002 8002 11002 8002 1 Jasmine Latte 3003 3005 6003 3003 1 Rajampat 5000 5000 8000 5000 2 Blue Bottels 5003 5004 8004 5003 1 Susu Putih 5001 5001 2005 2005 3 Lychee Tea 2000 2000 5000 2000 2 Hazelnut Coklat Ice 4000 4000 7000 4000 2 Caramel Coklat Ice 4002 4003 7002 4002 1 V60 (Guess Beans) 3002 3004 6003 3002 1 Rice Bowl 1 Paper 151 121 3001 121 2 Mie Rebus Toping 120 150 3005 120 1 Mie Goreng Toping 118 148 3005 118 1 Kentang Goreng 151 121 3001 121 2 Sosis Goreng 2007 2010 1026 1026 3 Cireng 2006 2008 1022 1022 3 Otak - Otak 2001 2003 1009 1009 3 Roti Bakar Coklat Keju 116 146 3005 116 1 Jamur Crispy 3001 3000 0 0 3 Dimsum 18 12 3000 12 2 Kentang Sepatu Wedges 120 150 3005 120 1 Onion Ring 155 185 3008 155 1 Ricebowl Barbeque 146 116 3001 116 2 Chicken Holy Wings 62 92 3003 62 1 Nasi 11001 11001 8002 8002 3 Topping Telur 11001 11001 8002 8002 3
Setelah itu menentukan centroid baru dengan  menghitung rata-rata  data  yang  ada  dimasing  –  masing cluster .  Lalu ulangi  kembali  menghitung  jarak  terdekat  dengan  centroid baru untuk tahapan iterasi selanjutnya.
Proses iterasi akan terus dilakukan hingga  nilai centroid serta letak atau posisi cluster tidak berubah atau berpindah lagi.  Pada  penelitian  ini  iterasi  dilakukan  hingga  iterasi  5. Berikut  adalah  hasil  perhitungan  pengulangan  atau  iterasi ke-5, dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini :
T ABEL 3.

## H
ASIL ITERASI KE 5 Product C1 C2 C3 Jarak Terde kat Clas s V60 4626 225 7430 225 2 Tubruk 9626 4779 2451 2451 3 Vietnam Drip Hot 6626 1776 5430 1776 2 Vietnam Drip Ice 4625 251 7433 251 2 Espresso 9625 4775 2435 2435 3 Americano Hot 6625 1776 5433 1776 2 Americano Ice 4626 272 7435 272 2 Cappucino Hot 4625 255 7433 255 2 Cappucino Ice 3635 1238 8429 1238 2 Cafe Latte Hot 4630 256 7429 256 2 Cafe Latte Ice 3633 1235 8429 1235 2 Caramel latte Hot 4625 271 7435 271 2 Caramel latte Ice 3632 1232 8429 1232 2 Hazelnut Latte Hot 4626 274 7435 274 2 Hazelnut Latte Ice 3630 1230 8429 1230 2 Vanilla Latte Hot 4626 300 7437 300 2 Vanilla Latte ice 3641 1252 8429 1252 2 KOPASUS 4670 607 7440 607 2 Air Mineral 350ml 14652 9808 2655 2655 3 Moccacino Hot 5626 793 6436 793 2 Moccacino Ice 4626 275 7435 275 2 Matcha Hot 5626 800 6438 800 2 Matcha Ice 4670 602 7440 602 2 Coklat Hot 5625 788 6435 788 2 Coklat Ice 4635 317 7429 317 2 Butter Bir 4626 298 7437 298 2 Kopi Bir 4627 228 7429 228 2 Lemon tea 9661 4834 2503 2503 3 Geraldine 376 5226 12431 376 1
e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means (Genta Triyandana)
Japanese Ice 4625 255 7433 255 2 Caramel Machiato Ice 3376 8227 15432 3376 1 Jasmine Latte 1626 3228 10432 1626 1 Rajampat 403 5225 12429 403 1 Blue Bottels 385 5228 12433 385 1 Susu Putih 9625 4776 2439 2439 3 Lychee Tea 2628 2225 9429 2225 2 Hazelnut Coklat Ice 641 4225 11429 641 1 Caramel Coklat Ice 626 4226 11432 626 1 V60 (Guess Beans) 1625 3227 10432 1625 1 Rice Bowl 1 Paper 4631 274 7429 274 2 Mie Rebus Toping 4625 252 7433 252 2 Mie Goreng Toping 4625 251 7433 251 2 Kentang Goreng 4631 274 7429 274 2 Sosis Goreng 6625 1782 5437 1782 2 Cireng 6625 1781 5437 1781 2 Otak - Otak 6625 1776 5433 1776 2 Roti Bakar Coklat Keju 4625 251 7433 251 2 Jamur Crispy 7627 2776 4429 2776 2 Dimsum 4626 226 7430 226 2 Kentang Sepatu Wedges 4625 252 7433 252 2 Onion Ring 4625 270 7435 270 2 Ricebowl Barbeque 4631 271 7429 271 2 Chicken Holy Wings 4625 232 7431 232 2 Nasi 15625 10776 3580 3580 3 Topping Telur 15625 10776 3582 3582 3
Pada iterasi kelima, hasil data yang dikelompokkan sama dengan  hasil  pengelompokkan  iterasi  sebelumnya  atau keempat,  dengan  demikian  proses  pengolahan  dataset dihentikan. Hasil dari pengolahan dataset didapatkan cluster 1 sebanyak 8 menu, cluster 2 sebanyak 40 menu dan cluster 3 sebanyak 7 menu.
Pada penelitian ini, akan mengimplementasi algoritma k- means  menggunakan tools atau  alat RapidMiner dengan menggunakan  nilai  K  =  2  sampai  dengan  K=4  yang kemudian dilakukan evaluasi dengan uji validasi clustering yaitu Daives  Bouldin  Index  (DBI) untuk  mengidentifikasi atau mengetahui cluster terbaik.

## Gambar 2. Hasil Cluster Algoritma K-means
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  pengolahan  data penjualan di Dpom Coffee berdasarkan Algoritma K-means yang  dibagi  menjadi  3 cluster dengan  nilai  uji  validasi terendah  berdasarkan  DBI  yaitu  sebesar  -0,457, menghasilkan Cluster 0  sebanyak  40  menu, Cluster 1 sebanyak 7 menu dan cluster 2 sebanyak 8 menu. Dimana berdasarkan  centroid  akhir  menunjukkan  bahwa Cluster 0 merupakan cluster sedang, Cluster 1  merupakan cluster tinggi dan Cluster 2 merupakan cluster rendah.
T ABEL 4. H ASIL C ENTROID AKHIR Atribut Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Total 210.275 359.143 125.5 Harga 14775 7571.429 19625

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan dataset penjualan di Dpom Coffee  menggunakan tools  Rapidminer ,  menghasilkan  3 cluster dengan nilai DBI sebesar -0.457, yaitu dengan cluster 1 menu dengan tingkat penjualan rendah sebanyak 8 yaitu, Geraldine,  Caramel  Machiato  Ice,  Jasmine  Latte,  Raja Ampat, Blue Bottles, Hazelnut Coklat Ice, Caramel Coklat Ice  dan  V60(Guesss  beans).  Cluster  2  dengan  menu  yang memiliki tingkat penjualan sedang sebanyak 40 yaitu, V60, Vietnam  Drip(Hot/Ice),  Americano(Hot/Ice),  Cappuchino (Hot/Ice), CoffeeshopLatte (Hot/Ice), Vanilla Late (Hot/Ice), Kopasus,  Moccachino  (Hot/Ice),  Matcha  (Hot/Ice),  Coklat (Hot/Ice),  Butter Bir,  Kopi  Bir,  Japanese  Ice,  Lychee  Tea, Rice  Bowl  Black  Paper,  Mie  Rebus  Toping,  Mie  Goreng Toping, Kentang Goreng, Sosis Goreng, Cireng, Otak –otak, Roti  bakar  Coklat  Keju,  Jamur  Crispy,  Dimsum,  Kentang Sepatu  Wedges,  Onion  Ring,  RiceBowl  Barbequw,  dan Chicken holywings. Sedangkan untuk Cluster 3 sebanyak 7 Menu  dengan  tingkat  penjualan  tinggi  yaitu,  Air  Mineral, Espresso, Lemon tea, Susu putih, Tubruk, Nasi, dan Topiing Telur.
Dalam  hasil  tersebut  masih  ada  beberapa  menu  yang tingkat  penjualannya  masih  rendah.  Dengan  demikian  hal tersebut  dapat  dijasikan  sebagai  acuan  bagi  Dpom  Coffee untuk  mengevaluasi,  mengatur  strategi  penjualan  atau mengatur stok bahan menu di Dpom Coffee.
46
Dengan demikian, penerapan data  mining menggunakan algoritma  k-means  clustering  dapat  dimanfaatkan  dalam menjalankan bisnis coffeeshop untuk mengetahui pengelompokan  menu  makanan  dan  minuman  mana  yang diminati atau kurang diminati berdasarkan harga dan jumlah penjualan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada  pihak  Dpom  Coffee  yang  telah  memberikan  izin untuk  akses  data  penjualan  dan  menjadikan  Dpom  Coffee sebagai tempat objek penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  D.  Kharisma1  and  N.  Nurkomalasari,  “Penerapan  Strategi  Bauran Pemasaran  Di  Umkm  Katering  Di  Semarang  Barat,” Gemawisata: Jurnal  Ilmiah  Pariwisata ,  vol.  17,  no.  2,  Art.  no.  2,  May  2021,
Accessed: May 09, 2022. [Online]. Available: http://stiepari.greenfrog-ts.co.id/jurnal/index.php/JT/article/view/250
[2]  S.  Nurajizah,  “Analisa  Transaksi  Penjualan  Obat  menggunakan Algoritma  Apriori  |  Nurajizah  |  INOVTEK  Polbeng  -  Seri Informatika,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  35–44,  2019,  doi: https://doi.org/10.35314/isi.v4i1.938.
[3]  Normah, I. Yulianti, D. Novianti, M. N. Winnarto, A. Zumarniansyah, and S. Linawati, “Comparison of Classification C4.5 Algorithms and Naïve  Bayes  Classifier  in  Determining  Merchant  Acceptance  on Sponsorship  Program,” J.  Phys.:  Conf.  Ser. ,  vol.  1641,  no.  1,  p. 012006, Nov. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012006.
[4]  D. E. Kurniawan and A. Fatulloh, “Clustering of Social Conditions in Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information  System,” International  Journal  of  Earth  Sciences  and Engineering (IJEE) , vol. 10, no. 5, pp. 1076–1080, 2017.
[5]  I. S. M. Negara, P. Purwono, and I. A. Ashari, “Analisa Cluster Data Transaksi Penjualan Minimarket Selama Pandemi Covid-19 dengan Algoritma K-means,” JOINTECS (Journal of Information Technology and  Computer  Science) ,  vol.  6,  no.  3,  Art.  no.  3,  Sep.  2021,  doi: 10.31328/jointecs.v6i3.2693.
[6]  R.  Kesuma  Dinata,  H.  Novriando,  N.  Hasdyna,  and  S.  Retno, “Reduksi  Atribut  Menggunakan  Information  Gain  untuk  Optimasi Cluster  Algoritma  K-Means  |  Dinata  |  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika).” https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/37606 (accessed May 09, 2022).
[7]  A.  S.  Mardani,  “Strategi  Marketing  dalam  Pengembangan  UMKM Kopi  Jetak  Mentari  Menurut  Perspektif  Syariah  (Studi  Kasus  pada UMKM  Kopi  Jetak  Mentari  di  Desa  Kedungdowo),”  skripsi,  IAIN KUDUS,  2020.  Accessed:  May  09,  2022.  [Online].  Available: http://repository.iainkudus.ac.id/4417/
[8]  H.  Halma,  “Analisis  Penjualan  Minuman  Thai  Tea  Pada  Toko IL.SHOP18  Di  Sangatta:,” Madani  Accounting  And  Management Journal ,  vol.  7,  no.  2,  Art.  no.  2,  Sep.  2021,  doi: 10.51882/jamm.v7i2.40.
[9]  J. Han, J. Pei, and M. Kamber, Data mining: concepts and techniques . Elsevier, 2011.
[10]  A.  Sumiah  and  N.  Mirantika,  “Perbandingan  Metode  K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes untuk Rekomendasi Penentuan Mahasiswa Penerima Beasiswa pada Universitas Kuningan,” Buffer Informatika , vol. 6, no. 1, pp. 1–14, 2020.
[11]  A. A. Fajrin and A. Maulana, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor,” Kumpulan  Jurnal  Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 5, no. 01, pp. 1–10, 2018.
[12]  P.  Prasetyawan,  I.  Ahmad, R.  I.  Borman,  Y.  A.  Pahlevi,  and  D. E. Kurniawan, “Classification of the Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural Network,” 2018, pp. 1–5.
[13]  E.  Fammaldo  and  L.  Hakim,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Tingkat  Kesejahteraan  Keluarga Untuk  Program  Kartu  Indonesia  Pintar,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi Infomasi Terapan , vol. 5, no. 1, pp. 23–31, 2018.
[14]  F.  A.  Bramasta  and  R.  Halilintar,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan Strategi Penjualan Toko Sepatu,” 2021, vol. 5, no. 2, pp. 236–241.
[15]  M. N. V. Waworuntu and M. F. Amin, “Penerapan Metode K-Means Untuk Pemetaan Calon Penerima Jamkesda,” KLIK-Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol. 5, no. 2, pp. 190–200, 2018.
[16]  R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk  Pengelompokkan  Data Obat dengan Silhouette Coefficient di Puskesmas Karangsambung,” Journal of Applied Informatics and Computing , vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[17]  M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance,  dan  Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K-Means Clustering berbasis Chi-Square,” Jurnal Informatika , vol. 4, no. 01, pp. 20–24, 2019.
[18]  F. Mahmuda, M. A. R. Sitorus, H. Widyastuti, and D. E. Kurniawan, “Clustering  Profil  Pengunjung  Perpustakaan  Menggunakan Algoritma K-Means,” Journal of Applied Informatics and Computing , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, 2017, doi: 10.30871/jaic.v1i1.476.
[19]  I. F. Ashari, R. Banjarnahor, D. R. Farida, S. P. Aisyah, A. P. Dewi, and  N.  Humaya,  “Application  of  Data  Mining  with  the  K-Means Clustering  Method  and  Davies  Bouldin  Index  for  Grouping  IMDB Movies,” Journal of Applied Informatics and Computing , vol. 6, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3485.
[20]  Y.  P.  Sari,  A.  Primajaya,  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Implementasi Algoritma  K-Means  untuk  Clustering  Penyebaran  Tuberkulosis  di Kabupaten Karawang,” INOVTEK Polbeng-Seri Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 229–239, 2020.