## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 4 N O . 1 (2022) 10-17
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Sistem Rekomendasi Penawaran Produk Pada Online Shop Menggunakan
K-Means Clustering
Farhan Naufal 1 , Yulison Herry Chrisnanto 2 , Ade Kania Ningsih 3
123 Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Sudirman, Cimahi 40513, Indonesia e-mail: naufalfarhan256@gmail.com *1 , y.chrisnanto@gmail.com kania215@gmail.com 3

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi: 01 Februari 2022
Revisi Akhir: 04 Juni 2022
Diterbitkan Online : 02 Juli 2022
Online Shop adalah salah satu fasilitas yang disajikan oleh internet, yang mampu  mempermudah  masyarakat  dalam  belanja  tanpa  harus  bertatap  muka dengan pelanggan, tanpa harus antri dan tawar menawar. Pertumbuhan ekonomi digital  semakin  besar  persaingan  bisnis  juga  akan  semakin  berat,  akibatnya semakin banyak online shop tidak hanya menampilkan produk-produk tetapi juga perlu  didukung  oleh  pemilihan  produk  yang  tepat  untuk  menarik  perhatian pelanggan.  Terlalu  banyaknya  variasi  produk  yang  ditawarkan  secara random (acak)  pada online  shop membuat  beberapa  pelanggan  kesulitan  dalam menentukan  produk  yang  akan  dibeli.  Berdasarkan  permasalahan  yang  muncul maka penelitian mengenai Sistem Rekomendasi Penawaran Produk Pada Online Shop Menggunakan K-Means Clustering ini dilakukan. Sistem ini menggunakan algoritma K-Means Clustering serta dataset yang digunakan adalah data transaksi penjualan dari kurun waktu 1 tahun terakhir agar cakupanya tidak meluas dengan menggunakan  data  terbaru.  Hasil  dari  penelitian  ini  ditemumakan  bahwa  ada  3 cluster yang memiliki karakteristik berbeda yaitu, cluster 1 dengan karakteristik penjualan  sedang  dengan  rentang  umur  pembeli  36-50  tahun, cluster 2  dengan karakteristik penjualan terbanyak dengan rentang umur pembeli 18-26 tahun dan cluster 3 dengan karakteristik penjualan rendah dengan rentang umur 27-35 tahun. Dari hasil cluster yang didapat bahwa produk yang direkomendasikan merupakan produk  terpopuluer  dari  setiap cluster nya.  Hasil  perhitungan  nilai sillhouette coeficient didapatkan cluster dengan  jumlah  3  karena  memiki  nilai  paling mendekati Si = 1 yaitu dengan nilai 0.5564393731451109 .
Kata Kunci :
Online Shop, Sistem Rekomendasi, Algoritma K-Means Clustering , Sillhoutte Coeficient
Korespondensi :
Telepon / Hp : +6282113923299 E-mail : naufalfarhan256@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  rekomendasi  merupakan  suatu  aplikasi untuk  menyediakan  dan  merekomendasikan  suatu  item dalam  membuat  suatu  keputusan  yang  diinginkan  oleh pengguna [1]. Rekomendasi yang ditawarkan berdasarkan  hasil  observasi  terhadap  keadaan  dan keinginan pengguna untuk menentukan item yang akan dipilih  [2].Sistem rekomendasi  telah banyak digunakan oleh  hampir  sebagaian  besar  area  bisnis  dimana konsumen  perlu  membuat  suatu  keputusan  atau rekomendasi pilihan dari informasi yang disediakan [1]. Salah  satu  area  bisnis  yang  menerapkan  sistem rekomendasi yaitu jual beli online ( Online Shop) . Online shoping atau yang sering disebut belanja via online sendiri adalah suatu proses pembelian barang atau  jasa  dari  mereka  yang  menjual  barang  atau  jasa melalui internet dimana antara penjual dan pembeli tidak pernah bertemu atau melakukan kontak secara fisik yang dimana  barang  yang  diperjual  belikan  ditawarkan melalui display dengan gambar yang ada disuatu website atau  toko  maya.  Setelahnya  pembeli  dapat  memilih barang  yang  diinginkan  untuk  kemudian  melakukan pembayaran kepada penjual melalui rekening bank yang bersangkutan.  Setelah  proses  pembayaran  di  terima,
kewajiban  penjual  adalah  mengirim  barang  pesanan pembeli ke alamat tujuan [3].
Di era globalisasi sekarang ini online shop semakin banyak  diminati  oleh  masyarakat,  terlebih  lagi  pada masa  pandemi  seperti  ini  yang  dimana  semua  kegiatan dilakukan  secara  online  dari  mulai  bekerja,  belajar, hingga  berbelanja.  Menjadikan  pertumbuhan  pasar online terus meningkat, hal ini menjadi perhatian utama pelaku  bisnis  untuk  mengembangkan  teknologi  guna mempermudah  pelanggan  dalam  membeli  produk  yang mereka  inginkan  [4].  Pertumbuhan  ekonomi  digital semakin  besar  persaingan  bisnis  juga  akan  semakin berat, akibatnya semakin banyak online shop tidak hanya menampilkan produk-produk tetapi juga perlu didukung oleh  pemilihan  produk  yang  tepat  untuk  menarik perhatian  pelanggan. Terlalu  banyaknya  variasi  produk yang ditawarkan secara random (acak) pada online shop membuat beberapa pelanggan kesulitan dalam menentukan produk yang akan dibeli [4]. Oleh karena itu diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  merekomendasikan produk  berdasarkan  yang  diminati  pelanggan  untuk memudahkan  dalam  memilih  produk  yang  akan  dibeli. Berdasarkan  permasalahan  itulah  penelitian  mengenai Sistem  Rekomendasi  Penawaran  Produk  Pada  Online Shop ini dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  adalah  pengumpulan  data  yang dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam  rangka  mencapai  tujuan  penelitian.  Tujuan  dari langkah pengumpulan data dan teknik pengumpulan data ini adalah demi mendapatkan data yang valid, sehingga hasil  dan  kesimpulan  penelitian  pun  tidak  akan diragukan kebenarannya. Data yang dikumpulkan untuk penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan  pada  1 tahun  terakhir  hal  ini  dilakukan  agar  cakupanya  tidak meluas  dengan  menggunakan  data  terbaru.  Data diperoleh dari toko online Syakila Shop yang merupakan sebuah  toko  yang  berada  di  daerah  Bandung  dengan menjual  barang  aksesoris  seperti  gelang,  kalung  dan yang  paling  utama  adalah  jam  tangan . Data  transaksi tersebut  terdapat  atribut  no  transaksi,  tanggal,  bulan, customer, umur customer , merek, type, harga jual, harga beli,  margin,  tanggal  iklan,  iklan,  total  iklan,  total margin, dan pajak.
Tabel 1 . Contoh Data Transaksi No 1 2 TGL 24-jun 28-jul BULAN JUNI JULI Customer RAHMAWATI SILMI KAFFA Umur 45 36 MEREK DW SET KALUNG FOSSIL TYPE MK5799 ES3380 HARGA 679000 800000 BELI 365000 590000 MARGIN 314000 210000

## B. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  mempersiapkan data serta memproses data mentah sebelum dilakukanya proses data  mining .  Hal  ini  dilakukan  agar  data  dapat terintegrasi  dengan  system  yang  akan  digunakan  pada saat  proses  penambangan  data.  Pada  tahap Pre- Processing  Data ini  terdapat  3  tahapan  yaitu data cleaning, data selection, dan data transformation.
1. Data Cleaning
Pada  tahap  ini  ini  dilakukan  proses  cleaning  data untuk membersihkan data dengan cara melengkapi data yang kosong, menghapus data duplikat atau menghilangkan noise [5]. Selain itu pada tahap ini akan mengubah  format  data  agar  dataset  dapat  diintergrasi dengan system aplikasi.
2. Data Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  setelah  proses  cleaning data  selesai,  yaitu  dilakukanya  pemilihan  atribut  agar data  dapat  di  proses  penambangan  data  maka  perlu memilih atribut yang tepat sehingga terintegrasi dengan baik. Dari 15 atribut yang ada peneliti memilih 8 atribut yaitu  no  transaksi,  bulan  transaksi, customer, umur customer, merk,  tipe,  harga  jual  dan  harga  beli. Pemilihan  atribut  tersebut  dilakukan  karena  hanya  data tersebutlah  yang  diperlukan  untuk  peroses  data  mining
seperti  atribut  no  transaksi  digunakan  sebagai penomoran  setiap  transaksi,  atribut    bulan  transaksi diperlukan  untuk  mengetahui  jumlah  penjualan  setiap bulanya,  atribut customer digunakan  untuk  mengetahui nama customer disetiap  transaksinya,  atribut  umur customer digunakan  untuk  mengetahui  rentang  umur berapa  saja  yang  memiliki  kecendrungan  melakukan transaksi  pada  produk  tertentu,  merk  dibutuhkan untuk mengetahui  nama  produk  pada  setiap  transaksinya, atribut type dibutuhkan untuk melengkapi informasi dari atribut merk karena type merupakan type dari  merk itu sendiri, atribut harga jual dan harga beli digunakan untuk mengetahui margin pada setiap transaksinya.

## 3. Data Tranformation
Selanjutnya  dilakukan  transformasi  data  yang berasal  yang telah di cleaning dan selection dilakukan proses transformasi sehingga data siap untuk disimpan di warehouse [5]

## C. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  pengekstrakan informasi dari jumlah kumpulan data yang besar dengan menggunakan algoritma dan teknik gambar dari statistik, mesin  pembelajaran  dan  sistem  manajemen database [11]. Data mining yang disebut juga dengan Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  adalah  sebuah  proses secara  otomatis  atas  pencarian  data  di dalam  sebuah memori yang amat besar dari data untuk mengetahui pola dengan menggunakan alat seperti klasifikasi, hubungan ( association ), atau pengelompokan ( clustering ).

## D. Clustering
Clustering pada  suatu  data  pada  dasarnya  adalah suatu  tahapan  untuk  menggolongkan  suatu  himpunan data  yang  atribut  kelas  belum  dideskripsikan, berdasarkan  konsepnya  prinsip clustering adalah  untuk memaksimalkan  dan  meminimalkan  kemiripan  intra kelas.  Misalnya,  ada  suatu  himpunan  objek,  langkah pertama  dapat  di  klasterisasi  menjadi  beberapa himpunan  kelas  kemudian  menjadi  sebuah  himpunan beraturan  sehingga  dapat  diturunkan  berdasarkan klasifikasi tertentu. Clustering sering digunakan sebagai tahap  awal  dalam  proses data  mining ,  dengan  hasil cluster yang terbentuk akan menjadi input dari algoritma berikutnya yang digunakan [17].
Teknik Clustering adalah  teknik  yang  paling banyak  digunakan  untuk  prediksi  masa  depan  [12]. Aplikasi  ini  dapat  membantu customer dalam pengambilan  keputusan  untuk  membeli  suatu produk.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis cluster untuk  menyatukan  suatu  produk  ke  dalam  kelompok sesuai dengan  karakteristiknya. Data clustering merupakan  bagian  dari  metode  data  mining  yang mempunyai  sifat  tidak  terawasi  atau  tidak memerlukan target output ( unsupervised) yang  digunakan  untuk mengelompokkan  sejumlah  data  besar  ke  dalam himpunan  bagian  yang  disebut  dengan cluster dimana setiap cluster adalah  kumpulan  objek  data  yang  serupa
12 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 1, Mei 2022, hlm. 10-17
satu  sama  lain  ditempatkan  dalam cluster yang  sama namun berbeda dengan objek dalam cluster lainnya [19]. Analisis cluster dapat dibagi menjadi teknik pengelompokkan hierarchical (hirarki)  dan  teknik pengelompokan non- hierarchical (non-hirarki). Contoh dari  teknik  hirarki  adalah  single  linkage,  complete linkage, average linkage, median dan Ward. Sedangkan teknik non- hirarki meliputi k-means , adaptif k-means , k- medoids , fuzzy c-means , dan fuzzy clustering [14].
E. K-Means Clustering
K-Means  Clustering adalah  salah  satu  algoritma analisis  klaster  non  hirarki.  Analisis  klaster  merupakan salah satu  alat untuk  mengelompokan data berdasarkan variabel  atau feature .  Metode  ini  mempartisi  data  ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang  sama  dikelompokan  ke  dalam  satu cluster yang sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang berbeda  di  kelompokan  ke  dalam cluster yang  lain. Algoritma  ini  juga  merupakan  metode  penganalisaan data  atau  metode  data  mining  yang  melakukan  proses pemodelan tanpa supervisi ( unsupervised ) dan merupakana  salah  satu  metode  yang  melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi [8].
Algoritma  K-Means  menggunakan  proses  secara berulang-ulang  untuk  mendapatkan  basis  data cluster . Dibutuhkan jumlah cluster awal yang diinginkan sebagai masukan dan menghasilkan jumlah cluster akhir sebagai output.  Jika  algoritma  diperlukan  untuk  menghasilkan cluster K maka akan ada K awal dan K akhir. Metode K- Means akan memilih  pola k sebagai  titik awal  centroid secara  acak.  Jumlah  iterasi  untuk  mencapai cluster centroid  akan  dipengaruhi  oleh  calon cluster centroid awal  secara  random  dimana  jika  posisi  centroid  baru tidak berubah. Nilai K yang dipilih menjadi pusat awal, akan  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  Euclidean Distance  yaitu  mencari  jarak  terdekat  antara  titik centroid  dengan  data/objek.  Data  yang  memiliki  jarak pendek atau terdekat  dengan centroid  akan membentuk sebuah cluster [9].
Berikut  ini  langkah-langkah  yang  terdapat  pada algoritma K-Means:
1. Menentukan  jumlah  k,  menentukan  banyaknya cluster k  dilakukan  dengan  beberapa pertimbangan seperti  pertimbangan  teoritis  dan  konseptual  yang mungkin diusulkan untuk menentukan berapa banyak cluster .
2. Menentukan centroid awal, penentuan centroid awal dilakukan secara random/acak dari objek-objek yang tersedia  sebanyak  k cluster ,  kemudian  untuk menghitung centroid cluster ke-i berikutnya.
3. Hitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari masing- masing cluster . Untuk menghitung jarak antara  objek  dengan  centroid  dapat  menggunakan rumus euclidian distance sebagai berikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑{x i − y i } 2 p k=1
Keterangan: Dij : Jarak objek antara objek i dan j P  : Dimensi data Xi  : Koordinat dari obyek i pada dimensi k Yi  : Koordinat dari obyek j pada dimensi 4. Mengelompokan  setiap  data  ke  dalam cluster berdasarkan  kedekatanya  dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui  nilai  cenroid,  nilai  centroid  baru yang  diperoleh  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan.  Untuk  menentukan  centroid  yang baru digunakan rumus sebagai berikut :
𝜇 𝑘 = 1 5 ∑ 𝑥 𝑗 𝑁 𝑘 𝑗=1
Keterangan: µ k : Adalah titik tengah kelompok ke-I/k Nk  : Banyak data dalam cluster ke-I/k I,K  : Indeks dari cluster J      : Indeks dari variable(v1,v2,v3..)
Xj    : Nilai data ke-j dalam ke-I/k
6. Setelah  centroid  baru  ditemukan,  lakukan  lagi langkah  untuk  menghitung  euclidean  distance dengan centroid yang baru secara berulang sampai penentuan cluster menjadi  tetap  sehingga  didapat cluster tetapnya.
7. Terakhir  setelah  didapat cluster tetapnya  dihitung rata-rata  setiap  variabel  hal  digunakan  untuk membandingkan  kualitas  suatu  kelompok  dengan kelompok,  rumus  untuk  menghitung  rata-rata variabel sebagai berikut :
x  = 1 n ∑ xi n i=1
Keterangan: X = rata-rata hitung
Xi = nilai sample ke-I N = jumlah sample

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  proses  pembangunan  perangkat  lunak  yang dilakukan  dalam  pembangunan  sistem  rekomendasi penawaran  produk  ini  menggunakan  beberapa  tahapan yang dilakukan dimulai dari analisa perancangan sistem, implementasi, dan pengujian perangkat lunak.

## A. Analisa dan Perancangan Sistem
Pada  tahapan  ini  menjelaskan  tentang  bagaimana penelitian ini dilakukan. Setiap tahapan penelitian akan
didasari  pada  literatur  dan  teori-teori  oleh  penelitian terdahulu yang digunakan sebagai pemahaman pendukung  dan  acuan  dalam  penelitian  ini.  Dengan begitu,  hal  tersebut  akan  menunjukan  bahwa  setiap tahapan memiliki pegangan yang kuat.

## 1. Use case diagram
Use  case  diagram digunakan  untuk  memodelkan prilaku  aktor  yang  berinteraksi  dengan  sistem  pada aplikasi  yang  dibangun  pada  penelitian  ini.  Aktor merupakan  user  yang  akan  menggunakan  aplikasi tersebut,  sementara use  case merupakan  fungsi  yang disediakan pada aplikasi  tersebut [10]. Pada Gambar 3. dibawah  merupakan use  case  diagram pada  penelitian ini.

## Gambar 1 Use Case Diagram

## B. Implementasi Sistem
Setelah  dilakukan  anasia  perancangan  sistem tahapan  berikutnya  adalah  tahapan  implementasi perangkat lunak dimana tahapan ini yang mengimplementasikan  hasil  dari  tahapan  analisa kebutuhan perangkat lunak. Pada pengimplementasianya menggunakan bahasa pemrograman python menggunakan framework flask untuk membuat keseluruhan website ,  dan  penggunaan  MySql  sebagai database .  Berikut  hasil  dari  pengimplementasian kebutuhan perangkat lunak.
a. Implementasi Halaman Dashboard Halaman  Dashboard  merupakan  halaman  awal pada  sistem  ini  yang  terdapat  informasi  mengenai jumlah  variasi  data,  jumlah  data  transaksi,  serta jumlah hasil dari cluster.
b. Implementasi Kelola Data Halaman  Kelola  Data  merupakan  halaman  yang digunakan untuk mengelola data produk pada sistem seperti menambah data, import data, hapus data dan edit data.
Gambar 3 Halaman Kelola Data
c. Implementasi Halaman Cluster
Halaman  Kelola Cluster merupakan  halaman yang  menampilkan  hasil  dari  proses  data  mining menggunakan K-Means Clustering.
Gambar 4 Cluster
d. Implementasi Halaman Barang Cluster
Halaman  Barang Cluster merupakan  halaman yang digunakan untuk  menampilkan produk-produk yang sudah dikelompokan berdasarkan clusternya.
Gambar 5 Barang Cluster

## C. Implementasi K-Means Clustering
Menentukan Centroid Awal Pada  proses  menentukan  centroid  awal  dilakukan secara  acak  pada  data  sampel  yang  digunakan.  Contoh penentuan centroid awal dapat dilihat pada Tabel 1.
14 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 1, Mei 2022, hlm. 10-17
Tabel 2 Menentukan Centroid Awal Centroid Merk B1 B2 B3 B4 B5 …  B12
1 FOSSI L ME305 3 2 2 2 4 2 3 2 Casio G- shock GM- S5600 G-7 5 4 3 2 2 3 3 Origina l ZENO N B23- MEN 1 3 1 2 1 1
Pengelompokan Data Proses  pengelompokan  data  ke  dalam  suatu cluster dapat  dilakukan  dengan  cara  menghitung  jarak terdekat  menggunakan  rumus euclidian  distance dari suatu data ke sebuah titik centroid pada setiap kelompok yang  ada.  Berikut  contoh  perhitungan  dari  rumus  jarak Euclidian Distance dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 3 Perhitungan Euclidian Distance
Data ke-1 Proses Euclidian Distance C1 C2 C3
Data 1,
Centroid 1 √(0 − 2) 2
√(1 − 2) 2 √(3 − 2) 2 √(2 − 4) 2 √(3 − 2) 2 √(1 − 3) 2 √(0 − 1) 2 √(1 − 2) 2 √(1 − 2) 2 √(3 − 3) 2 √(2 − 1) 2 √(1 − 3) 2 4,795832 Data 1, Centroid 2 √(0 − 5) 2 √(1 − 4) 2 √(3 − 3) 2 √(2 − 2) 2 √(3 − 2) 2 √(1 − 1) 2 √(0 − 4) 2 √(1 − 4) 2 √(1 − 4) 2 √(3 − 4) 2
√(2 − 4) 2 √(1 − 3) 2 8,831761 Data 1, Centroid 3 √(0 − 1) 2
√(1 − 3) 2
√(3 − 1) 2
4,690416
√(2 − 2) 2 √(3 − 1) 2 √(1 − 2) 2 √(0 − 1) 2 √(1 − 3) 2 √(1 − 0) 2 √(3 − 2) 2 √(2 − 1) 2 √(1 − 1) 2 ...
Penentuan Cluster Yang Pertama Dari  perhitungan cluster euclidiean  distance didapat jarak terdekat antara objek dengan centroidnya, setelah itu ditentukan cluster . Dapat dilihat untuk produk dw set  kalung  termasuk ke cluster 3 karena dari ketiga centroid  yang  paling  kecil  jaraknya  adalah  C3.  Contoh hasil penentuan cluster yang pertama dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 4 Penentuan Cluster Pertama No Objek Cluster (K) 1 DW SET KALUNG 3 2 FOSSIL  ME3053 1 3 DW SET GELANG 1 4 CUFF DW 1 5 GUES
3
6 OLIVIA PLUSS CUFF 3 7 COACH 3 8 MICHAEL KORS 1 9 EDIFICIE 1 10 Daniel Wellington 3214 2 .. Penentuan Centrodi Baru Penentuan centroid ini dilakukan agar menyesuaikan  data  dengan  centroid  yang  sebenarnya. Dilakukan  penentuan  centroid  sampai  tidak  ada perubahan centroid.

## Tabel 5 Penentuan Centroid Baru
Centroid
1
Penentuan Centroid Baru Januari
= ( 331 143 ) = 2,314685 Februari = ( 300
138 ) = 2,173913 Maret = ( 333 144 )
= 2,3125
April = ( 360 145 ) = 2,482759 .... ..... Desember = ( 362 142 ) = 2,510345
Setelah  centroid  baru  ditemukan,  lakukan  lagi langkah  untuk  menghitung  euclidean  distance  dengan centroid  yang  baru  secara  berulang  sampai  penentuan cluster menjadi tetap sehingga didapat cluster tetapnya. Contoh hasil cluster tetap nya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 6 Hasil Cluster No Objek Cluster (K) 1 DW SET KALUNG 3 2 FOSSIL  ME3053 1 3 DW SET GELANG 3 4 CUFF DW 3 5 GUES 3 6 OLIVIA PLUSS CUFF 3 7 COACH 3 8 MICHAEL KORS 1 9 EDIFICIE 1 10 Daniel Wellington 3214 2
..
Mencari Rata-Rata Variabel Nilai rata-rata adalah angka representasi atau biasa juga  disebut  sebagai  mean  dari  suatu  kelompok  data yang  mewakili  data  secara  keseluruhan.  Dapat digunakan  untuk  membandingkan  kualitas  suatu kelompok  dengan  kelompok  lain  ,Mewakili  kondisi suatu  kelompok dengan 1 angka dan  Mendeskripsikan suatu kelompok dengan singkat.
Tabel 7 Perhitungan Mencari Rata-Rata
Perhitungan
Proses Perhitungan
Nilai Sample 1 = ( 153 63 ) =2,428571 Nilai Sample 2 = ( 156 63 ) =2,47619 Nilai Sample 3
= ( 132 63 ) =2,095238
….
Tabel 8 Rata-Rata Variabel K B1 B2 B3 B4 B5 B6 … B12 1 2,428 571 2,476 19 2,0 952 38 2,177 419 2,12 698 4 3 2,682 54
2 3 2,944 444 3,4 259 26 2,962 963 3,18 518 5 2,8 333 33 3,111 111 3 1,919
54 1,851 429 1,8 901
73 1,976 744 1,99 425
3 1,8 971 43 1,722 892
Berdasarkan  perhitungan  yang  dihasilkan  dari masing-masing  variable,  didapatkan  karakteritik  pada masing-masing cluster .berikut  adalah  penjelasan  untuk setiap cluster .
a. Cluster 1,  memiliki  karakteristik  nilai  rata-rata variabel  penjualan  bulan  ke  1  sampai  bulan  ke  12 lebih tinggi dari cluster 3 tapi tidak lebih tinggi dari cluster 2.  Dengan  rentang  umur  pembeli  36-50 tahun.
b. Cluster 2,  memiliki  karakteristik  nilai  rata-rata variabel  penjualan  bulan  ke  1  sampai  bulan  ke  12 lebih  tinggi  dari cluster 1  dan  3.  Dengan  rentang umur pembeli 18-26 tahun.
c. Cluster 3,  memiliki  karakteristik  nilai  rata-rata variabel  penjualan  bulan  ke  1  sampai  bulan  ke  12 yang  lebih  rendah  dari cluster 1  dan  2.  Dengan rentang umur pembeli 27-35 tahun.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukannya  implementasi  dari perancangan sistem yaitu menampilkan hasil clustering terhadap produk pada toko online syakila shop.
Gambar 6 Hasil Cluster
Dari  hasil cluster diatas,  dapat  dilihat  bahwa terdapat  3 cluster yang  dihasilkan,  dari  ketiga cluster tersebut cluster 2 memiliki jumlah penjualan palik laku dengan  rentang  umur  pembeli  18-26  tahun, cluster 1 memiliki jumlah penjualan sedang dengan rentang umur pembeli  36-50  tahun, cluster 3  memiliki  jumlah
16 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 4, No. 1, Mei 2022, hlm. 10-17
penjualan  rendah  dengan  rentang  umur  pembeli  27-35 tahun.

## B. Pengujian Cluster
Pengujian  dilakukan  terhadap  semua  data  produk dengan  memasukkan  beberapa  titik  pusat  secara  acak kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai silhouette coefficient dari  setiap  tititk  pusat  yang dimasukkan. Berikut  adalah  tabel  proses  pengujian  terhadap  data produk  dengan  memasukkan  sebanyak  7 cluster yang berbeda dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 9 Pengujian Cluster Jumlah Cluster Hasil Silhouette Coeffiecient 2 0.4815986035475924 3 0.5564393731451109 4 0.3099605480256625 5 0.2343006050013521 6 0.2292355977405526 7 0.22686121831886946 8 0.08479385867480424
Dari  hasil  pengujian  7 cluster yang  dimasukan didapatkan cluster dengan jumlah 3 yang memiliki nilai silhouette coefficient paling mendekati dengan nilai Si = 1  yaitu  dengan  nilai 0.5564393731451109 .  Nilai silhouette dapat  dikatakan  baik  apabila  bernilai  positif karena  titik  pusat  sudah  berada  di  dalam cluster yang tepat  sedangkan  jika  nilai silhouette dikatakan  negatif menandakan terjadinya overlapping sehingga titik pusat berada diantara dua cluster .

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan perangkat lunak yang dapat  mengelompokan  data  berdasarkan  data  transaksi penjualan  pada  sebuah online  shop. Hasil  akhir  dari penelitian ini adalah mengelompokan sebuah data yang dapat digunakan sebagai bahan perekomendasian. Hasil dari  data  mining  menggunakan K-Means  Clustering menghasilkan  3 cluster yaitu, cluster 1  dengan karakteristik  penjualan  sedang  dengan  rentang  umur pembeli  36-50  tahun  , cluster 2  dengan  karakteristik penjualan  terbanyak  dengan  rentang  umur  pembeli  18- 26  dan cluster 3  dengan  karakteristik  penjualan  rendah dengan  rentang  umur  27-35.  Dari  hasil cluster yang didapat bahwa produk yang direkomendasikan merupakan  produk  terpopuler  dari  setiap cluster nya. Dari  hasil  7  kali  pengujian  terhadap  jumlah  titik pusat, cluster yang  berjumlah  3  memiliki  nilai sillhouette coeficient yang paling mendekati nilai Si=1 yaitu dengan nilai 0.5564393731451109 .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. T. W. Utomo and A. W. Anggriawan, “Sistem
Rekomendasi  Paket  Wisata  Se-Malang  Raya Menggunakan  Metode  Hybrid  Content  Based
Dan Collaborative,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol.
9, no. 1, pp. 6–13, 2015. [2] W.  A.  Triyanto,  “Association  Rule  Mining Untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk,” J. SIMETRIS , vol. Vol.5, no. No.2, pp. 121–126, 2014.
[3] F.  Ekonomika,  D.  A.  N.  Bisnis,  and  U. Diponegoro,  “ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN PEMBELIAN
DENGAN SISTEM PRE ORDER  SECARA  (  Studi  Kasus  Pada  Online
Shop Chopper Jersey ),” 2013.
[4] C.  S.  Fatoni,  E.  Utami,  and  F.  W.  Wibowo, “Sistem  Rekomendasi  Produk  Online  Store Menggunakan Metode Apriori,” J.  Inf.  Politek. Indonusa  Surakarta ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  20–27, 2018.
[5] A.  K.  Ningsih  and  W.  Witanti,  “Sistem Rekomendasi  Penjualan  Menu  Makanan  di UMKM  Kuliner  Menggunakan  Association Rule,” J. ICT   Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  19, no.  2,  pp.  87–90,  2021,  doi:  10.36054/jict- ikmi.v20i2.265.
[6] A.  Kurniawan,  “Sistem  Rekomendasi  Produk Sepatu  Dengan  Menggunakan  Menggunakan Metode  Collaborative  Filtering,” Semin.  Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016, no. Sentika, pp.  610–614,  2016,  [Online].  Available: https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2 016/92.pdf.
[7] M.  El  Fikri,  R.  Ahmad,  and  R.  Harahap, “Strategi Mengembangkan Kepuasan Pelanggan Online  Shop  Dalam  Meningkatkan  Penjualan (Studi  Kasus  Sabun  Pyari),” J.  Manaj.  Tools , vol.  12,  no.  1,  pp.  87–105,  2020,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[8] H. Sy, Rismayani, and A. Syam, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means
Pengelompokan  Penyebaran  Diare  Di  Kota Makassar,” SISITI    Semin.  Ilm.  Sist.  Inf.  dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 73–82, 2019.
[9] I.  M.  A.  W.  Putra,  G.  Indrawan,  and  K.  Y.  E. Aryanto,  “Sistem  Rekomendasi  Berdasarkan Data  Transaksi  Perpustakaan  Daerah  Tabanan dengan  menggunakan K-Means  Clustering ,” J. Ilmu Komput. Indones. , vol. 3, no. 1, pp. 18–22, 2018, [Online]. Available: http://119.252.161.254/e-
journal/index.php/jik/article/view/2749/1314.
[10] Y. Wautelet, “Using the RUP/UML business use case model for service development governance: A  business  and  IT  alignment  based  approach,” Proc. - 2020 IEEE 22nd Conf. Bus. Informatics, CBI  2020 ,  vol.  2,  pp.  121–130,  2020,  doi: 10.1109/CBI49978.2020.10069.
[11]    G. Abdurrahman, “ Cluster ing Data Ujian Tengah Semester  (UTS)  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means,” Jurnal  Sistem  & Teknologi  Informasi  Indonesia  (JUSTINDO) , vol. 1, no. 2, pp. 71– 79, 2016.
[12]     M. H. I. Shovon and M. Haque, “Prediction of
Student Academic Performance by an Application of K-Means Clustering Algorithm,” International Journal of Advanced Research in Computer  Science  and  Software  Engineering , vol. 2, no. 7, pp. 353–355, 2012.
[13] L.  Febriani,  “Pengelompokan  Mahasiswa
Sistem Informasi Berdasarkan Tingkat
Kompetensi  Akademik  Dengan  Fuzzy  K-
Means,” Jurnal EKSIS , vol. 5, no. 1, pp. 19–29, 2012.
[14] F.  A.  Syam,  “Implementasi  Metode  Klastering K-Means Untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi  Mahasiswa,” Jurnal  Ilmu  Komputer dan Bisnis , vol. 8, no. 1, pp. 1857–1846, 2017
[15] M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Jurnal
EECCIS , vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013.
[16] A.  Jananto, “Perbandingan Performansi Algoritma  Nearest  Neighbor dan  SLIQ  untuk Prediksi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Baru,”
Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK ,  vol.  15, no. 2, pp. 157 – 169, 2010.
[17]      N.  Rohmawati,  S.  Defiyanti,  and  M.  Jajuli, “Implementasi Algoritma  K-Means  Dalam Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar Beasiswa,”
Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan (JITTER) , vol. 1, no. 2, pp. 62 – 68, 2015
[18]     F.  N.  R.  F.  J.  Aziz,  B.  D.  Setiawan,  and  I. Arwani,  “Implementasi  Algoritma  K-Means
untuk Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 6, pp. 2243–2251, 2018.
[19]     K. P. Chaudhari, R. A. Sharma, S. S. Jha, and R. J.  Bari,  “Student  Performance  Prediction System  using  Data  Mining  Approach,” IJARCCE  (International  Journal  of  Advanced Research  in  Computer  and  Communication
Engineering) , vol. 6, no. 3, pp. 833–839, 2017
[20]     S. Sembiring, M. Zarlis, D. Hartama, R. S, and E.  Wani,  “Prediction Of  Student  Academic Performance By An Application Of Data Mining Techniques,” International  Conference  on
Management  and Artificial  Intelligence ,  vol.  6, pp. 390–394, 2011.
[21] A.  Arief,  "  Rancang  Bangung  Sistem Rekomendasi  Pariwisata Mobile  Advertising Menggunakan Metode Hybrid Filtering Sebagai Pemberdayaan Masyarakat Usaha Kecil Menengah (UMKM) di  Pulau Ternate", Jurnal PROtek Vol. 03 No.1, Mei 2016