## Dodi Nofri Yoliadi 1
Fakultas Ushuluddin Adab dan Dakwah, UIN Mahmud Yunus Batusangkar
1 dodinofriyoliadi@iainbatusangkar.ac.id

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan  dan pengolahan  data  penjualan  barang  elektronik  dengan CV. Berkah Elektronik,  data yang diperoleh kemudian diagregasi  dengan  algoritma K-means dalam mendapatkan  pengetahuan  tentang  produk  elektronik mana yang sangat laku dipasaran dengan baik dan yang tidak. Pada penelitian ini digunakan  metode clustering dengan  software  Tanagra  1.4.48,  dan  algoritma K- means digunakan  sebagai  algoritma  untuk  menarik kesimpulan  barang  mana  yang  sangat laku dan   mana yang  tidak  di  input  adalah  harga  produk.  barang  dan penjualan  barang.  Dan  dari  hasil  pengujian  dan pengujian  manual  dengan  aplikasi  Tanagra,  dihasilkan cluster yang sama, yaitu produk yang tidak laku sebagai Cluster _KMeans_1  dan  produk  yang  laku  sebagai Cluster _KMeans_2.
Kata kunci:  K-means , Clustering, Penjualan, Data Mining,

## Tanagra

## Abstract
In  this  study,  data  collection  and  processing  were performed  on  sales  of  CV  electronic  products.  Belka Electronics. The data obtained is aggregated using the K-means    algorithm  to  understand  which  electronic products  are  selling  well  and  which  are  not  is aggregated using the K-means  algorithm to understand which electronic products are selling well and which are not.  In  this  study,  we  used  a  clustering  method  with Tanagra  1.4.48  software  and  used  the  K-means algorithm as the algorithm to conclude which items sold well and which did not, i.e., the commodity price. Sale of goods or merchandise. And from the test results using the Tanagra application and the manual tests, the same clusters are created: unsold products
(Cluster_KMeans_1) and selling products (Cluster_KMeans_2).
Keywords:   K-means  ,  Clustering,  Sales,  ,  Data  Mining, Tanagra

## I. PENDAHULUAN
Data  mining merupakan  sesuatu  teknik yang  digunakan  untuk  menemukan  informasi dalam  suatu  basis  data. Data  mining dalam prakteknya mengimplementasikan berbagai teknik diantaranya;  Kecerdasan  buatan,  Pembelajaran mesin/  machine  learning,  Kecerdasan  Buatan  dan teknik  statistik  yang  digunkan  untuk  mengektrasi data  dan  mengidentidfikasi  data  untuk  kebutuha informasi dari sebuah data base yang besar[1].
Data mining ialah proses mengekstraksi data dari sekumpulan data/informasi yang begitu besar dan tak terbatas. Pada dasarnya data mining adalah langkah KDD ( Knowlegde Discovery In Databases ). Layanan informasi merukan kegiatan dari  beberapa  proses  diantaranya;  pembersihan data,  integrasi,  pemilihan  data,  transformasi,  data mining, penilaian pola dan penyajian data [2].
Saat  ini  sistem  terkomputasi  sudah  banyak digunakan  pada  berbagai  perusahaan  bisnis  guna mendapatkan informasi-informasi penting mengenai kegiatan pemasaran. Salah satu perusahaan yang menerapkan sistem komputasi ini ialah  bisnis  yang  berada  pada  bidang  penjualan produk barang elektronik. Fungsi dari pengolahan data  bagi  perusahaan  tersebut  adalah  untuk mendapatkan  informasi  yang  tepat,  akurat  serta mudah dimengerti untuk melihat penjualan barang elektronik. Untuk mendapatkan informasi tersebut,
E-ISSN: 2775-4669 Volume 3, Nomor 1, Februari 2023
Data mining Dalam Analisis Tingkat Penjualan Barang Elektronik Menggunakan Algoritma K-means
Diterima: 28 Feb 2023 | Direvisi:  28 Feb 2023 Disetujui: 28 Feb 2023 | Dipublikasi: 28 Feb 2023
digunakan berbagai teknik yang salah satunya ialah teknik clustering yang  tersedia  di  data  mining, yaitu algoritma K-means  clustering .
Algoritma K-means merupakan  salahn satu  bentuk  teknik clustering yang  berkembang pesat,  hal  tersebut  terjadi  karena  teknik  tersebut sangta  mudah  untuk  di  implementasikan  dan digunakan.  Pada  teknik  tersebut  objek  data  yang ada  dikelompokan  dalam  bentuk cluster - cluster . Untuk  penggabungan,  nilai  k  harus  dilakukan clustering terlebih dahulu. K-means ialah metode clustering yang  mudah  dan  sederhana  serta gampang untuk diimplementasikan karena kelebihannya ialah bisa melakukan klasifikasi data dalam  jumlah  yang  banyak/  besar  dan  membuat cluster dengan cepat, tepat dan akurat. Tujuan dari algoritma K-means adalah  melakukan clustering objek sedemikian rupa hingga jarak setiap objek ke pusat cluster minimal. Pengelompokkan data dapat diaplikasikan untuk menganalisa tingkat penjualan barang  elektronik  di  CV.  Berkah  Elektronik. Semakin cepat diketahui tingkat penjualan barang elektronik  semakin  baik  karena  pihak  perusahaan dapat  melakukan  perbaikan.  Menganalisis  tingkat penjualan produk yang tersedia dengan melakukan teknik  algoritma K-means    clustering diharapkan dapat memberikan informasi yang akurat dan tepat tentang jenis barang elektronik yang paling banyak terjual  dan  dibeli  serta  diminati  oleh  pembeli ( costumer ).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data mining
Data  mining ialah  sesuatu  teknik  yang dipergunakan dalam menemukan informasi dalam suatu database . Data  mining dalam  prakteknya mengimplementasikan berbagai teknik diantaranya;  Kecerdasan  buatan,  Pembelajaran mesin/  machine  learning,  Kecerdasan  Buatan  dan teknik  statistik  yang  digunkan  untuk  mengektrasi data  dan  mengidentidfikasi  data  untuk  kebutuha informasi dari sebuah data base yang besar[1].
Data  mining pada  prinsipnya  merupakan proses  pengalian  data/  informasi  dari  database yang tak terbatas dan besar. Faktanya, Data mining ialah  langkah  menuju Knowlegde  Discovery  In Databases (KDD).  Layanan  informasi  berbgai proses  antara  lain;  pembersihan  data,  integrasi, pemilihan  data,  transformasi,  penambangan  data, penilaian pola  dan penyajian data [7].

## B. Data mining Siklus
Menurut  CRISP-DM,  siklus  hidup data mining dibagi menjadi 6 tahap. Setiap tahapan saling ketergantungan  antra  satu  tahapan  dengan  tahapan- tahapan  selanjutnya.  Output  tahapan  sebelumnya  akan mempengaruhi  secara  tidak  lansung  tahapan  yang  kan terjadi berikutnya.
6 dalam tahapan CRISP- DM yaitu [1]:
1) Step pada Fase Pemahaman Bisnis
2) Step pada Fase Pemahaman Data
3) Step pada Fase Pengolahan Data
4) Step pada Fase Pemodelan
5) Step pada Fase Evaluasi
6) Step pada Fase Penyebaran
C. Clustering
Clustering merupakan teknik yang populer dan banyak digunakan dalam proses data mining. Berbagai usaha telah dilalkukan oleh Para peneliti di  bidang data  mining untuk  menyempurnakan model  klaster,  karena  metode  pengembangannya masih  bersifat  heuristik.  Perhitungan  jumlah klaster  optimal  dan  klaster  terbaik  masih  dalam proses.  Oleh  karena  itu,  dengan  metode  yang diterapkan  sekarang,  tidak  dapat  memastikan bahwa  hasil clustering yang  didapatjkan  akan optimal.  Namun,  dari  segi  praktis,  hasil  yang dicapai biasanya cukup baik [2].
Tujuan  yang  ditargetkan  dari clustering ialah  untuk  mengklasifikasikan  data/  objek kedalam cluster - cluster atau  kelompok-kelompok sedemikian  rupa  hingga  setiap  kelompok  berisi data dengan krakteristik yang identik. Pada tahapan proses clustering kita mengupayakan meletakakan objek yang memiliki ciri khas yang identik dalam cluster yang sama kemudian membuat jarak antara satu cluster dengan cluster lainnya  semakin luas[2].

## D. Cluster Analisys
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode clustering ,  pada  dasarnya  metode clustering melakukan  identifikasi  terhadap  objek  dengan karakteristik umum tertentu, setelah itu karakteristik tersebut digunkan sebagai eigenvector atau centroid [6]. Cluster Analisis digunakan  untuk  memunculkan  kumpulan  objek yang  seruap/  identik  sehingga  objek  dalam  satu cluster serupa (atau terkait) dengan yang lain dan objek dengan cluster berbeda akan terpisah dengan cluster yang sesuai [3].
Tujuan  proses cluster analisis  ialah langkah/  cara  yang  digunakan  untuk  mengatur jarak antar cluster baik untuk meminimalkan jarak ataupun  memaksimalkan  jarak  antar cluster yang ada.  Proses Clustering bisa  dikatakan  bersifat kuantitatif  (numerik),  kualitatif  (kategorik),  atau gabungan keduanya. Data yang diolah bisa berasal dari hasil observasi dari sebuah proses yang terjadi. Setiap  pengamatan  dapat  memiliki  n  variabel pengukuran dan vektor n-dimensi yang dikelompokkan Zk=[Z1k,...Znk]T,Zk ∈ Rn. Himpunan pengamatan N diberikan oleh Z = .{Zk | menunjukkan k = 1,2,...N} dan direpresentasikan sebagai matriks n x N [1].

## E. Algoritma K-means
Algoritma K-means adalah algoritma yang paling  banyak  digunakan  dan  diimplementasikan pada dunia industri modern. Dalam implementasiannya Algoritma K-means
berdasarkan  pada  prinsip  yang  sederhana  dan mudah untuk dimengerti. Pada langkah awal cukup dengan menetukan jumlah cluster yang digunakan, dari  setiap  objek/  elemen  pertama  dari  sebuah cluster dapat  dijasikan  pusat  dari cluster tersebut[10].
Beberapa  alternatif  untuk  menerapkan K- means telah  diusulkan,  dengan  beberapa  teori evolusi  komputasi  terkait.  Ini  termasuk  pilihan [12]:
a. Distance  space dalam  mengkalkulasi  jarak data terhadap centroid
b. Metode untuk memetakan data yang masuk ke masing-masing cluster
c. Fungsi dari tujuan gunakan.
K-means
dikategorikan ke dalam
pengelompokan  partisi/ cluster .  Data-data  yang tersedia  harus  kelompokkan  ke  dalam cluster - cluster tertentu  dan  semua  data  milik cluster tertentu  dapat  dipindahkan  ke cluster lain  dalam satu  langkah  proses,  di  langkah  berikutnya. K- means mengelompokkan  data-data  menjadi  k rentang yang berbeda dari setiap cluster yang ada, yang  mana  k  sendiri  merupakan  bilangan  bulat positif.
Algoritma
K-means identik dengan kesederhanaan dan keunggulanya dalam melakukan klasifikasi data dalam jumlah besar  dan outlier dengan sangat cepat [4].
F. Teknik K-means K-means melakukan  parameter  input  k dan kemudian melakukan pembagi satu set objek n menjadi k - cluster ,  selanjutnya  akan  menciptakan kesamaan intra- cluster yang tinggi tetapi kesamaan antar- cluster rendah.  Kesamaan  klaster  diukur relatif terhadap rata-rata  objek dalam klaster, yang dapat  dilihat  sebagai  pusat  gravitasi  atau  pusat massa  klaster.  Algoritma K-means kemudian mengulangi  langkah-langkah  berikut  hingga stabilitas tercapai (hambatan tidak dapat dipindahkan):
a. Menentukan koordinat pusat setiap cluster ,
b. Tentukan jarak masing-masing benda terhadap koordinat pusatnya,
c. Kelompokkan  benda-benda  tersebut  menurut jarak minimumnya.

## III. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian ini meliputi langkah-langkah kerja yang harus dilakukan untuk memudahkan  pengerjaan  disertasi  dan  juga  dapat dijadikan pedoman bagi peneliti dalam melakukan penelitian.
Penelitian  adalah  serangkaian  kegiatan ilmiah  yang  ditujukan  untuk  memecahkan  suatu masalah.  Target  dari  penelitian  yang  dilakukan ialah  menghasilkan  penjelasan  dan  jawaban terhadap  masalah  yang  diteliti  serta  menemukan solusi/  alternatif  terbaik  yang  dapat  digunakan untuk menyelesaian sebuah persoalan/masalah.
Kerangka acuan diperlukan untuk langkah-langkah    penelitian  dilakukan  secara terstruktur  menciptakan  langkah  metodologi penelitian  untuk  memaksimalkan  hasil  yang diperoleh.  Kerangka    penelitian  ini  dapat  dilihat pada gambar di bawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 1. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  peneliti  meninjau  literatur tentang  data  mining, clustering dan  algoritma K- means .  Literatur  yang  dijadikan  bahan  rujukan antara lain: buku teks, jurnal, website, essai, e-book dan artikel akademik.

## 2. Pengumpulan Informasi
Pada  tahap  ini,  data  dikumpulkan  dari CV melalui  observasi  langsung.  Berkah  Electronics, data  yang  dikumpulkan  adalah  data  penjualan. Setelah  data  terkumpul  dan  diteliti,  langkah selanjutnya    adalah  mengelompokkan  data-data terkait hasi penjualan dan dari hasil pengelompokan  data-data  penjualan  tersebut kemudian digunakan dalam proses menyelesaikan permasalahan yang akan dicari solusi terbaiknya.

## 3. Merumuskan Masalah
Setelah  tahapan  pengumpulan  data  telah selesai  dilakukan,  tahapan  berikutnya  ialah merumuskan pertanyaan-pertanyaan tentang permasalahan yang ada. Cara membuat keputusan tentang  menentukan  tingkat  penjualan  produk elektronik yang ada pada CV. Berkah Electronics dengan  teknik  algoritma K-means berdasarkan data penjualan yang ada.

## 4. Analisis dan Perencanaan secara umum
Pada  tahapan  ini  dijelaskan  metode  analitik yang  biasa  digunakan  dalam  desain  untuk menentukan produk elektronik terlaris.

## 5. Implementasi Sistem
Pada  fase  ini,  program  yang    dibuat  dengan aplikasi Tanagra dijalankan  untuk  menganalisis dan  mengevaluasi  hasil  dari  metode  algoritma K- means .  Pada tahap ini peneliti mengkaji literatur tentang  data  mining, clustering dan  algoritma K- means .  Literatur  yang  digunkan    dari  berbagai sumber  diantaranya;  buku  teks,  jurnal,  website, buku, e-book dan buku akademik.

## 6. Menguji Data dengan Tanagra
Langkah  selanjutnya  setelah  pemrograman adalah pengujian sistem. Pada fase ini, serangkaian pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa sistem  yang  dirancang  cocok  dengan  model  yang dirancang.  Langkah-langkah  dalam  mekanisme pengujian data mining adalah sebagai berikut:
1. Pemilihan informasi
Pemilihan  (selection)  data  dilakukan  dari koleksi  data-data  operasional  harus  dilakukan sebelum  tahapan data  mining pada KDD . Informasi  yang  dipilih  dan  digunakan  dalam proses penambangan data  disimpan kedalam file yang terpisah dari database operasional.
2. Pretreatment /pembersihan
Sebelum  tahapan/proses data  mining dapat dilakukan,  dibutuhkan  terlebih  dahulu  proses pembersihan  terhadap  data  yang  menjadi  fokus KDD.  Proses  pembersihan  tidak  terbatas  pada menghapus  duplikat  data,  memeriksa  data  yang tidak konsisten, dan mengoreksi kesalahan pada data, seperti B. kesalahan ketik KDD , semacamnya. B. data atau informasi eksternal.
3. Transformasi/ Perubahan
Koding  merupakan  tahapan  transformasi data  yang  dipilih  sehingga  data  tersebut  cocok untuk  proses  data  mining.  Proses  pengkodean KDD  merupakanproses  kreatif  dan  sangat bergantung  pada  jenis/model  data  yang  diambil dari database yang tersedia.
4. Interpretasi/Evaluasi
Model  data  output  dari  proses data  mining harus bisa menghasilkan data dalam bentuk yang
mudah  dimengerti  oleh  berbagai  pihak  yang memilki  kepentiongan  terhadap  output  data tersebut.  Data  yang  dihasilkan  tidak  bisa terlepaskan  dari  setiap  langkah/  tahapan  yang menjadi bagian yang tak terpisahkan dari proses KDD yang dikenal dengan istilah rendering. Pada fase  ini  akan  dipastikan  apakah  data  output dihasilkan  sesuai  atau  malah  bertentangan dengan fakta/hipotesis yang sudah ada.

## 7. Membuat kesimpulan
Pada tahapan akhir penelitian akan ditarik kesimpulan  yang  tujuannya  adalah  untuk membandingkan  hasil    tahap  implementasi sistem    manual  dengan  sistem  metode algoritma K-means  Clustering.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Analisys
CV. Berkah Elektronik memiliki informasi tentang  kegiatan  penjualan  perusahaan.  Salah satunya  adalah  data-data  transaksi  yang  terjadi  di perusahaan  dalam  rentang  waktu  tertentu.  Data- data  tersebut  terdiri  dari  beberapa  atribut diantaranya:  merk  elektronik,  jenis  barang,  nama barang,  harga  barang  dan  jumlah  barang  yang terjual.
Data digunakan sebagai atribut untuk melakukan pengolahan data. Pengertian best seller (Laris)  adalah  barang  yang  laku    dalam  jumlah banyak,  sedangkan  pengertian no  seller adalah barang yang tidak laku (tidak Laris) atau memiliki volume penjualan di bawah rata-rata.
B. Algoritma K-means untuk Clustering Analysis
K-means termasuk dalam
metode pengelompokan  partisi  dari  data  mining,  semua data harus dimasukkan dalam cluster tertentu dan semua  data  milik cluster tertentu  dapat  ditransfer ke cluster lain  dalam  satu  langkah  proses,  di langkah berikutnya.
K-means membagi  data  menjadi  K  rentang terpisah, di mana K adalah bilangan bulat positif. Algoritma K-means dikenal dengan kesederhanaan dan kemampuannya untuk mengklasifikasikan data besar dan outlier dengan sangat cepat.
Berikut  adalah  flowchart  dari  algoritma K- means dan  menjelaskan  langkah-langkah  dari
algoritma K-means dengan  asumsi    parameter input adalah jumlah record n data dan jumlah pusat inisialisasi  K=2 sesuai dengan penelitian
Gambar 2. Flowchart Proses K-means
1. Penentuan jumlah cluster
Pada  tahap  pertama  ini,  jumlah cluster ditentukan  dengan  menggunakan  data  yang diperoleh.
2. Mendefinisikan pusat klaster pertama Dalam  menentukan n  pusat klaster awal, dihasilkan bilangan acak yang mewakili urutan data  masukan.  Pusat  awal cluster diperoleh dari data itu sendiri, tidak mendefinisikan titik baru, yaitu dengan mengacak pusat awal  data.
3. Hitung jarak objek ke pusat cluster Untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster ,  digunakan  Euclidean  distance, yang  merupakan  algoritma  untuk  menghitung jarak antara data dan pusat cluster : Ambil nilai data  dan  nilai  pusat  klaster,  lalu  hitung  jarak Euclidean    dengan  masing-masing  pusat klaster.
4. Pengelompokan data objek Jarak  yang  dihitung  dibandingkan  dan dipilih jarak terdekat antara data dengan pusat klaster,  jarak  ini  menunjukkan  bahwa  data berada  dalam    kelompok  yang  sama  dengan pusat klaster terdekat.
Algoritma pengelompokan data adalah sebagai berikut:
a) Ambil nilai jarak dari pusat setiap cluster ke data.
b) Cari nilai jarak terkecil.
c) Mengelompokkan  data  berdasarkan  pusat cluster dengan celah terdekat.
5. Pembentukan pusat klaster baru Dalam  mendapatkan  hasil  pusat  klaster baru dapat dilakukan dengan menghitung rata- rata    anggota  klaster  dan  pusat  klaster.  Pusat klaster baru tersebut akan dipergunakan dalam melakukan iterasi berikutnya ketika hasil yang diperoleh  belum  konvergen,  menghentikan iterasi  ketika  jumlah  maksimum  iterasi  yang dimasukkan oleh pengguna tercapai atau hasil yang diperoleh telah konvergen (pusat klaster baru  sama  dengan  pusat  klaster  lama). Algoritma yang digunakan untuk menentukan pusat cluster adalah: Temukan jumlah anggota di  setiap cluster dan  kemudian  hitung  pusat baru menggunakan Formula 2.1
6. Hitung jarak ke pusat cluster Hitung jarak Euclidean  dari semua data ke pusat  baru (C1 dan C2) seperti  pada langkah 2. Setelah kita mendapatkan hasil perhitungan, bandingkan hasil tersebut.

## C. Interpretasi / Evaluasi
Menafsirkan  pola  yang  dihasilkan  dari penambangan  data  dan  kemudian  memeriksa apakah pola atau data yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya.
D. Proses clustering menggunakan algoritma K-means
Pada fase ini, proses utama dilakukan dengan data  penjualan  merchandise  berbasis  merek  CV. Berkah  Elektronik,  yaitu.  segmentasi  atau pengelompokan  data  penjualan  barang  terlihat pada  laporan  penjualan    yang  merupakan  metode pengelompokan  algoritmik K-means .  Kumpulan data  penjualan  yang  diperoleh  dari  laporan penjualan digunakan sebagai aplikasi algoritma K- means dalam  penjualan  barang.  Eksperimen dilakukan dengan parameter berikut:
a. Total cluster : 2 b. Total data: 37
c. Total atribut: 5
1. Penentuan Jumlah Cluster
Menentukan  jumlah cluster yang  diperoleh dari  data  penjulan  yang  telah  ada.  Adapun jumlah cluster pada kasus ini adalah berjumlah tiga cluster yaitu merk, jenis, dan type.
2. Penentuan Pusat Cluster Awal Pusat  awal cluster atau centroid didapatkan secara  random  atau  acak  berdasarkan  data penjualan  yang  ada,  untuk  penentuan  awal cluster diasumsikan:
a) Pusat cluster 1: (25 , 6) b) Pusat cluster 2: (40 , 2)
3. Perhitungan Jarak Object ke Pusat Cluster Untuk  mengukur  jarak  antara  data  dengan pusat cluster dapat  digunakan  Euclidean Distance
Dari 37 data  disiapkan untuk  menjadi sampel telah dilakukan pemilihan pusat awal cluster yaitu C1=(25 , 6), C2=(40 , 2). Kemudian akan di hitung jarak  dari  sisa  sampel  data  dengan  pusat cluster yang dimisalkan dengan M.

## E. System Implementation
Pengujian  hasil analisis sangat penting untuk mengetahui  dan  memverifikasi  apakah  hasil analisis  tersebut  benar  atau  tidak.  Menguji keakuratan hasil pengolahan data  manual. Adapun tahapan pengujian yang dilakukan dalam menentukan  tingkat  penjualan  barang  eketronik pada  CV.  Berkah  Elektronik  pada  pengujian sampel data penjualan dengan menggunakan salah satu  software  Tanagra  1.4.48.  Dengan  langkah- langkah sebagai berikut:

## Gambar 3. Tampilan Database
Setelah  menentukan  database  yang  akan digunakan  selanjutnya  kita  mulai  melakukan implementasi pada aplikasi Tanagra 1.4.48.

## Gambar 4. Tampilan Dataset
Setelah ditampilkan dataset lalu kemudian tambahkan  DEFINE  STATUS,  dan  masukkan
input  HARGA  dan  JUMLAH  kedalam  Define Attribute  Statuses,  Dengan  cara  yang  sama kemudian  masukkan  target  MERK,  JENIS  dan TYPE kedalam Define Attribute Statuses

## Gambar 5. Tampilan Define  Status 1  Target
Pada tahapan berikutnya kita akan melihat Clustering pada  menu  yang  ada  di  bagian  bawah lalu pilih K-means kemudian tarik ke arah Define Status  1,  kemudian K-means yang  ada  di  bawah Define  Status  parameter,  kemudian  tampilkan layar K-means Parameters  untuk  menampilkan hasil K-means yang  terdapat  pada  menu  Data Visualization - Scatterplot ;
Gambar 6. Tampilan View Skatterflot Langkah selanjutnya adalah menu Data
Visualization pada menu akan di Export Dataset 1 dan letakkan di bawah K-means 1, untuk melihat hasil Export  Dataset 1    didapat  dengan    Eksport Dataset 1  lalu pilih parameter dan kemudian atur tempat penyimpanan hasil atau output dari proses yang  telah  dilakukan  dimulai  dari  awal  sampai akhir dengan hasil seperti gambar berikut:
Gambar 7. Tampilan DIgOpPrmEksportDataset
Setelah  ditentukan  tempat  penyimpanan  dan  jika ingin  melihat  kembali  dimana  hasil  output  nya tersimpan  maka  dapat  dilakukan  dengan  mudah, dengan  memview Eksport  Dataset 1  seperti gambar berikut:

## Gambar 8. Tampilan View Eksport Dataset 1
Tahapan  berikutnya  kita  kan  melihat  hasil  output dari data yang diproses:

## Gambar 9. Tampilan Output untuk 60 Record
Gambar 10. Tampilan Output untuk 60 Record (Lanjutan)
Di mana output yang dihasilkan pada gambar 5.14 adalah :
1) Jika Cluster _KMeans_1 atau c_kmeans_1
= maka tingkat penjualan = Laris
2) Jika Cluster _KMeans_2 atau c_kmeans_2
= maka tingkat penjualan = Tidak  Laris.

## F. Pembahasan Hasil Pengujian
Dari  tahapan  pengujian  yang  telah dilaksanakan  dengan  mengikuti  semua  proses secara teknik manual dan dengan software Tanagra 1.4.48,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian sama  dengan  skor centroid dan  hasil clustering dihasilkan  oleh  Tanagra  1.4.  48  software    sama dengan menggunakan perhitungan manual. Begitu juga  pengujian  menggunakan  seluruh  data  (60 record).  hasil  dari  perhitungan  manual  dari  60 record  data  yang  menghasilkan  tiga  iterasi  dari perhitungan  manual Euclidean  Distance satu  dan Euclidean  Distance dua  maka  diperoleh  jumlah Cluster 1  sebanyak  12  record  data,  dan  untuk Cluster 2 sebanyak 28 record data.
Setelah    perhitungan    manual    dilakukan pengujian dengan menggunakan software Tanagra 1.4.48 untuk membandingkan hasil yang diperoleh. Dalam  melakukan  pengujian  pada  software Tanagra 1.4.48 dari 60 record data penjualan maka diperoleh hasil untuk jumlah Cluster 1 sebanyak 12 data, dan untuk Cluster 2 sebanyak 28 jumlah data. Maka dapat dikatakan perhitungan manual dengan pengujian menggunakan seluruh data (60 record).
pada software Tanagra 1.4.48 memiliki hasil yang sama.
Hasil  pengujian cluster pertama  dari    60 data yang  dilakukan memberikan tidak kurang dari 36 objek tersaji dalam tabel berikut:
Tabel I. Hasil Cluster Pertama
Hasil cluster kedua  saat  dilakukan  pengujian terhadap  60  data,  menghasilkan  12  item    terseaji pada tabel berikut;
Tabel II. Hasil Cluster Kedua
Algoritma K-means dianggap  sebagai  algoritma yang    membantu  dalam  kelompok  data  yang propertinya  dapat  dikenali  dengan  jelas  dan memudahkan pengguna untuk mengekstrak informasi dari data yang relevan.

## V. KESIMPULAN
Dari  uraian  dan  penjelasan  yang  sudah dibahas  pada  penelitian  bisa  ditarik  beberapa kesimpulan  antara  lain:  Dengan    algoritma K- means ,  penentuan  tingkat  penjualan  produk elektronik lebih mudah dibandingkan dengan  cara manual. Pengelompokan yang dihasilkan digunakan  untuk  menyimpulkan  data  penjualan barang elektronik. Berkah Electronics menggunakan algoritma K-means
untuk menentukan produk mana yang berkinerja baik dan mana  yang  tidak.  Pemilihan  variabel  dan  atribut yang  akan  digunakan  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap data yang digunakan. Pengembangan sistem ini  dari sistem manual atau data  menjadi  sistem  komputerisasi  dilakukan  dari perspektif  masalah  yang  timbul  dari  sistem  yang lama.  Berikut    adalah  saran  yang  dapat dipertimbangkan  untuk  masa  depan;  Pada penelitian  ini,  bereksperimen  dengan  salah  satu metode clustering data  mining yang  ada    yaitu algoritma K-means .  Untuk  kedepannya  perlu
dikembangkan  penelitian  lebih  mendalam  untuk membandingkan hasil dan mencari tahu teori mana yang memberikan hasil yang baik. Perangkat lunak yang digunakan adalah Tanagra 1.4.48. Meskipun perangkat lunak ini mudah  digunakan, Anda perlu memahami  dan  mengerti  terlebih  dahulu  cara menggunakannya.

## REFERENSI
[1] Kusrini  &  Emha  Taufiq  Luthfi  (2019),
“ Algoritma  Data  Mining ”, Andi Yogyakarta, Yogyakarta
[2] Santosa,, Budi (2017), “ Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis ”, Graha Ilmu, Yogyakarta, Yogyakarta
[3] Hermawati,  Fajar  Astuti  (2013),  “ Data Mining ”, Andi Yogyakarta, Yogyakarta
[4] Wijaya,  Arim  (2019),  “ Jurnal  Analisi Algoritma  Means  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan  Penjurusan  Siswa  Di  MAN BINONG SUBANG ”
[5] Dana  Sulistiyo  Kusumo,  Moch.  Arief Bijaksana,  Dhinta  Darmantoro “Jurnal  Data mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada RBMS Oracle “
[6] Irdiansyah,  Enur  (2013),  “ Jurnal  Penerapan Data  mining  Pada  Penjualan  Produk Minuman  di  PT.Pepsi  Cola  Indobeverages Menggunakan Metode Clustering ”
[7] Mewati  Ayub  (2017),  “ Jurnal  Proses  Data mining Dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer”
[8] Wakidah,  Nur  (2015),  “ Jurnal  Clustering Menggunakan K-means  Algorithm (K-means Alorithm Clustering) ”
[9] Pramudiono,  Iko  (2013),  “ Pengantar  Data mining  :  Menambang  Permata  Pengetahuan di Guning Data ”
[10] Andayani,  Sri  (2017), “Pembentukan Cluster ke Dalam Knowledge Discovery in Database Dengan Algoritma K-means “
[11] Sunjana  (2014),  “ Jurnal  Aplikasi  Mining Data Mahasiswa Dengan Metode Klasifikasi Decision Tree ”
[12] Agusta,  Yudi  (2015),  “ Jurnal  K-means Penerapan,  permasalahan  dan  Metode Terkait ”
[13] M.  Abinaya  and  R.  U.  Devi,  “Intelligent
Vehicle Control Using Wireless Embedded System in Transportation System Based On GSM and GPS Technology,” vol. 3, no. 9, pp. 244–258, 2014.
[14] D.  Hartanti,  R.  N.  Aziza,  and  P.  C.
Siswipraptini,  “Optimization  of  smart traffic  lights  to  prevent  traffic  congestion using fuzzy logic,” Telkomnika
(Telecommunication  Comput.  Electron. Control., vol. 17, no. 1, pp. 320–327, 2019, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.v17i1.10129.
[15] P. C. Siswipraptini, W. H. Martono, and D. Hartanti,  “Reducing  a  congestion  with introduce  the  greedy  algorithm  on  traffic light control,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 974,
no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742- 6596/974/1/012013.
[16] J.  Y.  Kim,  H.-J.  Lee,  J.-Y.  Son,  and  J.-H. Park,  “Smart  Home  Web  of  Objects-based IoT  Management  Model  and  Methods  for Home data mining,” 2015.
[17] S. Ghosh, “Smart homes: Architectural and engineering  design  imperatives  for  smart city  building  codes,”  in  International
Conference on Technologies for Smart City Energy  Security  and  Power:  Smart Solutions for Smart Cities, ICSESP 2018  -
Proceedings, 2018, vol. 2018-Janua, pp. 1– 4, doi: 10.1109/ICSESP.2018.8376676.
[18] D.  E.  Paul,  “Smart  Energy  Meter  Using Android  Application  And  Gsm  Network,” Int. J. Eng. Comput. Sci., vol. 05, no. 16058, pp. 16058–16063, 2016, doi: 10.18535/ijecs/v5i3.36.
[19] B.  Lashkari,  Y.  Chen,  and  P.  Musilek, “Energy management for smart homes-state of the art,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 9, no. 17. 2019, doi:
10.3390/app9173459.
[20] M. Samarth Pandit, M. Snehamandhre, and M.  Meghananichal,  “Smart  Energy  Meter using internet of Things (IoT),” J. Eng. Res. www.vjer.in,  vol.  1,  no.  2,  pp.  222–229, 2017.
[21] Y.  S.  Tak,  J.  Kim,  and  E.  Hwang, “Hierarchical  querying  scheme  of  human motions for smart home environment,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 25, no. 7, pp. 1301– 1312, Oct. 2012, doi: 10.1016/j.engappai.2012.03.020.
[22] S.  Z.  Reyhani  and  M.  Mahdavi,  “User authentication  using  neural  network  in smart home networks,” Int. J. Smart Home, vol. 1, no. 2, pp. 147–154, 2007.

## Data Penulis
Nama : Dodi Nofri Yoliadi, M.Kom Institusi Asal : UIN Mahmud Yunus Batusangkar No HP/WA : 0852 6372 7320