## Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing
Studi Kasus: Hoyweapstore

## Deni Triyansyah¹ , Devi Fitrianah²
Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta 41514010005@student.mercubuana.ac.id¹ , devi.fitrianah@mercubuana.ac.id²

## Abstrak
Penelitian ini mencari strategi  marketing  yang mampu  bersaing  dengan kompetitor  lain,  karena  pada  era  saat  ini  setiap  perusahaan  saling belomba  dalam  menjual  produknya  dengan  ujung  tombaknya  adalah strategi  marketing,  masalah  yang  diangkat  pada  penelitian  ini  adalah menumpuknya  stok  sepatu  yang  belum  terjual  dan  kurang diperhatikanya  reseller  yang  memiliki  potensial  dalam  penjualan. penelitian ini menggunakan metode K-Means, adalah metode clustering yang  membagi  data  kedalam  satu  atau  lebih  kluster,  data  yang karakteristik  sama  dikelompokkan  satu  kluster  yang  sama  dan karakteristik yang berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang lain. K-Means  adalah  metode  yang  cocok  digunakan  dengan  satu  tipe  data dan  ditunjang  dengan  validitas  kluster  yang  menggunakan  Davies- Bouldin  Index  untuk  mengetahui  seberapa  baik  proses  kinerja pengklusteran.  Hasil  pengklusteran  data  untuk  mendapatkan  informasi reseller  yang  potensial,  dengan  menggunakan  dua  kluster,  sedangkan untuk  mendapatkan  informasi  tipe  sepatu  yang  laris  adalah  dengan menggunakan  tiga  cluster.  Dan  pengklusteran  ini  menghasilkan  1 reseller yang potensial yaitu reseller Hoy, sedangkan proses mencari tipe sepatu  yang  laris  mendaptkan  3  tipe  sepatu  yang  terlaris  yaitu  Neo Adventage,  Cloudfoam  Swiftt,  dan  Bennasi.  Hasil  dari  nilai  Davies Bouldin  Index  yang  diperoleh  pada  clustering  pencarian  reseller  yang potensial  adalah  0.271  dan  0.196  pada  klustering  pencarian  tipe  sepatu yang laris .
Keywords : Data Mining, strategi marketing, klustering, Metode K-  Means, Rapid Miner,  Online Shop

## Received Juli 2018
Accepted for Publication September 2018 DOI: 10.22441/incomtech .v8i2.4174

## 1. PENDAHULUAN
Di era saat  ini, banyak orang  – orang  yang melakukan kegiatan wirausaha,  dan menjadikanya  pekerjaan  utamanya  dikarenakan  jika  berwirausaha  akan mendapatkan  hasil  yang  tidak  terbatas  dan  mendapatkan  kebebasan  tanpa  adanya peraturan dari pimpinan Serta semakin banyak yang melakukan kegiatan wirausaha, salah satu bentuk wirausaha pada era saat ini adalah Online Shop.
Online  Shop  adalah  suatu  proses  pembelian  barang  atau  jasa  dari  mereka  yang menjual  melalui  internet,  atau  layanan  jual-beli  secara  online  tanpa  harus  bertatap muka dengan penjual atau pihak pembeli secara langsung[1]. Hoyweapstore adalah salah  satu  online  shop  di  Indonesia  yang  bergerak  dibidang  penjualan  sepatu sneakers  yang berdiri sejak tanggal 9 November 2014 yang berlokasi di Jl.H.Saba Komplek DPR 3 No.1 Meruya Selatan Kembangan Jakarta Barat.
Dalam  bisnisnya  Hoyweapstore  berkembang  cukup  pesat  sejak  3  tahun  silang, akan  tetapi  tidak  lepas  dari  masalah  yang  ada  seperti  banyaknya  stok  tipe  sepatu yang  belum  terjual  dan  beberapa  reseller  yang  potensial  tetapi  tidak  diperhatikan. Dalam  masalah  ini  pihak  hoyweapstore  masih  melakukan  atau  mencoba  beberapa startegi marketing untuk meningkatkan penjualan dan meminimalisir masalah yang ada.
Berdasarkan  masalah  tersebut,  perlu  adanya  solusi  yang  tepat  untuk permasalahan  yang  sedang  dihadapi  dalam  menentukan  perencanaa  strategi marketing  yang  tepat.  solusi  yang  digunakan  untuk  mewujudkanya  adalah  data mining. Data  mining  adalah  suatu  proses  kegiatan  menganalisa  data  guna  untuk menemukan  suatu  pola  dari  sebuah  kumpulan  data[2],  dan metode  yang digunakan  adalah  metode  clustering.  Metode    klustering  adalah  suatu  proses pengelompokan  objek  data  yang  mirip  satu  sama  lain  kedalam  kluster  yang  sama dan  berbeda  dengan  objek  yang  ada  di  kluster  lain[3].  Algoritma  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  menentukan  startegi  marketing  adalah  algoritma  K- Means.
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  yang  menjadi  salah  satu  algoritma yang peling penting dalam bidang data mining, Karena Memiliki kelebihan sebagai algoritma  yang  mudah  diimplementasikan,  relatif  cepat  ditinjau  dari  waktu komputasi dan telah digunakan secara luas untuk menyelesaikan berbagai persoalan komputasi dan Algoritma  K-Means  bisa  dibilang  adalah  metode  pengelompokan yang  paling popular[4], dan jika menggunakan  metode k-means, harus  melakukan transmisi data agar dapat diolah, maka data yang berjenis data nominal seperti  tipe sepatu, warna, dan reseller  harus diinisialisasikan terlebih dahulu kedalam bentuk angka[5].  dan  jika  data  sudah  dalam  bentuk  angka,  nantinya  akan  diproses menggunakan tools Rapidminer.
Dengan  dilakukanya  penelitiannya  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak Hoyweapstore  dalam  menentukan  strategi  marketing  yang  tepat  untuk meningkatkan laba penjualan dan mampu bersaing dengan kompetitor.

## 2. STUDI LITERATUR
Pada langkah ini penulis melakukan studi literatur guna untuk menambah teori- teori dalam melakukan penelitian.
strategi adalah sebuah rencana(Plan) yang disatukan, menyeluruh, dan terpadu yang menghubungkan strategi perusahaan dengan tantangan lingkungan dan yang dirancang  untuk  memastikan  bahwa  tujuan  utama  perusahaan  dapat  dicapai melalui  pelaksaan  yang  tepat  dalam  perusahaan,  Willy  Pratama  Widharta  dan Sugiono Sugiharto(2013)[6]. Menurut Dimas Hendika, Zainul Arifin, dan Sunarti. Strategi marketing adalah suatu cara untuk mendapatkan kemenangan keunggulan bersaing  yang  berkesinambungan,  baik  perusahaan  yang  memproduksi  barang ataupun jasa.[7]
Menurut Aditya Wardhana dan Mahir Pradana, Online shop adalah pembelian suatu  barang  yang  dilakukan  melalui  internet  sebagai  media  pemasaran  dengan penggunaan  situs  (website)  sebagai  katalog[8].  dan  menurut  Asmai  Ishak, Aktivitas  Online  shop  merupakan  cara  baru  dalam  melakukan  transaksi,  dalam aktivitas  ini  pembeli  dan  penjual  tidak  bertemu  secara  langsung  seperti  halnya proses penjualan biasa, Efisiensi waktu dan juga efektifitas dalam proses transaksi merupakan  hal  yang  membuat  konsumen  tertarik  untuk  melakukan  belanja online[9]. Elly Muningsih dan Sri Kiswati mengatakan, Lembaga atau perusahaan yang  mengaplikasikan  E-Commerce  dalam  kegiatan  penjualan  atau  perdaganga, biasa dikenal dengan nama Toko Online atau Online Shop[10].
Menurut  Asmita  Yadav  dan  Sandeep  kumar  Singh,  dan  data  yang  digunakan adalah data Bank. dalam penelitian, mereka mengurangi kompleksitas komputasi algoritma  dengan  menggunakan  kembali  data  iterasi  sebelumnya  dalam  iterasi saat ini atau berikutnya untuk mengelompokkan data-objek. Dalam algoritma ini, centroid juga diperlakukan sebagai data objek dalam klaster masing-masing, yang memberikan bantuan untuk menghindari masalah klaster kosong dan memberikan solusi yang optimal dari masalah karena semua data-objek disimpan dalam cluster terdekatnya,  tujuan  dari  penelitianya  adalah  peningkatan  akurasi,  tingkat  presisi dan efisiensi algoritma[11].
Totok Suprawoto, dalam penelitian ini , peneliti menggunakan data mahasiswa angkatan  2014/2015.  Peneliti  menggunakan  metode  k-means  untuk  untuk mengelompokkan data kategorikal hingga menghasilkan klaster yang lebih stabil, selanjutnya  peneliti  menganalisis    lebih  mendalam  terhadap  hasil  klasterisasi tersebut untuk membantu bagian admisi  dalam menentukan kebijakan mengenai promosi program studi di lingkungan STMIK AKAKOM[12].
Dalam  penelitian  Elly  Muningsih  dan  Sri  Kiswati  mereka  menggunakan  data produk    dari  online  shop.  menurut  penelit,    K-Means  merupakan  salah  satu metode  terbaik  dan  paling  popular  dalam  algoritma  clustering  dimana  K-Means mencari  partisi  yang  optimal  dari  data  dengan  meminimalkan  kriteria  jumlah kesalahan kuadrat dengan prosedur iterasi yang optimal[10].
Menurut  Putri  Elfa  Mas’udia  mengatakan,  Data  mining  adalah  proses menemukan  hubungan  dalam  data  yang  tidak  diketahui  oleh  pengguna  dan menyajikannya  dengan  cara  yang  dapat  dipahami  sehingga  hubungan  tersebut dapat menjadi dasar pengambilan keputusan[13]. menurut Elly Muningsih dan Sri Kiswati,  data  mining  Data  mining  merupakan  sebuah  inti  dari  proses  atau Knowledge  Discovery  in  Database(KDD),  meliputi  dugaan  algoritma  yang mengeksplor  data,  membangun  model  dan  menemukan  pola  yang  belum diketahui, penelitian ini  menggunakan algoritma k-Means Clustering dengan data yang  digunakan  yaitu  data  produk  dari  online  shop.  peneliti  melakukan pengolahan  data  dengan  algoritma  k-Means  bertujuan  untuk  mengelompokkan produk yang dijual pada online shop menjadi beberapa kluster untuk mengetahui produk mana yang paling diminati sehingga jumlah stok harus banyak[10].

## 3. METODE
Metode Penelitian yang digunakan dalam penerapan algoritma K-Means untuk menentukan  Strategi  marketing  pada  online  shop  Hoyweapstore,  menggunakan rancangan penelitian yang ditujukan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Rancangan Penelitian

## a. Data
Data yang digunakan dalam penelitian akhir ini adalah data transaksi penjualan yang  diperoleh  dari  online  shop  Hoyweapstore,    Data-data  tersebut  berisi  data transaksi  penjualan  sepatu  seperti  Tanggal,  Tipe  Sepatu,  Warna  dan  Reseller. Jumlah data  yang digunakan dalam penelitian ini, berjumlah 1548  data transaksi dari bulan Juli 2017 sampai Februari 2018.
Dalam  penelitian  ini  metode  pengumpulan  data  yang  penulis  gunakan  adalah sebagai berikut :
1. Wawancara,  metode  pengumpulan  data  dengan  melakukan  tanya  jawab langsung dengan tatap muka dengan pemilik online shop Hoyweapstore
2. Dokumentasi,  metode  dengan  melakukan  pengumpulan  data  atau  dokumen, sampai data terkumpul menjadi satu dan siap untuk kepentingan penelitian.
3. Studi  literature,  adalah  mempelajari  dan  memahami  karya  ilmiah  ataupun sumber  ilmiah  yang  lainya  yang  sesuai  dengan  penelitian  dan  memiliki hubungan penelitian yang serupa.
Pengumpulan Data
Pra-Proses Data
Analisis Cluster Evaluasi dan validasi
Tabel 1. Sampel tabel transaksi penjualan online shop Hoyweapstore.
TANGGAL TIPE SEPATU WARNA RESELLER 30/06/2017 VANS SLIP ON PUTIH HOY 30/06/2017 VANS OLD SKOOL HITAM PUTIH HOY 30/06/2017 VANS OLD SKOOL HITAM PUTIH 1HOY 30/06/2017 AIR MAX ZERO MIDNIGHT HITAM PUTIH 7DEADLYSN EAKERS 30/06/2017 VANS AUTHENTIC NAVY HOY 30/06/2017 VANS AUTHENTIC NAVY HOY 30/06/2017 VANS AUTHENTIC NAVY DISKON STORE 30/06/2017 VANS OLD SKOOL HITAM PUTIH HOY 30/06/2017 NEO ADVANTAGE ABU-ABU SOLUP CITY 30/06/2017 NMD HITAM PUTIH HOY

## b. Pra-Proses Data
Pra-Proses  Data  adalah  salah  satu  langkah  paling  penting  dalam  proses  data mining yang berkaitan dengan persiapan dan transformasi dataset awal.

## • Transformasi Data
Transformasi  Data  adalah  proses  perubahan  data,  menjadi  data  yang  dapat diolah menggunakan algoritma yang akan dipakai apakah dalam bentuk numerik, klasifikasi dan lain-lain[14]. Agar data di atas dapat diolah dengan menggunakan algoritma  K-Means,  maka  data  yang  berjenis  data  nominal  seperti  nama,  tipe sepatu, Warna, dan reseller diinisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka.
Tabel 2.Sampel tabel Pra-Proses data tipe sepatu
Tipe Sepatu Transformasi VANS SLIP ON 1 VANS OLD SKOOL 2 VANS OLD SKOOL 2 VANS OLD SKOOL 2 AIR MAX ZERO MIDNIGHT 3 AIR MAX ZERO MIDNIGHT 3 VANS SLIP ON 3 VANS OLD SKOOL 2 NEO ADVANTAGE 4 NMD 2
Tabel 3.Sampel tabel Pra-Proses data warna
Warna Transformasi HITAM PUTIH 1 HITAM PUTIH 1 PUTIH 2 HITAM PUTIH 1 HITAM PUTIH 1 HITAM PUTIH 1 HITAM PUTIH 1 PUTIH 2 HITAM PUTIH 1 HITAM PUTIH 1 Tabel 4.Sampel tabel Pra-Proses data reseller Reseller Transformasi HOY 1 HOY 1 HOY 1 7DEADLYSNEAKERS 2 HOY 1 HOY 1 DISKON STORE 3 HOY 1 SOLUP CITY 4 HOY 1
Tabel 5.Sampel hasil tabel Pra-Proses data transaksi penjulan online shop Hoyweapstore
TANGGAL TIPE SEPATU WARNA RESELLER 30/06/2017 1 1 1 30/06/2017 2 1 1 30/06/2017 2 2 1 30/06/2017 2 1 2 30/06/2017 3 1 1 30/06/2017 3 1 1 30/06/2017 3 1 3 30/06/2017 2 2 1 30/06/2017 4 1 4 30/06/2017 2 1 1
c. Analisis Kluster ( Algoritma K-Means )
K-Means  merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non  hirarki  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster/kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam  cluster/kelompok sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain[15].
Langkah-langkah  dalam  melakukan  clustering  dengan  metode  K-Means[15], adalah sebagai berikut:
1. Tentukan Jumlah Kluster k.
2. Menentukan Titik pusat awal dari setiap kluster
3. Alokasikan  semua  data/  objek  ke  kluster  terdekat.  Kedekatan  dua  objek ditentukan  berdasarkan  jarak  kedua  objek  tersebut.  Demikian  juga kedekatan suatu data ke kluster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat  cluster.  Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung  jarak  tiap  data  ke  tiap  pusat kluster.  Jarak  paling  antara  satu  data  dengan  satu  kluster  tertentu  akan menentukan  suatu  data  masuk  dalam  kluster  mana.  Untuk  menghiutng jarak semua data ke setiap tiitk pusat kluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
(    )   √(       ) (       )
4. Hitung  kembali  pusat  kluster  dengan  keanggotaan  cluster  yang  sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari semua data/ objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki bisa juga menggunakan median dari kluster tersebut. Jadi rata-rata (mean) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
5. Tugaskan  lagi  setiap  objek  memakai  pusat  kluster  yang  baru.  Jika  pusat cluster tidak berubah lagi maka proses klustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat kluster tidak berubah lagi.

## Penerapan Algoritma K-Means
Penerapan  proses  algoritma  K-Means  menggunakan  aplikasi  RapidMiner studio  versi  8.2.001  yang  berguna  dalam  membantu  melakukan  kegiatan  seperti data mining, Klustering, klasifikasi, dan regresi[16]. dilihat pada gambar 2.
• Read Excel
adalah operator ini membaca ExampleSet dari file Excel yang ditentukan.
Gambar 2. Proses clustering di aplikasi rapidminer
• Klustering
adalah  operator  yang  melakukan  pengelompokan  menggunakan  algoritma  k- means.
• Performance adalah operator yang digunakan untuk evaluasi kinerja metode pengelompokan berbasis centroid. Operator ini memberikan daftar nilai kriteria kinerja berdasarkan centroid klaster.
• Proses Pengolahan Data
Pada langkah ini penulis melakukan dua kali proses pengklusteran, proses yang pertama  dibagi  menjadi  tiga  cluster  dengan  menggunakan  3  jenis  data  yaitu tanggal, tipe sepatu dan warna. dan proses  yang kedua menjadi 2 klaster dengan jenis  data  tanggal,  tipe  sepatu  dan  reseller.  Setelah  semua  data  telah ditransformasi  kedalam  bentuk  angka,  setelah  itu  data-data  tersebut  telah  dapat dikelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering.

## d. Validitas Kluster
Validitas  Kluster,  adalah  sebuah  proses  evaluasi  pengujian  yang  memberikan daftar  nilai  kriteria  kinerja  berdasarkan  centroid  klaster.  yang  berguna  untuk mengetahui  seberapa  baik  kinerja  dari  proses  pengklusteran.  Pada  penelitian  ini, evaluasi kluster menggunakan Davies Bouldin Index pada perangkat Rapidminer.
Hasil akhir yang didapat pada proses evaluasi Kluster adalah sebuah nilai, yang dimana jika nilai yang dihasilkan oleh Davies Bouldin Index semakin kecil maka akan  semakin  baik  evaluasi  cluster  tersebut,  dan  sebaliknya  jika  Davies  Boludin Index  menghasilkan  nilai  yang  semakin  tinggi  maka  proses  evaluasi  tesebut semakin buruk atau kurang baik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
 Hasil  proses  klustering  untuk  mendapatkan  informasi  reseller  yang memiliki potensial dalam poenjualan
Selanjutnya  pengolahan  data  untuk  mendapatkan  informasi  reseller  yang memiliki  potensial  dalam  penjualan.  proses  kali  ini  hanya  menggunakan  dua kluster  dan  atribut  data  yang  digunakan  adalah  tanggal,  tipe  data  dan  reseller. berikut pada tabel 6 adalah titik pusat awal kluster.
• Pertama tentukan jumlah cluster.
• Tentukan titik centroid pada setiap kluster
Tabel 6. titik pusat awal kluster Tanggal Tipe Sepatu Reseller Kluster 1 30/06/2017 256 1 Kluster 2 02/10/2017 1 1
• Selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  terdekat,  dikarenakan  metode  K-Means mengalokasikan setiap data kedalam suatu kluster dari data yang memiliki jarak paling dekat dengan titik pusat dari setiap kluster, maka dari itu perlu dihitung jarak  setiap  data  dengan  menggunakan  rumus  Encludian  Distance,  sebagai contoh akan dihitung jarak data pertma ke pusat kluster pertama:
(   ) √(       ) (     )
Dari hasil perhitungan di mendapatkan hasil bahwa jarak data pertama dengan pusat cluster pertama adalah 65.025
(   ) √(     ) (     )
Dari hasil perhitungan di mendapatkan hasil bahwa jarak data pertama dengan pusat cluster kedua2adalah 0
Berdasarkan  hasil  kedua  perhitungan  di  atas  bahwa  jarak  data  kedua  yang paling dekat adalah dengan cluster 2, sehingga data pertama dimasukkan ke dalam Kluster 2, Sampel Hasil perhitungan selengkapnya untuk 10 data pertama dapat di lihat pada tabel 7.
Tabel 7. Sampel hasil pengelompokkan iterasi pertama N o Tanggal Tipe Sepatu Reseller K1 K 2 Kluster 1 30/06/2017 1 1 65025 0 2 2 30/06/2017 2 1 64516 1 2 3 30/06/2017 2 1 64516 1 2 4 30/06/2017 2 1 64516 1 2 5 30/06/2017 3 1 64009 4 2 6 30/06/2017 3 1 64009 4 2 7 30/06/2017 3 1 64009 4 2 8 30/06/2017 2 1 64516 1 2 9 30/06/2017 4 1 63504 9 2 1 0 30/06/2017 2 1 64516 1 2 Tabel 8. Sample jumlah item dari iterasi pertama dari setiap kluster KLUSTER 1 KLUSTER 2 288 item 1260 Item
• Hitung  kembali  pusat  kluster  dengan  keanggotaan  Kluster  yang  sekarang. Pusat Kluster adalah rata-rata dari semua data/ objek dalam Kluster tertentu.
Tabel 9. Sample titik pusat awal kluster yang baru
Kluster Tipe Sepatu Warna K1 190,4166667 5,826388889 K2 42,05555556 3,647619048
• Selanjutnya melakukan proses iterasi yang kedua, pada tabel 10 .
Tabel 10. Sampel hasil pengelompokkan iterasi kedua N o Tang gal Tipe Sepat u R es ell er K1 K2 Kl us te r 1 30/06 /2017 1 1 35901,96 764 1692,5 68529 2 2 30/06 /2017 2 1 35524,13 431 1611,4 57417 2 3 30/06 /2017 2 1 35524,13 431 1611,4 57417 2 4 30/06 /2017 2 1 35524,13 431 1611,4 57417 2 5 30/06 /2017 3 1 35148,30 097 1532,3 46306 2 6 30/06 /2017 3 1 35148,30 097 1532,3 46306 2 7 30/06 /2017 3 1 35148,30 097 1532,3 46306 2 8 30/06 /2017 2 1 35524,13 431 1611,4 57417 2 9 30/06 /2017 4 1 34774,46 764 1455,2 35195 2 1 0 30/06 /2017 2 1 35524,13 431 1611,4 57417 2 Tabel 11. Sample titik pusat awal kluster yang baru pada iterasi kedua Kluster Tipe Sepatu Reseller K1 183,646875 5,678125 K2 39,95358306 3,629478827
• Tugaskan  kembali  setiap  objek  memakai  pusat  kluster  yang  baru.  Jika  pusat cluster  tidak  berubah  lagi  maka  proses  clustering  selesai.  Atau,  kembali  ke langkah  nomor  3  sampai  pusat  kluster  tidak  berubah  lagi,  Setelah  melakukan proses ietrasi 2,3,4,5,6,7 dan 8. dapatlah pada iterasi ke 8 pada tabel 12 :
Tabel 12. Sampel hasil pengelompokkan iterasi ke 8 N o Tanggal Tipe Sep atu Re sell er K1 K2 Kl us te r 1 30/06/2 017 1 1 31154,8 2024 1388,26 826 2 2 30/06/2 017 2 1 30802,9 1739 1314,93 7709 2 3 30/06/2 017 2 1 30802,9 1739 1314,93 7709 2 4 30/06/2 017 2 1 30802,9 1739 1314,93 7709 2 5 30/06/2 3 1 30453,0 1243,60 2
017 1453 7158 6 30/06/2 017 3 1 30453,0 1453 1243,60 7158 2 7 30/06/2 017 3 1 30453,0 1453 1243,60 7158 2 8 30/06/2 017 2 1 30802,9 1739 1314,93 7709 2 9 30/06/2 017 4 1 30105,1 1167 1174,27 6607 2 1 0 30/06/2 017 2 1 30802,9 1739 1314,93 7709 2
 Dalam penelitian ini terjadi 8 kali iterasi, pada proses iterasi  dari 7 ke 8 tidak adanya anggota yang berpindah dari kluster satu kekluster yang lain atau pusat kluster  tidak  berubah,  sehingga  proses  iterasi  selesai.  dan  hasil  dari  proses iterasi  kedelapan  dengan  menggunakan  atribut  data  tanggal,  tipe  sepatu,  dan reseller  menghasilkan  sekelompok  data  dari  setiap  masing-masing  kluster, dengan kluster 1 menghasilkan sekelompok data yang berjumlah 350 item dan kluster  2  berjumlah  1198  item.  Sampel  hasil  pengelompokkan  dapat  dilihat ditabel 13.
Tabel 13. Sampel hasil pengelompokkan iterasi ke 8 Kluster 1
Kluster 2
Kluster  1  berjumlah  350  item,  yang terdiri dari : Hoy = 309 Dope Homestore = 9 Masrqces = 4 Jt = 2 Creackstore = 2
Bagian  proses  kluster  1  ini,  Hoy  adalah reseller  yang  memiliki  potensial  dalam penjualan,  sedangkan  Dope  Homestore dengan  reseller  yang  lainya  tidak memiliki  potensial  dalam  penjualan. Karena bisa dilihat pada list diatas, lebih dari  50%  Hoy  melakukan  melakukan transaksi penjualan.
Kluster  2  berjumlah  1198  item,  yang terdiri dari : Hoy = 1100 7deadlysneakers = 9 Marqces = 8 Creackstore = 5 VGASV  =  4
Untuk  proses  kluster  2,  Reseller  yang memiliki  potensial  dalam  penjualan adalah  reseller  dengan  nama  Hoy, sedangkan 7deadlysneakers dengan reseller  yang  lainya  tidak  memiliki potensial  dalam  penjualan.  bisa  dilihat pada  list  diatas,  lebih  dari  50%  Hoy melakukan penjualan.
 Hasil klustering pengolahan data pertama dengan Rapidminer dilihat dari Plot view di gambar 3.
Ini  adalah  sheet  untuk  menampilkan  representasi  dari  database  yang  telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klusternya. Urutan dari clusternya yaitu cluster  0=1  dengan  warna  merah  yang  memiliki  350  item  dalam  kluster,  dan dalam  kluster  ini  item  dengan  nama  reseller  Hoy  adalah  item  yang  memiliki potensial  dalam  penjualan,  bias  dilihat  pada  tabel  13  bahwa  transaksi  penjulan Hoy lebih dari 50%.

## Gambar 3. Tampilan Exampleset Plot View
Sedangkan  cluster  1=2  dengan  warna  biru  adalah  representasi  dari  kluster  2 yang berjumlah 1198 item, dalam kluster ini item dengan nama Hoy adalah item yang melakukan transaksi penjualan lebih dari 50%, yang artinya reseller Hoy ini memiliki  potensial  dalam  penjualan.  dan  bisa  dilihat  pada  tabel  13  hasil  dari klustering,  dimana  reseller  yang  potensial  dikluster  satu  dan  kluster  dua,  adalah reseller dengan nama Hoy.
• Hasil kinerja kluster menggunakan Davies Bouldin Index, pada gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan nilai Bavies Bouldin menggunakan Rapidminer
Pada  proses  ini  validitas  kluster  menggunakan  Davies  Bouldin  menghasilkan nilai  0.271,  yang  dimana  nilai  ini  dihasilkan  dari  kinerja  kedua  kluster.  yang dimana  jika  dari  evaluasi  tersebut  akan  menghasilkan  sebuah  parameter  berupa nilai, semakin kecil nilai tersebut maka semakin baik kluster tersebut.

##  Proses  pengolahan  data  untuk  mendapatkan  informasi  tipe  sepatu  yang laris
Pada  proses  pengolahan  data  kali  ini,  peneliti  menggunakan  tiga  kluster  dan dengan  menggunakan  atribut  data  tanggal,  tipe  sepatu,  dan  warna.  berikut  pada table 14 adalah titik pusat awal kluster.
Tabel 14. titik pusat awal kluster
Tanggal Tipe Sepatu Warna Kluster 1 30/06/2017 1 1 Kluster 2 02/10/2017 256 2 Kluster 3 17/072017 128 7
• Selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  terdekat,  sebagai  contoh  akan  dihitung jarak data pertama ke pusat kluster pertama:
(   )   √(     ) (     )
Dari hasil perhitungan di mendapatkan hasil bahwa jarak data pertama dengan pusat kluster pertama adalah 0
(   )   √(       ) (     )
Dari hasil perhitungan di mendapatkan hasil bahwa jarak data pertama dengan pusat kluster kedua adalah 665.026
(   )   √(       ) (     )
Dari hasil perhitungan di mendapatkan hasil bahwa jarak data pertama dengan pusat kluster ketiga adalah 16.165
Berdasarkan  hasil  ketiga  perhitungan  di  atas  bahwa  jarak  data  pertama  yang paling  dekat  adalah  dengan  kluster  1,  sehingga  data  pertama  dimasukkan  ke dalam  kluster  1,  Sampel  Hasil  perhitungan  selengkapnya  untuk  10  data  pertama dapat di lihat pada tabel 15.
Tabel 15. Sampel hasil pengelompokkan iterasi pertama
Tabel 16. Sample jumlah item dari iterasi pertama dari setiap kluster
KLUSTER 1 KLUSTER 2 KLUSTER 3 846 item 145 Item 557 Item
• Hitung kembali pusat kluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat  cluster  adalah  rata-rata  dari  semua  data/  objek  dalam  cluster tertentu
Tabel 17. Sample titik pusat awal kluster yang baru
Kluster Tipe Sepatu Warna K1 16,25886525 5,828605201 K2 222,8482759 7,282758621 K3 110,8833034 6,635547576
• Selanjutnya melakukan proses iterasi yang kedua, pada tabel 18.
Tabel 18. Sampel hasi pengelompokkan iterasi kedua
Tabel 19. Sample titik pusat awal kluster yang baru pada iterasi kedua
Kluster Tipe Sepatu Warna K1 16,25886525 5,828605201 K2 212,9528796 6,848167539 K3 104,5029354 6,739726027
• Tugaskan  kembali  setiap  objek  memakai  pusat  kluster  yang  baru.  Jika pusat  cluster  tidak  berubah  lagi  maka  proses  clustering  selesai.  Atau, kembali  ke  langkah  nomor  3  sampai  pusat  kluster  tidak  berubah  lagi, Setelah melakukan proses iterasi 2,3,4,5,6,7. dapatlah pada iterasi ke 7 pada tabel 20 :
Tabel 20. Sampel hasil pengelompokkan iterasi ke 7
 Pada proses ini terjadi 7 kali iterasi, dimana dari proses iterasi 6 keiterasi 7 tidak adanya anggota yang berpindah dari satu kluster ke kluster yang lain atau pusat kluster tidak berubah, sehingga proses iterasi selesai. dan dari proses ini dengan  menggunakan  3  kluster  menghaslkan  kelompok  dari  masing-masing kluster dengan mnggunakan atribut tanggal, tipe sepatu, dan warna. Dan dapat dilihat  pada  tabel  21,  kluster  1  berjumlah    819  item  dengan  tipe  sepatu  Neo Adventage yang memiliki jumlah terbesar  dengan warna putih dan didominasi warna  hitam,  dan  kluster  2  berjumlah  215  item  dengan  tipe  yang  memiliki jumlah  terbesar  adalah  Cloadfoam  Swiftt  dengan  warna  hitam  ,  sedangkan kluster  3  berjumlah  514  item  dengan  tipe  sepatu  Bennasi  warna  hitam didominasi warna putih.
Tabel 21. Sampel hasil pengelompokkan iterasi ke 7 Hasil Kluster 1 Hasil Kluster 2 Hasil Kluster 3 Kluster 1 berjumlah 819 item,  yang  terdiri dari :
Neo  Adventage  = 180 NMD = 119 Vans  Old  Skool  = 86 Adidas  Superstar  = 69 Vans  Authentic  = 44 Yeezy = 38 Vans Slip On = 30 Flyknit Racer = 30 Ultraboost 3.0 = 29 Air  Jordan  Retro  = 26
Pada  kluster  ini Neo
adventage
Kluster  2  berjumlah  215 item, yang terdiri dari : Cloadfoam Swiftt = 20 Neo Coderby = 13 Cloudfoam  Super  Flex  = 9 Cosmic 2 = 9 Neo Baseline = 7 Cosmic = 6 Asics  Reightning  Champ = 5 Converse Ct Hi = 3 Puma Rihana = 2 Air Max Command = 1
Pada kluster 2 ini
Cloadfoam  Swiftt  dengan warna  Hitam  adalah  tipe sepatu yang paling laris.
Kluster  3  berjumlah 514 item, yang terdiri dari : Bennasi = 177 Neo  Cloudfoam  = 29 Yeezy  Pirate  Black = 16 HUARACHE = 16 Yeezy kids t-dove = 11 Neo Baseline = 11 Ultraboost = 11 Yeezty  Kids  Pirate = 8 Asics  Mooncrater  = 7 Puma Bow = 6
Dan  pada  kluster  3 sepatu  yang  terlaris adalah sepatu
adalah  sepatu  yang terlaris dengan warna  putih  dan dominasi warna hitam. dengan tipe Bennasi warna hitam dengan dominasi warna putih
 Hasil klustering pengolahan data pertama dengan Rapidminer dilihat dari Plot View di gambar 5.

## X

## Gambar 5. Tampilan Exampleset Plot View
Ini  adalah  sheet  untuk  menampilkan  representasi  dari  database  yang  telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klusternya. Urutan dari clusternya yaitu cluster 0=1 dengan warna biru yang memiliki 819 item dalam kluster, dan dalam kluster  ini  item  dengan  nama  tipe  sepatu  neo  adventage  adalah  tipe  sepatu  yang paling laris dengan warna putih dan dominasi warna hitam.
Sedangkan cluster 1=2 dengan warna merah adalah representasi dari kluster 2 yang  berjumlah  215  item,  dalam  kluster  ini  tipe  sepatu  yang  laris  adalah    tipe sepatu dengan nama cloadfoam swiftt dengan warna Hitam.
Sedangkan  cluster  2=3  dengan  warna  hijau  adalah  representasi  dari  kluster  3 yang  berjumlah  514  item,  dengan  tipe  sepatu  yang  laris  adalah  bennasi  dengan warna  hitam  dengan  dominasi  warna  putih.  dari  hasil  klustering  diatas    dapat dilihat di tabel 21, bahwa sepatu yang sering terjual atau terlaris pada kluster satu adalah  tipe  sepatu    Neo  Adventage,  dan  kluster  kedua  adalah  tipe  sepatu
Cloadfoam  Swiftt,  sedangkan  pada  kluster  ketiga  tipe  sepatu  yang  sering  terjual adalah tipe Bennasi.
• Hasil kinerja kluster menggunakan Davies Bouldin Index, pada gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan nilai Bavies Bouldin menggunakan Rapidminer
Davies  bouldin  ini  bekerja  untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  proses pengklusteran, yang dimana jika dari evaluasi tersebut akan menghasilkan sebuah parameter  berupa  nilai,  semakin  kecil  nilai  tersebut  maka  semakin  baik  kluster tersebut,  dari  hasil  pengklusteran  diatas  menghasil  nilai  Davies  Bouldin  sebesar 0.196.

## 5. IMPLIKASI
1. Dari  hasil  poin  satu  menghasilkan  strategi  marketing,  yaitu  dengan melakukan  pengelompokkan  atau  paket  penjualan  dan  diskon,  misalnya sepatu  A  dan  b  adalah  sepatu  yang  paling  diminati  dan  sepatu  c  dan  d kurang  diminati  ,  maka  memberlakukan  sistem  paket  dengan  membeli sepatu  A  dan  c  akan  mendapatkan  diskon,  begitupun  sebaliknya  dengan sepatu b dan d.
2. Selanjutnya ketika melakukan pemotretan produk. potret produk yang laku dengan  yang  kurang  laris  secara  bersamaan,  fungsinya  untuk  roduk tersebut  cepat  dilihat  oleh  konsumen.  Agar  konsumen  dapat mempertimbangkan dalam membeli produk yang mana yang akan dibeli.
3. Dalam  Penelitian  ini  menghasilkan  informasi  reseller  yang  memiliki potensial dalam penjualan,
Hal  yang  harus  dilakukan  adalah  mengelola  reseller  dengan  melakukan edukasi penjulan melalui internet dan terus diberi arahan dalam berjulan.
4. Berikan reseller harga special untuk setiap produk yang dibeli.
5. Dengan  adanya  penelitian  ini,  semoga  pihak  online  shop  hoyweapstore dapat terbantu dalam meningkatkan omset penjualan dan mampu bersaing oleh competitor lain.

## 6. KESIMPULAN DAN STUDI LANJUTAN

##  Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  mendapatkan  sebuah  hasil  dalam menentukan  strategi  marketing  pada  online  shop  Hoyweapstore,  maka  dapat disimpulkan :
1. Berdasarkan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  atribut  tanggal,  tipe sepatu, warna, dan reseller, menghasilkan 3 tipe sepatu yang diminati oleh konsumen  dengan  tipe  sepatu  Neo  Adventage,  Floadfoam  Swiftt,  dan Bennasi.  serta  menghasilkan  1  reseller  yang  potensial  dalam  penjualan yaitu.
2. Berdasarkan  penelitian  klustering  menggunakan  algoritma  K-Means  dan dibantu  dengan  perangkat  lunak  Rapidminer,    yang  didapat  pada  proses klustering  untuk  mendapatkan  informasi  reseller  yang  potensial  dengan menggunakan  2  kluster  menghasilkan    8  kali  iterasi  dengan  tidak berubahnya titik pusat kluster atau berpindahnya anggota dari satu kluster ke  kluster  yg  lain  serta  menghasilkan  nilai  validitas  dengan  Davies Bouldin  Index  sebesar  0.271.  sedangkan  proses  klustering  untuk mendapatkan  informasi  tipe  sepatu  yang  laris  dengan  digunakanya  3 kluster  menghasilkan  7  kali  iterasi  dengan  ditandainya  tidak  ada berubahnya titik pusat kluster atau berpindahnya anggota dari satu kluster ke kluster yg lain dan proses ini menghasilkan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0.196.

##  Studi Lanjutan
Keterbatasan yang ada pada studi ini mengakibatkan diperlukannya studi lanjutan untuk mendukung serta menyempurnakan temuan studi yang didapatkan pada studi ini.
Studi lanjutan yang disarankan untuk dilakukan adalah :
1. Studi klustering terbaik dengan mengkomparasi algoritma K-Means dengan algoritma Hybrid K-Means KNN.
2. Studi mendapatkan informasi terbaik dan terupdate dengan menambah jumlah data dengan menggunakan data terbaru.

## REFERENCES
[1] C. A. Sari, “Perilaku Berbelanja Online Di Kalangan Mahasiswi Antropologi Universitas Airlangga,” AntroUnairdotNet , vol. 4, no. 2, pp. 205–216, 2015.
[2] G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  “Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[3] U.  R.  Raval  and  C.  Jani,  “Implementing  &  Improvisation  of  K-means  Clustering Algorithm,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , vol. 55, no. 5, pp. 191–203, 2016.
[4] T. M. Kodinariya and P. R. Makwana, “Review on determining number of Cluster in K- Means Clustering,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Manag. Stud. , vol. 1, no. 6, pp. 2321– 7782, 2013.
[5] J.  O.  Ong,  “Implementasi  Algotritma  K-means  clustering  untuk  menentukan  strategi marketing  president  university,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol.  vol.12,  no,  no.  juni,  pp.  10–20, 2013.
[6] W. P. Widharta and S. Sugiharto, “Penyusunan strategi dan sistem penjualan dalam rangka meningkatkan penjualan toko damai,” J. Manaj. Pemasar. Petra , vol. 2, no. 1, pp. 1–15, 2013.
[7] D. H. Wibowo, Z. Arifin, and Sunarti, “Analisis Strategi Pemasaran Untuk Meningkatkan Daya Saing UMKM (Studi pada Batik Diajeng Solo),” J. Adm. Bisnis , vol. 29, no. 1, pp. 59–66, 2015.
[8] A. Wardhana, “Viral Marketing Determinants of Top Online Shop Brands in Indonesia,” Mimbar , vol. 32, no. 1, pp. 25–30, 2016.
[9] A.  Ishak,  “Analisis  Kepuasan  Pelanggan  Dalam  Belanja  Online :  Sebuah  Studi  Tentang Penyebab ( Antecedents ) Dan Konsekuensi ( Consequents ),” J. Siasat Bisnis , vol. 16, no. 2, pp. 141–154, 2012.
[10] E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang,” J. Bianglala Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 10– 17, 2015.
[11] J. Wang, “An improved K-Means clustering algorithm,” Technology , vol. 5, no. m, pp. 4– 6, 2011.
[12] T.  Suprawoto,  “Klasifikasi  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  K-Means  untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran,” J. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 12– 18, 2016.
[13] P.  N.  Malang,  “Klasifikasi  Tugas  Akhir  Untuk  Menentukan  Dosen  Pembimbing Menggunakan Naïve Bayes Classifier ( Nbc ),” vol. 7, pp. 135–140, 2015.
[14] D.  Mining  and  K.  Clustering,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat,” Cogito Smart J. , vol. 2, no. 2, pp. 108–119, 2016.
[15] Y. Agusta, S. Bali, and B. Denpasar, “K-Means – Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,” J. Sist. dan Inform. , vol. 3, no. Pebruari, pp. 47–60, 2007.
[16] A. Chisholm, Exploring Data with RapidMiner . 2013.