## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PENJUALAN SPAREPART TOYOTA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Saut Parsaoran Tamba*, Felix Toknady Kesuma, Feryanto Program Studi Sistem Infomasi Fakultas dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia E-mail : *saut_nabasa@yahoo.co.id
ABSTRAK  - Semakin  berkembangnya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  khususnya  dalam  industri  penjualan sparepart  mobil  dan  jasa  serivice  menuntut  para  pengembang  untuk  menemukan  suatu  pola  yang  dapat meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  barang  di  perusahaan,  salah  satunya  adalah  dengan  pemanfaatan  data transaksi.  CV  Terang  Jaya  merupakan  perusahaan  yang  begerak  dalam  bidang  Otomotif  yang  melayani pembelian, penjualan sparepart mobil serta memberikan service untuk berbagai merek  mobil. Namun demikian kurang dalam peninjauan produk-produk apa saja yang dibutuhkan konsumen dan penyimpanan data-data yang kurang  efektif.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  analisis  yang  digunakan  yaitu  penerapan Clustering dengan  menggunakan  Algoritma K-Means . Clustering merupakan  salah  satu  teknik  dari  salah  satu fungsionalitas  data  mining,  algoritma clustering merupakan  algoritma  pengelompokkan  sejumlah  data  menjadi kelompok–kelompok data tertentu ( cluster ). Sehingga dengan adanya pengelompokan data ini pihak perusahaan dapat mengetahui barang paling laris, laris dan tidak laris. Sehingga barang yang ada digudang tidak menumpuk. Dari penitian ini output yang dihasilakan yaitu, barang paling laris sebanyak 15, barang yang laris sebanyak 45 dan  kurang  laris  sebanyak  13.  Dengan  adanya  pengolahan  data  yang  dilakukan  diharapkan  dapat  memberikan solusi  kepada  pihak  perusahaan  agar  dapat  mengetahui  mana  barang  yang  paling  laris,  laris  dan  mana  barang yang tidak laris.
Kata kunci : Data Mining, K-Means, Clustering , Sparepart

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  sekarang  kebutuhan  masyarakat terhadap alat transportasi semakin meningkat, untuk itu  masyarakat  memiliki  kendaraan  mobil  pribadi guna  dalam  menjalani  aktivitas  sehari-hari.  Setiap pengguna  mobil  pastinya  ingin  kendaraanya  selalau dapat  berjalan  dengan  baik.  oleh  karena  itu perusahaan – perusahaan yang menjual suku cadang mobil    beserta  dengan  pelayananan  atau  perawatan mobil  harus  meningkatkan  produktifitas  dan  efisien kerja dalam usaha.
Semakin  berkembangnya  persaingan  dalam dunia  bisnis  khususnya  dalam  industri  penjualan sparepart  mobil  dan  jasa  serivice  menuntut  para pengembang  untuk  menemukan  suatu  pola  yang dapat  meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran barang  di  perusahaan,  salah  satunya  adalah  dengan pemanfaatan  data  transaksi.  Penggunaan  sistem informasi  dalam  persaingan  yang  ketat  dalam  suatu perusahaan dengan perusahaan yang lain merupakan salah satu masalah yang datang dari luar perusahaan.
CV  Terang  Jaya  merupakan  perusahaan  yang begerak  dalam  bidang  Otomotif  yang  melayani pembelian, penjualan sparepart mobil serta memberikan  service  untuk  berbagai  merek  mobil. Namun  demikian  CV  Terang  Jaya  kurang  dalam peninjauan  produk  yang  dijual,  produk-produk  apa saja  yang  dibutuhkan  konsumen  dan  penyimpanan data-data  kurang  efektif.  Dengan  demikian  perlu adanya  suatu  sistem  yang  dapat  mendukung perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  secara cepat  dan  juga  tepat.  Dalam  hal  ini  analisi  yang digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  diatas
dengan  menggunaan  penerapan Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means.
Clustering merupakan  salah  satu  teknik  dari salah  satu  fungsionalitas  data  mining,  algoritma cluster ing  merupakan  algoritma  pengelompokkan sejumlah  data  menjadi  kelompok–kelompok  data tertentu  ( cluster ).  Sedangkan  Data  mining,  sering juga  disebut  sebagai  knowledge  discovery  in database  (KDD)  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set  data  berukuran  besar.  Sehingga  dengan  adanya pengelompokan  data  ini  pihak  perusahaan    dapat mengetahui barang paling laris, laris dan tidak laris, sehingga barang yang ada digudang tidak menumpuk.    Dengan  adanya  pengolahan  data  yang dilakukan diharapkan akan dapat memberikan solusi nyata  kepada  pihak  perusahaan  agar  dapat mengetahui mana barang yang paling laris, laris dan mana barang yang tidak laris.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  klasifikasi dengan K-Means untuk  mengelompokkan  data kategorikal  hingga  menghasilkan  klaster  yang  lebih stabil.  Algoritma K-means  Clustering adalah  suatu metode penganalisaan data atau metode data mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi ( unsupervised )  dan  merupakan  salah  satu  metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. Metode K-Means berusaha mengelompokkan data  yang  ada  kedalam  beberapa  kelompok,  dimana data dalam  satu kelompok mempunyai karakteristik
yang  sama  satu  sama  lainnya  dan  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  yang  ada didalam kelompok yang lain.
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 diberiduberi  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:
(    )   √( ) ( ) ( 1)
dimana:
D (i,j) = Jarak data ke i ke pusat clusterj = Data ke i pada atribut data ke k = 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
Proses  algoritma  k-means  dapat  seperti  dijabarkan dalam flowchart berikut
Mulai Masukkan Data Tentukan Jumlah Klaster Tentukan Titik Pusat Klaster Hitung Jarak Data Ke Pusat Klaster Kelompokkan Data Berdasarkan
Minimum Jarak Ke Pusat Klaster
Pusat Klaster Selesai

## Gambar 1. Flowchart Algortima K-Means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Data
Data  penelitian  ini  diapat  dari  CV.  Terang Jaya,  dimana  data  yang  digunakan  data  penjualan sebanyak  50  data.  Output  yang  diharapkan  adalah menghasilkan  3 cluster yaitu  (C1)  data  penjualan paling  laris,    (C2)  data  penjualan  yang  laris,  dan (C3)  data  penjualan  kurang  laris.  Variabel  atau atribut  digunakan  dalam  pengelompokan  data penjualan  ini  terdiri  dari Stok  Awal,  dan  Terjual, seperti yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data
No Nama Produk Tipe Kendaraan Stok Awal Terjual 1 Bumper Depan Fortuner 2010 29 16 2 Bumper Depan Innova 2010 65 51 3 Bumper Depan Avanza 2012 165 155 4 Bumper Depan Rush 2012 36 14 5 Bumper Belakang Innova 2012 36 25 6 Bumper Belakang Fortuner 2012 27 10 7 Bumper Belakang Avanza 2010 21 12 8 Kap Mesin Avanza 2012 38 23 9 Kaca Depan Avanza 2010 48 38 10 Kaca Fortuner, 28 16
Depan Hilux 2012 11 Kaca Depan Rush 2010- 2016 35 23 12 Kaca Bagasi Avanza 2012 22 10 13 Kaca Bagasi Innova 2012 20 13 14 Kaca Bagasi Fortuner 2012 14 7 15 Lampu Besar RH Innova 2012-2014 62 56 16 Lampu Besar RH Avanza 2012 70 59 17 Lampu Besar RH G Fortuner 2012 25 11 18 Lampu Besar RH Rush 2012 12 4 19 Lampu Besar LH Innova 2012-2014 28 16 20 Lampu Besar LH Avanza 2012 90 74 21 Lampu Besar LH G Fortuner 2012 15 7 22 Lampu Besar LH Rush 2012 15 7 23 Lampu Stop RH Innova 2012 60 48 24 Lampu Stop RH Avanza 2012 70 59 25 Lampu Stop RH Fortuner 2012 16 11 26 Lampu Stop RH RUSH 2012 12 4 27 Lampu Stop LH Innova 2012 65 47 28 Lampu Stop LH Fortuner 2012 20 12 29 Lampu Stop LH Rush 2012 21 10 30 Foglamp RH Innova 2012 25 6 31 Foglamp LH Avanza 2012 40 18 32 Grilld BUMPER Innova 2012 50 27 33 Radiator Innova Bensin 2012 15 3 34 Radiator Avanza 2009 50 43 35 Spion RH Rush 2012 35 12 36 Spion RH Avanza 2010 40 19 37 Spion RH Innova 2005-2012 50 33 38 Spion LH Rush 2012 18 4
39 Spion LH Avanza 2010 29 15 40 Spion LH Innova 2005-2012 35 20 41 Tabung Hawa Innova 2012 15 1 42 Liner FR RH Innova 2010 30 21 43 Liner FR RH Avanza 2010 29 11 44 Liner FR RH Fortuner 2012 20 7 45 Liner FR LH Innova 2010 30 26 46 Liner FR LH Avanza 2010 30 21 47 Liner FR LH Fortuner 2012 17 4 48 Shock FR RH Rush 2007 20 5 49 Shock FR RH Avanza 2009 25 9 50 Shock FR LH Rush 2007 17 5
3.2 Penerapan K-Means Clustering
1. Langkah  pertama  menentukan  jumlah cluster yang  ingin  dibentuk. Dalam penelitian  ini cluster yang  akan  dibentuk adalah  sebanyak  3 cluster .  Kemudian tentukan titik pusat awal dari setiap cluster , dimana  pusat  awal  ditentukan  secara acak/random sebagai berikut.
Table 2.  Titik Pusat Awal Cluster Cluster Stok Awal Terjual cluster 1 2 65 Cluster2 5 6 Cluster3 11 19
2. Tempatkan  semua  data/  objek  ke cluster terdekat  dan  Hitung  jarak  dari  data  ke-1 terhadap pusat cluster
Cluster 1 = √(       ) (       )
Cluster 2 = √(       ) (       )
Cluster 3 = √(       ) (       )
Jarak dari data ke-2 terhadap pusat cluster Cluster 1 = √(       )
Cluster 2 = √(       ) (       )
Cluster 3 = √(       )
Berdasarkan hasil perhitungan jarak dari data ke- 1  terhadap  pusat cluster di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  jarak  data  pertama  yang  paling  dekat  adalah dengan cluster 3.  Hasil  perhitungan  selengkapnya untuk 50 data produk dapat di lihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Setiap Data Pada
Iterasi 1 Jarak Ke Jarak Terdekat Ke Cluster C1 C2 C3 C1 C2 C3 1.261 38 22 0 0 1 - 1.649 991 1 0 0 10.916 20.885 18.355 1 0 0 1.398 29 37 0 1 0 705 216 26 0 0 1 1.719 12 108 0 1 0 1.565 6 78 0 1 0 811 166 12 0 0 1 186 761 337 1 0 0 1.262 37 23 0 0 1 814 163 9 0 0 1 1.724 7 113 0 1 0 1.489 8 64 0 1 0 1.987 18 190 0 1 0 28 2.071 1.323 1 0 0 69 2.358 1.556 1 0 0 1.640 9 91 0 1 0 2.262 53 279 0 1 0 1.262 37 23 0 0 1 554 4.043 2.971 1 0 0 1.986 17 189 0 1 0 1.986 17 189 0 1 0 14 1.413 809 1 0 0 69 2.358 1.556 1 0 0 1.649 - 100 0 1 0 2.262 53 279 0 1 0 16 1.345 759 1 0 0 1.566 5 79 0 1 0 1.725 6 114 0 1 0 2.065 34 206 0 1 0 1.114 73 9 0 0 1
591 290 64 0 0 1 2.354 65 309 0 1 0 79 1.058 544 1 0 0 1.551 20 64 0 1 0 1.049 88 6 0 0 1 339 518 184 0 0 1 2.256 51 273 0 1 0 1.332 29 31 0 1 0 991 100 - 0 0 1 2.550 101 381 0 1 0 935 114 6 0 0 1 1.636 13 87 0 1 0 1.981 20 184 0 1 0 660 239 41 0 0 1 935 114 6 0 0 1 2.257 50 274 0 1 0 2.161 40 240 0 1 0 1.804 13 131 0 1 0 2.164 37 243 0 1 0
3. Setelah  semua  data  ditempat  ke  dalam cluster yang  terdekat,  kemudian  hitung kembali pusat cluster yang baru berdasarkan  rata-rata  angggota  yang  ada pada cluster tersebut.
Pembangkitan  ulang centroid baru  dihitung dengan rumus sebagai berikut
∑ ( 2)
Keterangan : C= centroid data
m  =  anggota  data  yang  termasuk  kedalam centroidtertentu
n=  jumlah  data  yang  menjadi  anggota centroid tertentu.
Berdasarkan  Tabel3,  titik  pusat cluster baruuntuk  parameter  Stok  Awal  memiliki 10 anggota.:
C1 = (0 + 10.916+ 186 + 28 + 69 + 554 + 14 + 69 + 16 + 79) /10= 74.50
Cluster Kedua (C2) memiliki 26 anggota C2 = (1.398 + 1.719 + 1.565 + 1.724 +
1.489 + 1.987 + 1.64 + 2.262 + 1.986 + 1.986 + 1.649 + 2.262 + 1.566 + 1.725 + 2.065 + 2.354 + 1.551 + 2.256 + 1.332 +  2.55 + 1.636 + 1.981 +
2.257 + 2.161 + 1.804 + 2.164) / 26 =
20.81
Cluster Ketiga (C3) memiliki 14 anggota C3 = (1.261 + 705 + 811 + 1.262 + 814 + 1.262 + 1.114 + 591 + 1.049 + 339 + 991 + 935 +  660 + 935 ) / 14 = 35.64
Ulangi perhitungan cluster baru untuk paramater Terjual,sehingga hasil
perhitungan  diperoleh  titik  pusat  baru  dari setiap cluster dibawah ini.
Table 4.  Titik Pusat Baru Cluster Cluster Stok Awal Terjual cluster 1 74.50 63 Cluster2 20.81 8.23 Cluster3 35.64 21.71
4. Setelah  didapatkan  titik  pusat  yang  baru dari  setiap cluster ,  lakukan  kembali  dari langkah ketiga hingga titik pusat dari setiap cluster tidak berubah lagi dan tidak ada lagi data  yang  berpindah  dari  satu cluster ke cluster yang lain.

## 3.4 Hasil
Berdasarkan  hasil  pengelompokan  dari  seluruh data  menggunakan  metode  k-means cluster ing, didapatkan hasil akhir pengelompokan hingga iterasi ke-5, dimana titik pusat tidak lagi berubah dan tidak ada  data  yang  berpindah  antar cluster .  Hasil cluster yang terbentuk dari setiap data tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 5. Hasil  Akhir Pengelompokkan
Nama Cluster Data Barang Cluster 1 9, 10, 11, 12, 13, 14, 18, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 34, 35, 36 45, 46, 50 Cluster 2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 21, 22, 23, 33, 40, 47, 51, 55, 56, 57, 58, 59, 60 Cluster 3 15, 17, 19, 20, 24, 25, 26, 37, 38, 39, 41, 42, 43, 44, 48, 49, 52, 53, 54 Berdasarkan  hasil  dari cluster yang  terbentuk pada tabel 4 dapat dilihat bahwa hasil pengelompokkan  dari cluster diatas  seperti  terlihat pada dibawah ini.
Nama Cluster
Barang paling laris (C1)  = 8 barang
Barang yang laris (C2) = 26  barang Barang kurang laris (C3)  = 16  barang

## 4.PENUTUP
4.1 Kesimpulan
1. Dengan  adanya  pengelompokan  data  ini, pihak  perusahaan  dapat  mengetahui  barang paling  laris,  laris  dan  tidak  laris.  Sehingga barang yang ada digudang tidak menumpuk.
2. Dari  penelitian  ini  output  yang  dihasilkan yaitu, barang paling laris  sebanyak 8, barang yang  laris  sebanyak  26  dan  kurang  laris sebanyak 16.
3. Dengan  adanya  pengolahan  data  yang dilakukan  diharapkan  dapat  memberikan solusi  kepada  pihak  perusahaan  agar  dapat mengetahui  mana  barang  yang  paling  laris, laris dan mana barang yang tidak laris.
4.2 Saran
1. Untuk penelitian lebih lanjut dapat menambah parameter atau variabel lain untuk proses cluster ing.
2. Untuk  penelitian  berikutnya  data  yang digunakan lebih banyak lagi agar menghasilkan data yang akurat.
3. Pada penelitian selanjutnya dapat dilanjutkan dengan  metode  lain  untuk  pengelompokkan atau klasifikasi data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zainul  ArasZ,  Sarjono,“Analisis  Data  Mining
Untuk  Menentukan  Kelompok  Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah
Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means Vol 1 No. 2, pp 159-170, 2016.
[2] Fina  Nasari,  Surya  Darma,  “Penerapan  K- Means  Clustering  Pada  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru”, 2015.
[3] Aldi  Nurzahputra,  Much  Aziz  Muslim, Miranita  Khusniati,"Penerapan  Algoritma K-Means  Untuk  ClusteringPenilaian  Dosen
Berdasarkan Indeks Kepuasan
Mahasiswa",Vol. 16, No. 1, pp17-24,2017.
[4] Totok Suprawoto, "Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk Menunjang  Pemilihan  Strategi  Pemasaran" Vol. 1, No. 1, pp 12-16,2016.
[5] Khairul  Ummi,  "Analisa  Data  Mining  Dalam Penjualan Sparepart Mobil Dengan Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori" Vol.8 No.3 pp 155-164,2015.
[6] Eva  Rianti,  "Data  Mining  Dalam  Menentukan Penjualan  Kacamata  Pada  Optik  Zal  Laris Dan  Tidak  Laris  Menggunakan  Metode Clustering" Vol. 4, No. 2, pp 267-283,2017.
[7] EJohan  Oscar  Ong,  "Implementasi  Algoritma K-Means ClusteringUntuk Menentukan Strategi  Marketing  President  University" Vol. 12, No. 1,2013.
[8] Gunawan  Abdillah,  Firman  Ananda  Putra,
Faiza  Renaldi,  "Penerapan  Data  Mining Pemakaian Air Pelanggan Untuk Menentukan  Klasifikasi  Potensi  Pemakaian
Air  Pelanggan  BaruDi  Pdam  Tirta  Raharja
Menggunakan Algoritma K-Means",2016.
[9] Oyelade, O. J, Oladipupo, O. O, Obagbuwa, I. C,  "Application  of  K-Means  Clustering Algorithm  for  Prediction  of  Students’ Academic  Performance",Vol.  7,  No.  1,  pp 292-295, 2010.
[10] Unnati R. Raval, Chaita Jani, "Implementing & Improvisation ofK-means Clustering
Algorithm",Vol.  5,  Issue.  5,  pp  191- 203,2016.