## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200

## Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Stok Penjualan Keramik dengan Metode K-Means
Ferdian Arya Dinata, Alwis Nazir * , Muhammad Fikry, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950115065@students.uin-suska.ac.id, 2,* alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: alwis.nazir@uin-suska.ac.id Submitted: 20/05/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak −Keramik menjadi salah satu produk yang diminati pelanggan dari tahun ke tahun sehingga banyaknya perusahaan tertarik  untuk  melakukan  penjualan  kermik.  Namun  penjualan  keramik  harus  memenuhi  dan  mengimbangi  kebutuhan pelanggan yang berubah-ubah serta ditemukannya permasalahan mengenai produk keramik dan pelanggan seperti kurangnya stok produk keramik yang mengakibatkan pelanggan tidak jadi melakukan pemesanan dan penjualan produk tidak memenuhi target. Pengelompokan keramik dibutuhkan untuk mengantisipasi resiko yang akan diterima perusahaan dengan pemenfaatan proses data mining menggunakan data dimasa lampau. Pada penelitian ini menggunakan metode K-Means yang terdapat pada data  mining.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  dapat  mengelompokan  dan  menentukan  penjualan  merek  yang  potensial  untuk penambahan stok dimasa depan serta melakukan pengujian data menggunakan DBI  ( Davies Bouldin Index ) yang dilakukan dengan menguji nilai jarak antar cluster melalui serangkaian eksperimen. Penelitian ini menggunakan data 1 tahun terakhir dari Januari 2022 hingga  Desember 2022 dengan total 156 data menggunakan 9 atribut yaitu merek,  kode barang (FT,WT) dan  ukuran  (40x40, 25x25,  50x50,  25x40,  60x60, 20x40).  Hasil penelitian  menggunakan  metode  K-Means  penjualan  yang sangat laris adalah klaster 2, penjualan yang laris adalah klaster 1 dan yang tidak laris adalah klaster 0 . Merek yang sangat laris  adalah  HRM,  yang  laris  adalah  VALENSIA  dan  yang  tidak  laris  adalah  MCC.  Hasil  uji  menggunakan  metode  DBI dengan  validitas  1.013  menunjukkan  bahwa cluster terbaik  diperoleh  pada  k=3  dengan  menggunakan  metode elbow. Diharapkan penelitian ini berkontibusi untuk perusahaan terkait sebagai pendukung pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Clustering; Data Mining; K-Means; Keramik; Penjualan
Abstract −Ceramics has become one goods that consumers show interest in every year, so many companies are interested in selling  ceramics.  However,  ceramic  sales  must  meet  and  balance  changing  customer  needs  as  well  as  problems  found regarding ceramic products and customers, such as a lack of stock of ceramic products which results in customers not placing orders and product sales not meeting targets. So it is necessary to group ceramics to anticipate the risks that the company will accept  by  utilizing  the  data  mining  process  using  past  data.  This research  uses  the  K-Means  method  found  in data  mining. The objective of this research is to group determine sales of brands that have potential for additional stock in the future and to test  the  data  using  the  DBI  (Davies  Bouldin  Index)  which  is  carried  out  by  testing  the  distance  values  between  clusters through a series of experiments. This research uses data for the last 1 year from January 2022 to December 2022 with a total of 156 data using 9 attributes, namely brand, item code (FT, WT) and size (40x40, 25x25, 50x50, 25x40, 60x60, 20x40). The results of the research using the K-Means method, the best-selling brand is cluster 2, the best-selling brand is cluster 1 and the best-selling brand is cluster 0. The best-selling brand is HRM, the best-selling brand is VALENSIA and the best-selling brand is MCC. Test results using the DBI method with a validity of 01.013 show that the best cluster is obtained at k=3 using the elbow method. It is hoped that this research will contribute to related companies as support for decision making.
Keywords : Clustering; Data Mining; K-Means; Ceramics; Sale

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan merupakan suatu upaya untuk memenuhi dan mengimbangi kebutuhan pelanggan yang berubah-ubah [1].  Salah  satu  peluang  usaha  yang  ada  yaitu  dibidang  penjualan  keramik  [2].  Hal  ini  dikarenakan  banyaknya pelanggan yang ingin melakukan pemesanan produk keramik pada toko tersebut  [3]. Keramik adalah salah satu produk  yang  dibuat  sebagai  bahan  dasarnya  yaitu  tanah  liat  dan  berfungsi  sebagai  pelapis  lantai,  dinding  serta menambah  keindahan.  Kebutuhan  keramik  pada  saat  sekarang  meningkatkan  tinggi  berdasarkan  permintaan pelanggan.
Penjualan  keramik  sering  kali  mengalami  beberapa  permasalahan  terhadap  produk  dan  pelanggan  [3]. Salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penjualan  keramik  yaitu  CV.  XYZ  yang  selalu  memperhatikan penjualan terkhusus keramik. Persaingan perusahaan merupakan suatu hal yang umum dan perusahaan dituntut untuk  selalu  memperbaharui  serta  mengembangkan  peluang  bisnis  yang  ada  [4].  Berdasarkan  hasil  wawancara dengan  salah  satu  karyawan  CV.  XYZ,  beliau  menjabarkan  bahwa  ditemukannya  permasalahan  mengenai produk keramik dan pelanggan seperti kurangnya stok produk keramik yang mengakibatkan pelanggan tidak jadi melakukan  pemesanan  dan  penjualan  produk  tidak  memenuhi  target.  Urgensi  penelitian  ini  mengangkat permasalahan  yaitu  perusahaan  mengalami  kerugian  seperti  kerugian  penjualan,  banyaknya  pengeluaran  biaya pada  produk  keramik  yang  kurang  diminati  serta  target  penjualan  yang  tidak  tercapai.  Oleh  karena  itu perusahaan  harus  tepat  dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  strategi  persediaan  keramik  yang  diminati  oleh pelanggan.
Beberapa  perusahaan  menggunakan  metode clustering dalam  data  mining  untuk  memprediksi  stok penjualan  keramik  [5].  Data  mining  merupakan  suatu  kegiatan  pengambilan  untuk  memperbaiki  keputusan  di

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200
masa  depan  dengan  pengumpulan  dan  pemakaian  data  historis  dalam  menemukan  keteraturan  pola  [6].  Dalam literatur  data  mining  beberapa  teknik  yang  sering  digunakan  salah  satunya  yaitu clustering .  Metode clustering adalah  metode  untuk  memecahkan  masalah  dalam  suatu  pengelompokan  data  menggunakan  analisa  data  [7]. Salah satu metode clustering yaitu metode K-Means. Suatu metode yang melakukan pengelompokan data dalam jumlah  yang  cukup  besar  dengan  perhitungan  waktu  relative  cepat  dan  efesien  merupakan  pengertian  dari  K- Means [8]. Metode ini banyak digunakan dalam pengelompokan pada bidang bisnis, kesehatan, pendidikan, dan bidang bisnis lainnya [9].
Berdasarkan research gap  penelitian  sebelumnya  mengenai  klasterisasi  penjualan  pakaian  untuk meningkatkan  strategi  penjualan  barang  menggunakan  K-Means  yang  bertujuan  untuk  membantu  dalam meningkatkan  strategi  penjualan  yang  efektif  dengan  hasil  penelitian  memberikan  rekomendasi  berupa  nama produk,  jenis  produk,  banyaknya  produk  yang  terjual,  bulan  produk  yang  terjual  paling  banyak  dan  warna berdasarkan data yang digunakan melalui proses klasterisasi  [1]. Penelitian selanjutnya menggunakan K-Means untuk  pemilihan  keramik  dan  pelanggan  potensial  pada  CV.  Jaya  Tunggal  Keramik  dan  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  pengujian  34  data  keramik  bulan  November  hingga  Desember  2017  hanya  6  keramik  yang mendekati  perkiraan  stok  sedangkan  23  keramik  tidak  sesuai  prediksi  dan  5  keramik  tidak  dilakukannya  stok barang kerena kurang laku dan pelanggan potensial adalah Laguna karena sering melakukan transaksi [3].
Penelitian  selanjutnya  yaitu pengklusteran penjualan bahan bangunan  menggunakan algoritma K-Means dan  hasil  penelitian  ini  menggunakan  30  data  sebanyak  5  iterasi  serta  didapatkan  bahan  bangunan  yang  laris dibeli  konsumen  yaitu:  Batu  Ultra  Tipis,  Besi  4  Pas,  Cat  Bravo  5kg,  Gembok  40  Risk,  Keni  3  inci,  Keramik Alberta  Brown  40/40  [6].  Selanjutnya  penelitian  mengenai  penerapan  data  mining  untuk  prediksi  penjualan mobil menggunakan metode K-Means clustering dengan menggunakan data 5 tahun dari 900 data yaitu cluster 0 laris, cluster 1 kurang laris, dan cluster 2 sangat laris. Membantu pihak perusahaan dengan penjualan mobil yang masuk cluster 1  dapat  melakukan  strategi  untuk  meningkatkan  penjualan  [10].  Selanjutnya  penelitian  dengan judul  pendekatan  K-Means clustering metode  elbow  pada  motivasi  pengunjung  festival  halal  dengan mendapatkan  kesimpulan  bahwa  berdasarkan  metode  elbow  yang  digunakan  penelitian  motivasional  dibagi menjadi tiga cluster yang berbeda seperti edukasional, rekreasional dan transaksional [11].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  data  yang  diperoleh  sesuai  dan  efektif  jika  menggunakan  algoritma K-Means untuk memprediksi stok penjualan [10][12]. Pengelompokan produk keramik merupakan suatu teknik yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan oleh perusahaan. Permasalahan yang telah dijabarkan, maka penelitian  ini  akan  mengelompokan  produk  keramik  berdasarkan  pembelian  data  pelanggan  dengan  9  atribut yaitu  merek,  kode  barang  (FT,WT)  dan  ukuran  (40x40,  25x25,  50x50,  25x40,  60x60,  20x40).  Penelitian  ini mengimplementasikan  metode  K-Means  untuk  memperkirakan  stok  yang  harus  disediakan  oleh  perusahaan berdasarkan  pemintaan  pelanggan  [13]  [14].  Dengan  memanfaatkan  metode elbow untuk  menentukan  jumlah cluster yang  optimal  dari  suatu  algoritma  proses  melihat  siku  pada  sebuah  grafik  titik  dimana  penurunan  nilai kriteria  evaluasi  menjadi  lebih  lambat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  dapat  mengelompokan  dan  menentukan penjualan  merek  yang  potensial  untuk  penambahan  stok  dimasa  depan.  Data  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  ialah  data  1  tahun  terakhir  yaitu  Januari  2022  hingga  Desember  2022  dengan  jumlah  156  data. Menentukan  dan  mengeveluasi  hasil  penelitian  ini  menggunakan  DBI  ( Davies  Bouldin  Index )  [15].  DBI merupakan  suatu  matrik cluster yang  akan  dianggap  memiliki  skema clustering yang  optimal  adalah  yang memiliki DBI minimal [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini akan mengikuti beberapa tahap, rangkaian proses dalam penelitian ini dapat dilihat sebagai mana pada gambar 1 berikut:
Pada gambar 1 diatas menjelaskan tentang beberapa tahapan yang akan dilakukan pada rangkaian proses penelitian ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200

## 2.1 Perumusan Masalah
Tahapan  awal  yang  krusial  dalam  metodologi  penelitian  adalah  menentukan  permasalahan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengenali  dan  mengidentifikasi  masalah  yang  ada,  serta  mencari  solusi  yang  diharapkan. Menentukan  masalah  dengan  akurat  akan  membantu  peneliti  merancang  rencana  penelitian  yang  sesuai  dan mempermudah proses pengumpulan data serta analisis hasil penelitian.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  proses  untuk  memperoleh  informasi  dari  permasalahan  yang  terkait.  Data  penelitian ini dikumpulkan dalam format excel yang diperoleh dari CV. XYZ dengan total 156 data.

## 2.3 Analisis Data
Tahapan ini merupakan tahapan dimana data yang dibutuhkan dalam penelitian dikumpulkan untuk dapat diolah selanjutnya. Data diperoleh dari CV. XYZ dari Januari 2022 hingga Desember 2022 dengan total 156 data. Data yang digunakan yaitu merek, kode barang (FT, WT) dan ukuran (40x40, 25x25, 50x50, 25x40, 60x60, 20x40). Selanjutnya data diolah yang akan menjadi sumber informasi yang dibutuhkan pada penelitian ini. Data ini akan diolah lebih lanjut dan dijadikan informasi untuk pihak selanjutnya.

## 2.3.1 Data Selection
Setelah proses pengumpulan data, langkah berikutnya yang diambil oleh peneliti adalah melakukan seleksi data. Seleksi  data  merupakan  proses  pemilihan  atribut  tertentu  dari  dataset  yang  lebih  besar.  Dalam  penelitian  ini peneliti memilih atribut merek, kode barang (FT, WT) dan ukuran (40x40, 25x25, 50x50, 25x40, 60x60, 20x40).

## 2.3.2 Data Preprocessing
Dalam tahap ini, dilakukan transformasi data sesuai kebutuhan penulis. Transformasi tersebut dalam dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Transformasi Kode barang Merek 1 ALBATROS 2 ANTARES 3 EXCELENTE 4 FORTUNER 5 GLD 6 HRM 7 MAJESTIC 8 MCC 9 MYLEANO 10 PICASSO 11 RAYMOND 12 TOTAL 13 VALENSIA
Tabel 1 diatas  merupakan transformasi data  yang  telah dilakukan oleh penulis sesuai dengan  kebutuhan berdasarkan data sebelumnya.

## 2.4 Perhitungan Metode K-Means
Penelitian ini menggunakan metode K-Means. Setelah melakukan pengumpulan data dan analisa data yang ada. Adapun tahapan pada proses metode K-Means dibawah ini gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200
Berikut rincian mengenai proses perhitungan metode K-Means yang dapat dilihat pada gambar 2: a. Langkah awal dengan menentukan jumlah cluster (k) terlebih dahulu dengan metode elbow dengan melihat grafik siku.
b. Menentukan titik nilai cluster ( centroid ) secara random sebanyak cluster (k). c. Menghitung jarak setiap data terhadap titik cluster data dengan rumus Euclidean distance dibawah ini.
(    )   √∑ ( ) (1)
Dimana d ( x,y ) merupakan jarak data ke pusat cluster , simbol x adalah data asli, simbol y adalah data centroid dan i merupakan jumlah atribut atau parameter data.
d. Mengelompokkan  data  yang  telah  dihitung  berdasarkan  jarak  terdekat  (terkecil)  antara  data  yang  tersebut dengan pusat cluster atau data centroid dan menjadikan sebuah cluster baru. e. Hitung  ulang  pusat cluster ( centroid )  baru  berdasarkan  data  yang  mengikuti cluster masing-masing.  Nilai centroid baru diperoleh dengan menghitung rata-rata dari data setiap cluster . Rumus sebagai berikut.
∑ (2)
Penjelasan  rumus  diatas  yaitu C1 merupakan  nilai centroid baru, x1 merupakan  nilai  data cluster ke-1, xn merupakan nilai data cluster ke-n dan ∑ adalah jumlah data
f. Didapatkan titik centroid baru, maka lakukan iterasi 2 atau ulangi langkah c sampai e hingga tidak ada data yang berpindah cluster.
2.5 Implementasi dan Hasil
Tahapan yang dilakukan yaitu implementasi pengolahan data dengan Python sehingga menghasilkan model dari data tersebut.

## 2.6 Evaluasi
Evaluasi  ketepatan  hasil  pengelompokan  data  berdasarkan  data  yang  telah  diolah  dengan  metode  K-Means dengan  mengukur  menggunakan  DBI.  Metode  DBI  merupakan  metode  untuk  mengevaluasi  kualitas cluster dengan  menghitung  nilai  baik  suatu cluster data  dengan  cara  menghitung  rasio  antara  jarak cluster dengan cluster lainnya.

## 2.7 Kesimpulan
Hasil yang telah didapatkan berdasarkan dari perhitungan metode K-Means tahapan akhir ini selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, sumber data yang digunakan berasal dari CV. XYZ. Atribut yang digunakan pada penelitian ini merek, kode barang (FT, WT) dan ukuran (40x40, 25x25, 50x50, 25x40, 60x60, 20x40). Data dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Dataset No Merek Kode Barang Ukuran FT WT 40X40  25X25  50X5  25X4  60X6  20X4 1 9 106 0 103 0
0 0 0 0 2 13 29 0 29 0 0 0 0 0 3 9 120 103 31 111 55 26 0 0 4 7 0 0 0 0 0
0 0 0 5 3 48 17 27 11
0 27 0 0 6 4 47 25 0 28 0
44 0 0 7 1 17 0 4 0 13
0 0 0 8 6 56 76 9 2 21 96 4 0 9 11 20 5 17 2 0
6 0 0 10 5 27 0 0 0
27 0 0 0 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 154 10 3 0 3 0 0
0 0 0 155 13 0 2 0 1 0
1 0 0 156 2 40 0 1 0 39 0 0 0
Tabel 2 merupakan sumber data yang digunakan pada penelitian ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200

## 3.1 Pengolahan Data
Data di atas akan diproses dengan menggunakan metode K-Means. Berikut langkah-langkah dalam pengolahan data menggunakan metode K-Means.
a. Tentukan jumlah klaster (k) berdasarkan metode elbow . Pada kasus ini kluster optimal yang diambil adalah 3 klaster.
b. Pilih  nilai  awal  untuk  titik  klaster  ( centroid )  sejumlah  klaster  (k).  Nilai centroid dapat  dipilih  secara  acak. Berikut merupakan titik awal klaster yang terdapat dalam tabel 3.
Tabel 3. Nilai klaster awal (Iterasi pertama) Centroid  Merek Kode Barang Ukuran FT WT 40X40  25X25  50X50  25X40  60X60  20X40 0 3 48 17 27 11 0 27 0 0 1 11 20 5 17 2 0 6 0 0 2 13 19 24 19 9 0 12 0 3
Tabel 3 diatas merupakan titik awal klaster yang mana nilai centroid dipilih secara acak. c. Menghitung jarak terdekat data terhadap setiap nilai centroid .
1. Perhitungan data pertama terhadap setiap nilai cluster 0
(   )     √(     ) (        ) (      ) (        ) (      ) (     ) √(      ) (     ) (     )
2. Perhitungan data ke pertama terhadap pusat cluster 1
(   )     √(      ) (        ) (     ) (        ) (     ) (     ) √(     ) (     ) (     )
3. Perhitungan data ke pertama terhadap pusat cluster 2
(   )     √(      ) (        ) (      ) (        ) (     ) (     ) √(      ) (     ) (     )
Dengan menggunakan rumus Euclidean Distance pada data pertama, ditemukan bahwa data tersebut memilki jarak  terdekat  dengan claste r  0  berdasarkan  nilai  terkecil  di  antara  perhitungan  jarak  antara claster 1.  Oleh karena itu, data pertama termasuk dalam  kelompok claster 0. Proses ini kemudian diulang  hingga data 156 sehingga setiap data dapat menemukan hasil jarak yang terdekat dengan claster . d. Jika  sudah  menghituung  jarak  data  ke  centorid,  langkah  berikutnya  adalah  mengelompokkan  data berdasarkan nilai terdekat (yang paling kecil). Berikut adalah hasil pengelompokannya pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Data No C0 C1 C2 Jarak Terdekat Cluster 1 101,5627885  121,9057013  124,3020515  101,5627885 C0 2 40,0499 17,1464 31,7804 17,1464 C1 3 160,1811 187,3766 173,8850 160,1811 C0 4 64,7147 27,7488 39,5979 27,7488 C1 5 0 40,1746 35,9444 0 C0 6 37,0540 59,8915 51,1957 37,0540 C0 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 155 45,4092 31,3049 31,2409 31,2409 C2 156 58,3108 48,1975 56,7186 48,1975 C1
Hasil pengelompokan data dapat dilihat pada tabel 4 berdasarkan nilai terdekat (yang paling kecil) setelah menghitung jarak data ke centroid.
e. Melakukan  pembaharuan  nilai centroid baru  pada  iterasi  selanjutnya  dilakukan  menghitung  nilai  rata-rata dari setiap atribut data yang terdapat dalam claster . Berikut ini adalah hasil perhitungan nilai centroid yang baru. 1. Rata-rata data pada claster 0
CI(Merek) = = 7,2 CI(50x50) = = 13,35 CI(FT) = = 67,333 CI(25x40) = = 21,416

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200
CI(WT) = = 20,35 CI(60x60) = = 0,4 CI(40x40) = = 36,666 CI(20x40) = = 0 CI(25x25) = = 16
2. Rata-rata pada claster 1
CI(Merek) = = 6,364 CI(50x50) = = 12,86 CI(FT) = = 17,054 CI(25x40) = = 1,878 CI(WT) = = 2 CI(60x60) = = 0.121 CI(40x40) = = 2,645 CI(20x40) = = 0,459
CI(25x25) = = 0,986 3. Rata-rata pada claster 2
CI(Merek) = = 9,181 CI(50x50) = = 2,409 CI(FT) = = 15,954 CI(25x40) = = 29,090 CI(WT) = = 34,909 CI(60x60) = = 0,863 CI(40x40) = = 5,818 CI(20x40) = = 3,590
CI(25x25) = = 9,181
Tabel 5. Nilai claster awal (Iterasi kedua) Centroid  Merek Kode Barang Ukuran FT WT 40X40  25X25  50X50  25X40  60X60  20X40 0 7,2 67,333 20,35 36,666 16 13,35 21,416 0.4 0 1 6,364 17,054 2 2,635 0,986 12,86 1,878 0.121 0,459 2 9,181 15,954  34,909 5,818 9,181 2,409 29,090 0,863 3,590
Tabel 5 merupakan nilai claster awal pada iterasi kedua.
f. Dilakukan perhitungan jarak kembali antara data dan nilai centorid baru. Lakukan perulangan pada proses ini sehingga  tidak  ada  data  yang  beralih  ke claster lain  atau  iterasi  terakhir  memiliki  data  yang  sama  dengan iterasi sebelumnya

## 3.2 Implementasi dan Hasil
Jika data telah diproses, langkah berikutnya adalah mengimplementasi data ke dalam python untuk menghasilkan model  hasil.  Proses python menggunakan Google  Colab sebagai  media.  Berikut  adalah  hasil  model  dari implementasi data python menggunakan Google Colab yang terlihat pada gambar 3 dan 4 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200
Hasil  dari  metode elbow yang  diperoleh  dari python menggunakan Google  Colab menunjukan cluster atau  k  yang  terbaik  yaitu  k  =  3  dikarenakan  melihat  siku  pada  grafik  titik  dimana  penurunan  nilai  kriteria evaluasi  menjadi  lebih  lambat.  Menerapkan  metode  elbow  untuk  mencari  jumlah cluster yang  optimal  dari penelitian ini dengan mencatat nilai SSE  ( Sum Of Square Error ) yang berubah ketika nilai k ditambahkan satu per  satu.  Keputusan  jumlah cluster berdasarkan  aturan  elbow  yang  mana  melihat  siku  pada  grafik  yang dihasilkan dan titik elbow.
Gambar 4. Hasil Pengelompokkan
Hasil  pengelompokkan  pada  gambar  4  diatas  menunjukkan  pembagian  3  klaster  sangat  laris,  laris  dan tidak  laris.  Pada  kluster  2  di  kategorikan  sangat  laris,  kluster  1  laris  dan  kluster  0  tidak  laris.  Berdasarkan penjualan  merek-merek  keramik  tersebut  yang  menunjukkan  bahwa  keramik  dengan  merek  HRM  adalah  yang sangat  laris  kluster  2,  keramik  dengan  merek  VALENSIA  adalah  laris  kluster  1  dan  merek  MCC  adalah  tidak laris kluster 0 berdasarkan data dari Januari 2022 sampai Desember 2022.

## 3.3 Pengujian Data
Pengujian data dilakukan untuk menentukan informasi terkait jumlah klaster yang optimal. Dalam penelitian ini, metode  DBI  digunakan  untuk  pengujian  data,  yang  dilakukan  dengan  menguji  nilai  jarak  antar  klaster  melalui serangkaian eksperimen mulai dari 2 sampai 6 klaster diperoleh dari python menggunakan Google Colab . Nilai DBI optimal adalah <0. Hasil validitas dari penelitian ini adalah 1.013 yang dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini dengan beberapa kali percobaan didaptakan hasil optimal penelitian ini.
Tabel 6. Evaluasi DBI
Hasil Davies Bouldin Index 1.013
Tabel 6 hasil validitas penelitian menggunakan evaluasi DBI.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  ditemukan  kesimpulan  bahwa  metode clustering dengan  metode  K-Means  dapat digunakan untuk mengelompokkan data penjualan keramik di Riau. Terdapat 9 atribut merek, kode barang (FT, WT)  dan  ukuran  (40x40,  25x25,  50x50,  25x40,  60x60,  20x40).  Hasil  uji  diperoleh  dari python menggunakan Google  Colab pada  156  data  penjualan  keramik  di  CV.XYZ  pada  Januari  hingga  Desember  tahun  2022 menghasilkan 3 claster dengan menggunakan metode elbow yaitu penjualan yang sangat laris adalah klaster 2, penjualan yang laris adalah klaster 1 dan yang tidak laris adalah klaster 0 . Merek yang sangat laris adalah HRM, yang  laris  adalah  VALENSIA  dan  yang  tidak  laris  adalah  MCC.  Hasil  uji  menggunakan  metode  DBI  dengan beberapa  kali  percobaan  didapatkan  nilai  validitas  optimal  penelitian  ini  1.013  menunjukkan  hasil  pengujian penelitian  menggunakan  metode  K-Means.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menambahkan  atribut  dan cluster yang berbeda dan lebih bervariasi.

## REFERENCES
[1] C.  Purnama,  W.  Witanti,  and  P.  N.  Sabrina,  “KLASTERISASI  PENJUALAN  PAKAIAN  UNTUK MENINGKATKAN  STRATEGI  PENJUALAN  BARANG  MENGGUNAKAN  K-MEANS,” JOINT  (Journal  of Information Technology) , vol. 04, no. 01, pp. 35-38, Mar. 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 701-708 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5200
[2] D.  Handoko,  H.  Satria  Tambunan,  and  J.  T.  Hardinata,  “Analisis  Penjualan  Produk  Paket  Kuota  Internet  Dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) , vol. 6, pp. 111–119, 2021, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[3] M.  Richie  and  dan  Halim  Agung,  “Implementation  of  K-Means  Algorithm  For  Ceramic  Selection  and  Potential Customer  at  CV.  Jaya  Tunggal  Keramik,” Jurnal  Algoritma,  Logika  dan  Komputasi ,  vol.  III,  no.  2,  2020,  doi: 10.30813/j-alu.v2i2.2157.
[4] W. W. Kristianto and C. Rudianto, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Menggunakan Metode K-Means Clustering  (Studi  Kasus  Toko  Sepatu  Kakikaki),” JUKANTI  (Junal  Pendidikan  Teknologi  Informasi), vol.  5,  no.  2, Nov.  2022.
[5] J.  Jupriyanto  and  S.  Nurlela,  “KERANGKA  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  UNTUK  PEMASARAN  PRESISI MENGGUNAKAN  METODE  RFM,  ALGORITMA  K-MEANS  DAN  DECISION  TREE,” Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 227–234, Sep. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.618.
[6] F.  Hadi  and  Y.  Diana,  “PENGKLUSTERAN  PENJUALAN  BAHAN  BANGUNAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS,” JOISIE  Journal  Of  Information  System  And  Informatics  Engineering ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 22–28, 2020.
[7] Izzah  Lailil  and  Jananto  Arief,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Perencanaan  kebutuhan  Obat  di Klinik Citra,” Jurnal Ilmiah Komputer , vol.18, no. 1, Feb. 2022.
[8] Rahmah  S  Aulia,  “KLASTERISASI  POLA  PENJUALAN  PESTISIDA  MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS CLUSTERING  (STUDI  KASUS  DI  TOKO  JUANDA  TANI  KECAMATAN  HUTABAYU  RAJA),” Djtechno : Journal of Information Technology Research , vol.1, no. 1, 2020.
[9] Muni Abdul, “Analisis Algoritma K-MeansClustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Penjualan Sepeda Motor Studi Kasus PT. Alfa Scorpii,” JUTI-UNISI (Jurnal Tenik Industri UNISI) , vol.4, no. 1, Jun. 2020.
[10]  S.  Butsianto  and  N.  T.  Mayangwulan,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Mobil  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” 2020.
[11]  R.  S.  Wicaksana,  D.  Heksaputra,  T.  A.  Syah,  and  F.  F.  Nur’aini,  “Pendekatan  K-Means  Clustering  Metode  Elbow Pada Analisis Motivasi Pengunjung Festival Halal JHF#2,” Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , vol. 9, no. 3, p. 4162, Nov. 2023, doi: 10.29040/jiei.v9i3.10591.
[12]  Negara  I  Setiawan,  Purwono  and  Ashari  I  Ahmad,  “Analisa  Cluster  Data  Transaksi  Penjualan  Minimarket  Selama Pandemi Covid-19 dengan Algoritma K-means,” vol. 7, no. 1, 2018.
[13]  R.  Mayang  Sari,  V.  Tasril,  and  Y.  M.  Apridonal,  “Prediksi  Jumlah  APBD  Kota  Payakumbuh  dengan  metode  K- Means,” JURNAL IPTEKS TERAPAN , 2020, doi: 10.22216/jit.2020.v14i1.5323.
[14]  Indriyani Fintri and Irfiani Eni, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,” JUITA: Jurnal Informatika , vol. 7, no. 2, nov. 2019.
[15]  F. Nurdiyansyah and I. Akbar, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Menentukan Persediaan Barang pada Poultry Shop  Article,” Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen  Informatika ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  86–94,  2021,  [Online].  Available: http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi
[16]  A.  Wahid,  A.  Nazir,  S.  Kurnia  Gusti,  F.  Syafria  “Pengelompokan  Keberhasilan  Produksi  Peternak  Ayam  Broiler  di Riau Berdasarkan Index Performance Menggunakan K-Means Clustering,” Techno.COM, vol. 22, no. 1, Feb. 2023.
[17]  S.  W.  Harjono et  al. ,  “Klasterisasi  Tingkat  Penjualan  pada  Startup  Panak.id  dengan  Algoritma  K-Means,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 17, no. 1, 2023.
[18]  W.  Tities  Pambudi  and  A.  Witanti,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS  UNTUK  MENGANALISIS  DATA PENJUALAN PADA TOKO AYU COLLECTION BERASIS WEB APPLICATION OF K-MEANS ALGORITHM TO  ANALYZE  SALES  DATA  AT  WEB-BASED  AYU  COLLECTION  STORE,”  Jurnal  Sistem  Informasi  Dan Bisnis Cerdas, vol. 15, no. 1. Februari 2022.
[19]  W. Warisa and N. Nurahman, “Perbandingan Performa Cluster Model Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan,” J.  Sistem  Info.  Bisnis ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  20–28,  Jun.  2023,  doi: 10.21456/vol13iss1pp20-28.
[20]  H.  Fitriyah,  E.  M.  Safitri,  N.  Muna,  M.  Khasanah,  D.  A.  Aprilia,  and  D.  Nurdiansyah,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA CLUSTERING DENGAN MODIFIKASI METODE ELBOW UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMERATAAN  BANTUAN  SOSIAL  DI  KABUPATEN  BOJONEGORO,” Jurnal  Lebesgue :  Jurnal  Ilmiah Pendidikan  Matematika,  Matematika  dan  Statistika ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1598–1607,  Dec.  2023,  doi: 10.46306/lb.v4i3.453.