## IMPLEMENTASI DATA MINING PADA DATA PENJUALAN PAKAIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN OPTIMIZE PARAMETER GRID
Dila Aryani, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia aryaaryani315@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi telah berdampak besar pada sektor perdagangan dan bisnis, khususnya dalam e- commerce. Menurut website https://www.statista.com/topics/871/online-shopping E-commerce  Worldwide  - Statistics  &  Facts    Pada  tahun  2019,  sekitar  1,92  miliar  orang  terlibat  dalam  transaksi e-commerce ,  dengan Indonesia  mencatatkan  sebagai  pengguna  tertinggi  pada  tahun  2018.  Pakaian  berkontribusi  besar  pada perkembangan bisnis di Indonesia. Toko rizki_collection123 merupakan salah satu pelaku bisnis yang berjualan di E-commerce . Tantangan utama yang dihadapi  oleh Toko rizki_collection123 adalah belum mendapatkannya informasi  dari  data  penjualan  untuk  meningkatkan  strategi  bisnis.  Tujuan  utama  dilakukan  penelitian  terhadap data  penjualan  untuk  mengetahui  nilai  k  optimal  berdasarkan  parameter,  maka  diperlukan  operator optimize parameter  grid untuk  mempercepat  pengelompokan  data  penjualan  untuk  mengetahui  informasi  karakteristik yang  ada  pada  dataset,  dengan ParameterMixed  Measure .  Penelitian  ini  menggunakan  Metode Data  Mining Algoritma K-Means Clustering dengan Optimize Parameter Grid . Penelitian ini  menggunakan Teknik analisis data Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Algoritma K-Means dipilih  karena  cukup  efektif  dalam pengelompokan  data  yang  besar  seperti  data  hasil  penjualan. Tools yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu RapidMiner v.10.2. Hasil clustering berdasarkan Davies Bouldin Index terendah terbentuknya 3 cluster dengan Measure type BregmanDivergences pada DBI= 0,035. Cluste r 0 memiliki sebanyak 2859 item atau sekitar 41,15% dari total transaksi 6946, sedangkan Cluster 1 memiliki 2392 item atau sekitar 34,44%. Cluster 2 memiliki 1695 item atau sekitar 24,41%
Kata kunci:  Data Mining, Clustering, K-Means, Optimize Parameter Grid, Knowledge Discovery in Database.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan dan kemajuan teknologi berjalan seiring dengan kebutuhan Masyarakat sangat berdampak pada sektor perdagangan dan bisnis [1]. E- commerce menjadi solusi transaksi yang sangat praktis hanya  memerlukan  perangkat  elektronik  dan  koneksi internet [2]. Pada tahun tahun 2019 sekitar 1,92 miliar orang  terlibat  dalam  transaksi  jual-beli  melalui e- commerce [3]. Dengan Indonesia mencatatkan sebagai pengguna tertinggi pada tahun 2018 dan pertumbuhan mencapai  78%  [4].  Pentingnya  pakaian  sebagai kebutuhan  manusia  yang  berfungsi  sebagai  penutup dan pelindung tubuh manusia. Menjadikan permintaan akan  pakaian    semakin  tinggi,  dan  pakaian  sangat berkontribusi  pada  perkembangan  perdagangan  dan bisnis di Indonesia [5].
Toko  rizki_collection123  merupakan  salah  satu pelaku  bisnis  yang  berjualan  di E-commerce yang menjual pakaian. Toko rizki_collection123 bergabung pada platform E-commerce Shopee sekitar 4 tahun lalu yaitu  tepatnya  pada  tahun  2020.  Permasalahan  yang dihadapi  oleh  Toko  rizki_collection123  merupakan contoh  nyata  dari  tantangan  yang  diahadapi  oleh banyak penjual Pakaian di E-commerce saat ini. Dalam era  digital  yang  serba  cepat  ini,  dinamika  pasar berubah dengan sangat cepat dan pelaku bisnis harus mampu beradaptasi dengan perubahan tersebut. Salah satu tantangan utama adalah penumpukan stok barang.
Hal  ini  tidak  hanya  memenuhi  ruang  penyimpanan, tetapi  juga  dapat  menimbulkan  kerugian  jika  barang tersebut tidak laku terjual. Oleh karena itu, manajemen stok  yang  efisien  sangan  penting  dalam  bisnis e- commerce . Persaingan harga yang ketat juga menjadi tantangan lainnya. Dengan banyaknya pelaku bisnis di platform E-commece ,  konsumen  memiliki  banyak pilihan.  Oleh  karena  itu,  penetapan  harga  yang  tepat sangat  penting  untuk  menarik  konsumen  sekaligus memastikan  keuntungan.  Selain  itu,  perubahan preferensi  konsumen  yang  cepat  juga  menjadi tantangan.  Konsumen  saat  ini  lebih  berpengetahuan dan  memiliki akses ke informasi  yang luas, sehingga preferensi pembeli dapat berubah dengan cepat. Maka dari  itu,  untuk  mengatasi  tantangan-tantangan  ini, diperlukan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  data penjualan. Sayangnya, banyak pebisnis termasuk Toko rizki_collection123,  belum  memanfaatkan  potensi data penjualan mereka sepenuhnya.
Metode  yang  dipilih  untuk  melakukan  analisis pada  dataset  ini  yaitu,  menggunakan  Metode Data Mining Algoritma K-Means Clustering dengan Teknik analisis Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) . Knowledge  Discovery  in  Database adalah  Suatu rangkaian aktivitas yang melibatkan proses pengumpulan  dan  pemanfaatan  data  historis  dengan tujuan  mengidentifikasi  pola  atau  hubungan  dalam kumpulan data yang memiliki skala besar[6].
Data  Mining adalah  proses  menemukan  pola yang  menarik  dan  tersembunyi  dari  Kumpulan  data yang besar [7]. Clustering adalah metode pengelompokan  data  yang  dilakukan  berdasarkan kemiripan  karakteristik  data  [6]. Algoritma  K-Means adalah algoritma yang  banyak  digunakan  dalam cluster ing  karena  kemudahan  dan  efisiensinya  yang diakui  oleh IEEE sebagai  salah  satu  dari algoritma data mining teratas [8]. Algoritma K-Means Clustering juga  dikenal  sebagai  metode  pengelompokan  data yang relatif lebih sederhana untuk diimplementasikan [9].  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  penelitian, studi ini mengambil pendekatan Knowledge Discovery In  Database (KDD), pendekatan  ini  mencakup serangkaian  tahapan,  dengan  tujuan  mengidentifikasi hubungan  dalam  dataset  yang  memiliki  ukuran  besar [6].  Evaluasi clustering yang  digunakan, Davies- Bouldin  Index yaitu  metode  untuk  menentukan efisiensi atau jumlah cluster yang ideal dalam proses pengelompokan,  Dimana  semakin  kecil  nilai  hasil perhitungan Davies-Bouldin maka  semakin  akurat nilai cluster (K) yang digunakan [10]. Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan  teknologi  data  mining.  khusunya algoritma  K-Means,  pada  data  penjualan  Toko rizki_collection123.  Dengan  melakukan  penelitian, diharapkan dapat diketahui dari dalam data penjualan yang  dapat  membantu  toko  dalam  merumuskan strategi bisnis yang lebih efektif. Signifikasi penelitian ini terletak pada potensinya untuk mengisi kesenjangan pengetahuan tentang bagaimana teknologi data mining digunakan dalam konteks bisnis e-commerce,  sehingga  dapat  memberikan  kontribusi pada  bidang  informatika  dengan menunjukan bagaimana algoritma dan teknologi yang dikembangkan  dalam  bidang  ini  dapat  diterapkan untuk membantu pebisnis.
Hasil  analisa  clustering  menggunakan  data penjualan pakaian di platfom e-commerce menggunakan  algoritma  k-means  dengan  optimize parameter  grid  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  mendalam  terkait  dinamika  penjualan  dan perilaku  pelanggan.  Sehingga  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  preferensi pelanggan  dan  pola  penjualan  pada  platfrom  e- commerce.  Dengan  pemahaman  ini,  pebisnis  dapat mengoptimalkan  strategi  terkait  pengelolaan  stok, personalisasi pengalaman pelanggan, dan penyesuaian kampanye pemasaran.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining merupakan  suatu  proses  yang menggunakan  Teknik  statistic,  matematika, Artificial Intelligence , dan machine learning
untuk mengekstraksi serta mengidengtifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai basis  data  besar  [11].  Secara  umum,  data  mining merupakan  suatu  proses  analisis  dan  eksplorasi  data yang  melibatkan  volume  besar  untuk  menemukan
pola-pola yang memiliki signifikasi [12]. Data Mining memiliki  fungsi  untuk  melakukan clustering ,  selain melakukan  tugas  lain  seperti  memberikan  deskripsi, estimasi,  prediksi,  klasifikasi  dan  mengidentifikasi asosiasi[13].  Pada  penelitian  ini  proses  data  mining dilakukan pada software RapidMiner v.10.2.

## 2.2. Clustering
Clustering adalah  suatu  proses  penting  dalam rangkaian  Data  Mining  yang  mengidentifikasi kelompok atau cluster alami dalam basis data dengan mengoptimalkan  suatu  kriteria  pengelompokan[14]. Tugas  utama  dari  pengelompokan  adalah  mencapai tingkat  kemiripan  tinggi  di  dalam  suatu  kelas  dan tingkat  kemiripan  rendah  antar  kelas,  sehingga  jarak antar kelas sebesar mungkin, dan jarak antara sampel di dalam suatu kelas dan pusat kelas sekecil Mungkin [15]. Clustering yang paling banyak digunakan adalah K-Means,  merujuk  pada  fakta  bahwa  algoritma  K- Means  adalah  metode  pengelompokan  yang  paling umum dan sering digunakan[16]

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma pengelompokan ( cluster ing) K-Means awalnya  dikembangkan  oleh  Hartigan  pada  tahun 1975,  dan  disajikan  algoritma  lengkap  dengan  rute implementasinya  pada  tahun  1979.  Algoritma  ini menjadi  bagian  krusial  dari  bidang  unsupervised machine  learning[17].  K-means  terbukti  efisien  dan umunya  digunakan  dalam  situasi  Dimana  data  tidak memeiliki label, terutama untuk tugas-tugas cluster ing [18].  K-means merupakan salah satu algoritma partisi yang paling popular dan digunakan secara luas karena efisiensinya serta kesederhanaan implementasinya[19].  Algoritma  ini  melakukan perhitungan  jarak  antara  setiap  objek  data  dengan pusat cluster, kemudian  mengelompokkan objek data yang memiliki jarak terdekat dengan pusat cluster ke dalam cluster yang sama [20]

## 2.4. DAVIES BOULDIN INDEX
Davies  bouldin  index merupakan  metrik  yang banyak  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja pengelompokan  dengan  cara  membagi cluster [21]. Evaluasi cluster dengan  davies  bouldin  index menggunakan  skema  evaluasi  internal,  Dimana  hasil pengelompokan  dapat  dinilai  berdasarkan  jumlah kedekatan data cluster [22]. Teknik evaluasi clustering dengan Davies
Bouldin Index memerlukan perbandingan
nilai (DBI) dalam setiap pengelompokan.  Nilai  DBI  yang  paling  kecil  atau mendekati 0, namun tidak bersifat negative, dianggap sebagai hasil cluster ing yang paling optimal[23].

## PERSAMAAN MATEMATIKA DBI:
𝐷𝐵𝐼  = 1 𝐾 ∑ 𝐾 𝑖 = 1 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 ( 𝑑(𝑐𝑖, 𝑐𝑗) 𝜎𝑖 + 𝜎𝑗 )
Keterangan: K adalah jumlah cluster 𝜎 adalah simpangan baku cluster ke i 𝑑(𝑐𝑖, 𝑐𝑗) adalah jarak antara pusat cluster I dan j ci adalah pusat cluster ke-i

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  penelitian  Kuantitatif.  Penelitian kuantitatif merupakan tipe penelitian yang terorganisir secara sistematis dan terstruktur dari awal hingga akhir [24]. Setiap proses yang dilakukan menggunakan data berbentuk angka  mengggunakan teknik statistik  [25]. Penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan  dari  toko rizki_collection123  selama  empat  bulan  mulai  dari bulan juni sampai september yang diambil pada tahun 2023.    Dalam Data  mining tahapan Knowledge Discovery  in  Database  (KDD) adalah  aktivitas  yang mencakup pengumpulan dan pemanfaatan data historis guna mengidentifikasi keteraturan, pola, dan hubungan  dalam  kumpulan  data  yang  berskala  besar [26].  Tahapan  KDD,  mencakup  Seleksi  Data, Preprocessing dan  Pembersihan  Data,  Transformasi Data,  Data  Mining,  serta  Evaluasi/Interpretasi  atau dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Kowledge Discovery in Database (KDD)

## 3.1. Seleksi Data
Tahap  ini  melibatkan  pemilihan  data  yang relevan untuk analisis dari database yang besar. Pada tahap  ini  akan  ditentukan  ID  serta  pemilihan  atribut pada data toko rizki_collection123.

## 3.2. Preprocessing
Tahap ini digunakan untuk mengubah skala data menjadi rentang tertentu atau membawa data ke dalam skala yang seragam. Setelah memilih atribut serta data yang digunakan memilili ID maka selanjutnya adalah menyiapkan data sebelum lanjut di proses dengan cara normalisasi  untuk  menyesuaikan  skala  pada  data tersebut.

## 3.3. Transformasi
Tahap  ini  melibatkan  transformasi  data,  seperti reduksi dimensi atau diskritisasi, untuk mengubah data menjadi bentuk yang sesuai untuk proses data mining. Selanjutnya adalah mengubah tipe data agar data dapat diproses, pada tahap ini semua data yang bersifat non- numerik diubah ke tipe numerik.

## 3.4. Data Mining
Tahap  ini  melibatkan  penerapan  teknik  data mining,  untuk  mengelompokkan  data  menjadi kelompok-kelompok  yang  memiliki  karakteristik serupa.  Tahap  ini  merupakan  tahap  pemrosesan  data dimana  data  dikelompokkan  dengan  algoritma  k- means menggunakan software RapidMiner v.10.2.

## 3.5. Evaluasi
Tahap  ini  melibatkan  evaluasi  pola  yang  telah diidentifikasi berdasarkan metrik tertentu. Setelah data diproses  maka  tahap  terakhir  adalah  evaluasi  dengan menampilkan hasil dari proses data mining.

## 3.6. Optimize Parameter Grid
Optimize  parameter  grid  adalah  proses  mencari kombinasi  parameter  yang  optimal  dalam  algoritma machine  learning  dan  teknik  pemodelan  lainya. Parameter  ini  digunakan  untuk  mencari  kombinasi yang  memberikan  hasil  terbaik  berdasarkan  kriteria yang ditetapkan dari parameter yang ingin dioptimalkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian Implementasi Data Mining Pada Data  Penjualan  Pakaian  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Dengan  Optimize  Parameter  Grid  adalah sebagai berikut.

## 4.1. Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  6946  entri  data  dan  33  atribut  data penjualan pakaian. Dataset diperoleh dari toko pakaian rizki_collection123 dengan alamat toko https://shopee.co.id/rizki_collection123. Data  yang diperoleh berbentuk dokumen soft file dengan format excel yang dapat di akses melalui https://docs.google.com/spreadsheets/d/12Z8u1Uzf_9 tGahwqIsbDeQAWHRhBJ- Fr/edit?usp=sharing&ouid=11749545112151048755 2&rtpof=true&sd=true .  Setelah  mengimport  data, selanjutnya  gunakan  Operator  Retrieve,  proses  ini memuat data penjualan yang tersimpan dari repositori ke dalam proses, seperti gambar dibawah ini.
Gambar 2. Operator Retrieve pada RapidMiner

## 4.2. Seleksi Data
Pada  tahap  ini  yang  harus  dilakukan  untuk pertama,  yaitu  menentukai  ID  dalam  dataset menggunakan  operator Set  Role seperti  yang  terlihat pada terlihat seperti gambar dibawah.
Gambar 3 . Operator Set Role pada RapidMiner
Operator Set  Role digunakan  untuk  mengubah peran  dari  salah  satu  atribut  menjadi  id  seperti  tabel berikut:
Tabel 1. Parameter Set Role No. Parameter Information 1 Atribute name No. Pesanan 2 Target role Id Tahap selection data selanjutnya yaitu menggunkan operator Select Attributes, operator select attributes dapat dilihat pada gambar berikut .
Gambar 4. Operator Select Attributes pada RapidMiner
Pada attribute filter type atur menjadi subset dan dipilih atribut yang akan digunakan saja, seperti yang terlihat pada table dibawah.
Tabel 2. Parameter Select Attributes No Select Attributes Information 1. No. Pesanan Special Atribut 2. Biaya Administrasi Regular Atribut 3. Biaya Layanan (termasuk PPN 11%) Regular Atribut 4. Diskon Voucher Ditanggung Penjual Regular Atribut 5. Gratis Ongkir dari Shopee Regular Atribut 6. Harga Asli Produk Regular Atribut 7. Jasa Kirim Regular Atribut 8. Metode pembayaran pembeli Regular Atribut 9. Nama Kurir Regular Atribut 10. Ongkir yang Diteruskan oleh Shopee ke Jasa Kirim Regular Atribut 11.  Ongkir Dibayar Pembeli Regular Atribut 12.  Total Diskon Produk Regular Atribut 13.  Total Penghasilan Regular Atribut 14.  Username (Pembeli) Regular Atribut 15.  Waktu Pesanan Dibuat Regular Atribut

## 4.3. Preprocessing
Preprocessing Data,  adalah  proses  perubahan data  mentah  kedalam  format  yang  lebih  mudah dipahami  dan  efisien.  Preprocessing  memiliki komponen kritikal yang tidak dapat diabaikan. Dalam tahap  preprocessing  pada  penelitian  ini  digunakan Normalize . Normalize merupakan  proses  penting untuk menyesuaikan skala nilai atribut sehingga setiap
atribut memiliki bobot yang sama dalam penelitian ini. Pada  tahap  ini  digunakan  operator Normalize seperti gambar dibawah.
Gambar 5. Operator Normalize
Untuk Parameter Normalize pada attribute filter type diatur  menjadi subset dan  dipilih  atribut  yang akan  digunakan  saja,  seperti  yang  ada  pada  table dibawah.
Tabel 3. Parameter Normalize No Deskri psi Informasi 1. Attribute Filter type Subset 2. Selected attributes Biaya Administrasi 3. Biaya Layanan (termasuk PPN 11%) 4. Diskon Voucher Ditanggung Penjual 5. Gratis Ongkir dari Shopee 6. Harga Asli Produk 7. Ongkir Dibayar Pembeli 8. Ongkir yang Diteruskan oleh Shopee ke Jasa Kirim 9. Total Diskon Produk 10. Total Penghasilan 11.  Method Range transformation 12. min 0.0 13. max 1.0

## 4.4. Transformation Data
Dalam  Langkah Transformation  Data ,  untuk mengubah  data  yang  bersifat  nominal  menjadi  tipe numerik,  digunakan  operator Nominal  to  Numerical seperti yang terlihat pada gambar dibawah.
Gambar 5. Operator Nominal to Numerical pada RapidMiner
Untuk melihat parameter yang digunakan dalam operator Nominal  to  Numerical dapat  dilihat  tabel berikut.
Tabel 3. Parameter pada Nominal to Numerical No. Deskripsi Informasi 1. Attribute Filter type subset
2.
Selected attributes
Jasa Kirim 3. Metode Pembayaran Pembeli 4. Nama Kurir 5. No. Pesanan 6. Username (Pembeli) 7. Waktu Pesanan Dibuat

## 4.5. Data Mining
Operator  yang  digunakan  yaitu  operator Optimize  Parameter  (Grid),  operator  ini  digunakan terlebih  dulu  sebelum  menggunakan  Operator  K- Means. Operator  Optimize  Parameter  (Grid) adalah Teknik  yang  digunakan  untuk  mencari  kombinasi parameter  terbaik  untuk  suatu  model.  Cara  kerjanya yaitu  dengan  mencoba  semua  kombinasi  parameter yang  Mungkin  dari  parameter  yang  telah  ditentukan. Operator  Optimize  parameter  (Grid)  dapat  dilihat seperti berikut.
Gambar 6. Operator Optimize Parameter (Grid) pada RapidMiner
Dikarenakan operator Optimize Parameter (Grid) termasuk  dalam  kategori  Operator  SubProses,  maka operator  K-Means  diintegrasikan  didalam  operator Optimize Parameter (Grid), seperti gambar berikut.
Gambar 7. Operator K-Means pada RapidMiner
Abaikan  parameter  operator  K-Means,  Setelah menggunakan operator K-Means. Langkah selanjutnya  melibatkan  penggunaan  operator Cluster Distance Performance . Operator ini digunakan untuk mengevaluasi  kinerja cluster ing,  tujuan  utamanya adalah  mengukur  sejauh  mana  objek  dalam  satu cluster serupa dan sejauh  mana cluster berberda satu sama  lain.  Operator Cluster Distance  Performance dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 8. Operator Cluster Distance Performance pada RapidMiner
Abaikan  parameter  operator Cluster Distance Performance, Untuk melihat parameter yang
digunakan  pada  operator  Parameter  Optimize Parameter (Grid), dapat dilihat pada table dibawah
Tabel 4. Parameter Optimize Parameter (Grid) Parameter Operato rs Select Parameters Value Edit Parameter Setting Cluster ing (K-Means) Cluster ing k Min: 2 Max 20 Steps: 100 Scale: Linear Measure type MixedMeas ures Numerical Measures BregmanDi vergences Performan ce ( Cluster Distance Performan ce) Max_optimiz ation_steps 10 Main_criteri on Davies Bouldin Normalize True

## 4.6. Evaluasi
Setelah proses data mining telah dijalnkan sesuai tahapan  dari Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) pada software  RapidMiner  v.10.2. maka berikut adalah evaluasi yang dilakukan terhadapa hasil eksperimen  dari  dataset  penjualan  pakian  diperoleh dari BregmanDivergences menghasilkan Davies Bouldin sebagai berikut.
Tabel 5. Evaluasi hasil Optimize Parameter Grid Ite ra tion Clus te ring. K main_crit erion Measure_type Davies Bouldin 1 3 Davies Bouldin BregmanDive rgences 0,035 2 4 Davies Bouldin NumericalMe asures 0,036 1 5 Davies Bouldin MixedMeasur es 0,036 9 9 Davies Bouldin MixedMeasur es 0,036 4 6 Davies Bouldin NumericalMe asures 0,036 7 10 Davies Bouldin NumericalMe asures 0,036 7 7 Davies Bouldin BregmanDive rgences 0,036 5 8 Davies Bouldin BregmanDive rgences 0,036 4 2 Davies Bouldin NumericalMe asures 0,036 1 2 Davies Bouldin BregmanDive rgences 0,037 12 10 Davies Bouldin BregmanDive rgences 0,038
Gambar 9. parameterSet cluster
Setelah diketahui pembagian cluster dari cluster model,  hasil  evaluasi  menggunakan Davies  Bouldin Index  (DBI), diperoleh  nilai cluster  optimal sebesar 0,035  yang  terdapat  pada  K=3.  Seperti  yang  ada  Di gambar 9. Berdasarkan hasil cluster model yang pada cluster  dengan  nilai  DBI  terendah  yaitu,  terbentuk menjadi  k=3,  dan  pembagian  hasil clustering terlihat pada gambar berikut:
Gambar 10. Hasil Cluster Model
Setelah diketahui pembagian cluster dari cluster model, dapat dilihat grafik plot berdasarkan cluster 1, cluster  2 dan cluster  3 dengan  setiap  atribut  seperti pada gambar berikut.
Gambar 11. Grafik Plot Cluster Model
Gambar 12. Visualisasi pembagian cluster
Dari  grafik  plot  diketahui  presentasi cluster  0, cluster  1 dan cluster  2 yang  paling  mempengaruhi dalam bentuk cluster , terdapat pada atribut Username (Pembeli)  dan  Waktu  Pemesanan  Dibuat  yang memiliki  perbandingan  yang  sangat  signifikan dibandingkan dengan atribut lainnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian Implementasi Data Mining Pada  Data  Penjualan  Pakaian  Menggunakan Algoritma K-Means Dengan Optimize  Parameter Grid, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: Berdasarkan  hasil  penelitian  Implementasi  Data Mining  Pada  Data  Penjualan  Pakaian  Menggunakan Algoritma K-Means Dengan Optimize Parameter Grid maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: Jumlah Cluster optimal  berdasarkan Davies  Bouldin  Index terendah,  yaitu  pada  K=3,  dengan  Dbi=  0,035. Parameter  measure  type yang  berpengaruh  untuk menghasilkan  nilai cluster terbaik  adalah Mixed Measure BregmanDivergences ,  Dbi=  0,035.  jumlah iterasi yang diperlukan oleh algoritma K-Means untuk mencapai konvergensi adalah pada iterasi ke-1.
Berdasarkan  hasil cluster ing,  terdapat  3 cluster yang terbentuk dari keseluruhan data yang berjumlah 6946. Cluster 0  memiliki  sebanyak  2859  item  atau skitar  41,15%  dengan  transaksi  pada  bulan  Juli sebanyak 2757, bulan Agustus 99 transaksi, dan bulan september  3  transaksi  dari  total  2859  transaksi. Sedangkan cluster 1  memiliki  sebanyak  2392  item atau sekitar 34,44% dengan transkasi pada bulan Mei sebanyak  12,  bulan  juni  sebanyak  1091,  bulan  juli sebanyak  1235,  lalu  bulan  Agustus  51  dan  bulan September 3 transaksi. Cluster 2 memiliki 1695 item atau  sekitar 24,41% dengan transaksi pada bulan juli sebanyak  543,  bulan  Agustus  sebanyak  1104,  dan bulan September 48 transaksi.
Dalam pengembangan hasil penelitian ini, perlu dilakukan  analisis  lebih  lanjut  terkait  variabel  yang mungkin  memiliki  dampak  signifikan  yang  belum sepenuhnya dijelaskan. Validasi data menjadi langkah krusial  untuk  memastikan  integritas  data  dan mengidentifikasi variabilitas yang perlu diperhatikan. Disarankan juga untuk mempertimbangkan pengembangan atau perbaikan model yang digunakan, dengan  memilih  metode  analisis  yang  lebih  canggih atau  model  yang  lebih  kompleks.  Kesimpulan  perlu lebih  diperinci,  khususnya  dalam  merinci  implikasi praktis  dari  temuan  penelitian  dan  memberikan rekomendasi  aksi  yang  konkret.  Ajakan  untuk kolaborasi dalam penelitian lanjutan dapat meningkatkan  pemahaman  holistik,  dan  diseminasi informasi  hasil  penelitian  kepada  komunitas  ilmiah dan  praktisi  terkait  akan  mendukung  pengembangan pengetahuan di bidang ini secara lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  M.  Almaududi  Ausat,  E.  S.  Astuti,  and  W. Wilopo, “Analisis Faktor yang Berpengaruh pada Adopsi  E-Commerce  dan  Dampaknya  Bagi Kinerja UKM di Kabupaten Subang,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, p. 333, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022925422.
[2]  M. Solihat and D. Sandika, “e-COMMERCE DI INDUSTRI 4.0,” J.  Ilm.  Bisnis  dan  Ekon.  Asia , vol.  16,  no.  2,  pp.  273–281,  2022,  doi: 10.32815/jibeka.v16i2.967.
[3]  R.  Siagian,  P.  S.  Pahala  Sirait,  and  A.  Halima, “E-Commerce Customer Segmentation Using K- Means  Algorithm  and  Length,  Recency, Frequency,  Monetary  Model,” J.  Informatics Telecommun. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 21–30, 2021, doi: 10.31289/jite.v5i1.5182.
[4]  S. Rahman, F. Fadrul, Y. Yusrizal, R. Marlyna, and M. M. Momin, “Improving the Satisfaction and  Loyalty  of  Online  Shopping  Customers Based on E-Commerce Innovation and E-Service Quality,” Gadjah Mada Int. J. Bus. , vol. 24, no. 1, pp. 56–81, 2022, doi: 10.22146/gamaijb.58783.
[5]  M.  Mardalius  and  T.  Christy,  “Mapping  of Potential  Customers  As  a  Clothing  Promotion Strategy Using K-Means Clustering Algorithm,”
… J. Ilmu Pengetah. Dan … , vol. 6, no. 1, pp. 67– 72, 2020, doi: 10.33480/jitk.v6i1.1414.
[6]  A.  Wibowo,  Moh  Makruf,  Inge  Virdyna,  and Farah  Chikita  Venna,  “Penentuan  Klaster Koridor  TransJakarta  dengan  Metode  Majority Voting pada Algoritma Data Mining,” J. RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5, no. 3, pp. 565–575, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3041.
[7]  T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
[8]  Gustiendina,  Mh.  Adiya,  and  Y.  Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Attribution-NonCommercial  4.0  International. Some  rights  reserved  Penerapan  Algoritma  K- Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  2019,  [Online]. Available:
https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/ article/view/773
[9]  S.  Ramadhani,  D.  Azzahra,  and  T.  Z, “Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids Algorithms  in  Text  Mining  based  on  Davies Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of Student’s Thesis,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  24–33,  2022,  doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[10]  I. F. Ashari, E. Dwi Nugroho, R. Baraku, I. Novri Yanda, and R.  Liwardana,  “Analysis of Elbow,
Silhouette,  Davies-Bouldin,  Calinski-Harabasz, and  Rand-Index  Evaluation  on  K-Means Algorithm for Classifying Flood-Affected Areas in Jakarta,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 7, no. 1, pp.
89–97, 2023, doi: 10.30871/jaic.v7i1.4947.
[11]  E.  Luthfi  and  A.  W.  Wijayanto,  “Analisis perbandingan metode hirearchical, k-means, dan k-medoids  clustering  dalam  pengelompokkan indeks  pembangunan manusia  Indonesia,” Inovasi ,  vol.  17,  no.  4, pp. 761–773, 2021,  doi: 10.30872/jinv.v17i4.10106.
[12]  M.  P.  A.  Ariawan,  I.  B.  A.  Peling,  and  G.  B. Subiksa,  “Prediksi  Nilai  Akhir  Matakuliah Mahasiswa  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering (Studi Kasus : Matakuliah Pemrograman Dasar),” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  122–131,  2023,  doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.122-131.
[13]  T.  R.  Rivanthio  and  M.  Ramdhani,  “Penerapan Teknik Clustering Data Mining untuk Memprediksi  Kesesuaian  Jurusan  Siswa  (Studi Kasus SMA PGRI 1 Subang),” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 2, p. 125, 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6588.
[14]  F.  Ros,  R.  Riad,  and  S.  Guillaume,  “PDBI:  A partitioning Davies-Bouldin index for clustering evaluation,” Neurocomputing , vol. 528, pp. 178– 199, 2023, doi: 10.1016/j.neucom.2023.01.043.
[15]  X.  Wang,  Z.  Shao,  Y.  Shen,  and  Y.  He, “Research on fast marking method for indicator diagram  of  pumping  well  based  on  K-means clustering,” Heliyon ,  vol.  9,  no.  10,  p.  e20468, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e20468.
[16]  A. Dogan and D. Birant, “Machine learning and data  mining  in  manufacturing,” Expert  Syst. Appl. ,  vol.  166,  p.  114060,  2021,  doi: 10.1016/j.eswa.2020.114060.
[17]  W. Liu, P. Zou, D. Jiang, X. Quan, and H. Dai, “Zoning  of  reservoir  water  temperature  field based  on  K-means  clustering  algorithm,” J. Hydrol. Reg. Stud. , vol. 44, no. June, p. 101239, 2022, doi: 10.1016/j.ejrh.2022.101239.
[18]  M.  A.  Mahdi,  K.  M.  Hosny,  and  I.  Elhenawy, “Scalable Clustering Algorithms for Big Data: A Review,” IEEE Access , vol. 9, pp. 80015–80027, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3084057.
[19]  N. H. M. M. Shrifan, M. F. Akbar, and N. A. M. Isa, “An adaptive outlier removal aided k-means clustering  algorithm,” J.  King  Saud  Univ.  - Comput. Inf. Sci. , vol. 34, no. 8, pp. 6365–6376, 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2021.07.003.
[20]  D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, A. Ajiz, and  K.  Kaslani,  “Clustering  Data  Persediaan Barang  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
[21]  Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies
Bouldin  Index  Algorithm  for  Optimizing Clustering  Case  Studies  Mapping  School Facilities,” TEM  J. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  1099– 1103, 2021, doi: 10.18421/TEM103-13.
[22]  B. Surarso and R. Gernowo, “Implementation Of K-Medoids  Clustering  For  High  Education Accreditation  Data,” J.  Ilm.  KURSOR ,  vol.  10, no. 3, pp. 119–128, 2020.
[23]  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,” J.  Appl.  Informatics Comput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  07–15,  2022,  doi: 10.30871/jaic.v6i1.3485.
[24]  J.  Eska,  M.  Fitri  Larasati,  P.  Studi  Sistem Informasi, and S. Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, “Application of K- Means  Clustering  Method  To  Cluster  Students’
English  Skill  Jason  English  Course,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  479–485,  2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.167
[25]  D.  Sinta  Saputri,  G.  Maha  Putra,  M.  Fitri Larasati, P. Studi Sitem Informasi, and S. Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal Kisaran,  “Implementation  of  the  K-Means Clustering Algorithm for the Covid-19
Vaccinated  Village  in  the  Ujung  Padang  Sub-
District,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 261–
267, 2022, [Online].
Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.165
[26]  S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.
Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.