MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 28-31

## PEMANFAATAN DATA MINING DENGAN METODE CLUSTERING UNTUK EVALUASI BIAYA DOKUMEN EKSPOR DI PT WINSTAR BATAM
Yuli Siyamto
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Putera Batam - Batam Jln. Raden Patah Nagoya - Batam

## ABSTRAK
Data  Mining  merupakan  teknologi  yang  sudah  ada  dan  berkembang  cukup  lama.  Banyak  perusahaan  yang  kurang memanfaatkan  data-data  lama  yang  tersimpan  di  dalam  database,  untuk  dimanfaatkan  semaksimal  mungkin.  Penelitian  ini mencoba menerapkan teknologi Data Mining dengan menggunakan metode clustering untuk mendapatkan pengetahuan baru, yang  diharapkan  bermanfaat  bagi  kelangsungan  dan  perkembangan  perusahaan.  Algoritma  yang  digunakan  yaitu  K-Means Clustering yaitu proses pengelompokan sejumlah data atau objek ke dalam cluster (group) sehingga setiap cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin dan berbeda dengan objek dalam cluster yang lainnya. Pengujian dilakukan dengan aplikasi Rapid  Miner  5.3.  Hasilnya  adalah  cluster-cluster  pengelompokan  data  pelanggan  yang  disarankan  untuk  di  evaluasi  biaya pengurusan dokumen ekspornya.
Kata Kunci : Data Mining, K-Means Clustreing, Evaluasi Biaya Dokumen Ekpor.

## ABSTRACT
Data Mining is a technology that already exists and grows long enough. Many companies are less use of old data stored in the database, to be used as  much as possible. This research  is trying to apply  Data Mining technology by  using  the  clustering method to get new knowledge, which is expected to be useful for the continuity and development of the company. The algorithm used is K-Means Clustering which is the process of grouping a number of data or objects into a cluster (group) so that each cluster will contain data that is as similar as possible and different from other cluster objects. Tests were performed with the Rapid  Miner  5.3  application.  The  result  is  clustered  clustering  customer  data  suggested  for  the  evaluation  of  the  cost  of processing the export documents.
Keywords: Data Mining, K-Means Clustreing, Evaluate the Cost of Export Documents

## I. PENDAHULUAN
Dalam rangka menghadapi ketatnya persaingan  bisnis  dan  menjaga  loyalitas  para pelanggan,  maka  setiap  perusahaan  dituntut  untuk dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam menentukan  strategi  bisnis.  Kota  Batam    dengan lokasi  strategis  dalam  jalur  perdagangan,  terdapat banyak  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  jasa pengurusan dokumen ekspor. Dalam hal ini, strategi dalam  penetapan  harga  atau  biaya  pengurusan dokumen  perlu  mendapatkan  perhatian  dan  evaluasi berkala dari perusahaan. Falsafah costumer satisfication  dan  reward    kepada  pelanggan  setia, merupakan  prioritas  dalam  menjaga  relasi  bisnis perusahaan yang telah lama terjalin.
Untuk  memenuhi  kebutuhan  strategi  bisnis perusahaan,  dapat  dilakukan  dengan  pemanfaatan data-data  yang  telah  ada  di  dalam  database perusahaan dengan menggunakan Data Mining. Hasil pengolahan  dengan    Data  Mining  berupa  sebuah pengetahuan (knowledge) yang baru yaitu pengelompokan data pelanggan, dapat dimanfaatkan perusahaan  sebagai  informasi  untuk  mengevaluasi biaya dokumen para pelanggan. Sehingga perusahaan mampu  mempertahankan  loyalitas  pelanggan  dan menjadikan  perusahaan  lebih  kompetitif  serta meningkatkan pendapatannya.

## II. TEORITIS
A. Data Mining
Data    Mining    adalah    teknik  analisa  data secara  otomatis  untuk  membuka  atau  membongkar hubungan  dari  banyak  data  yang  tidak  diketahui sebelumnya. Data  Mining sering  dihubungkan dengan  analisa  simpanan  data  di  dalam  sebuah warehouse . Secara umum ada tiga teknik utama Data Mining yaitu regresi, klasifikasi dan klastering.
B . Clustering Clustering merupakan  bagian  dari  ilmu Data Mining yang  bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ). Clustering adalah  proses  pembagian  data  ke  dalam kelas atau cluster berdasarkan tingkat kesamaannya. Clustering merupakan  pekerjaan  yang  memisahkan data  atau  vektor  ke  dalam  sejumlah  kelompok  atau cluster menurut  karakteristiknya  masing-masing. Data-data  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik akan  berkumpul  dalam  kelompok  atau cluster yang sama. Data-data yang memiliki perbedaan karakteristik, aakan berkumpul dalam kelompok atau cluster yang  berbeda.  Tujuan  utama  dari  metode clustering adalah pengelompokan sejumlah data atau obyek ke dalam cluster ( group ) sehingga dalam setiap cluster akan berisi data yang semirip mungkin.
C. Algoritma K-Means
K-means merupakan  salah  satu  teknik pengelompokan yang bekerja berdasarkan partitioned clustering . Prinsip kerja dari pengelompokan hierarchical  clustering dilakukan
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 28-31
secara bertahap. Dan disetiap iterasi dari pengelompokan hierarchical  clustering hanya  ada satu  pemilihan  penggabungan suatu  item  terhadap item  lainnya.  Sedangkan  prinsip  kerja  dari pengelompokan partitioned clustering adalah mengelompokkan item secara acak karena dipengaruhi centroid .  Dan  disetiap  iterasi  dari pengelompokkan partitioned clustering dapat memungkinkan untuk  terjadinya  lebih  dari  satu pemilihan item yang akan digabungkan.
Langkah-langkah  pada  proses clustering dengan  menggunakan  algoritma K-Means ,  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Jumlah Cluster Jumlah cluster yang ditentukan untuk mengelompokan  data    pada  penelitian  ini sebanyak 4 cluster . 2. Menentukan Centroid Pusat  awal cluster ( centroid) ditentukan  secara random atau acak.
3. Menghitung Jarak dari Centroid
Menghitung  jarak  antara  titik centroid dengan titik  tiap  objek  dengan  menggunakan Euclidian Distance .
4.  Alokasikan  masing-masing  objek  ke centroid terdekat.  Untuk  mengalokasikan  objek  ke  dalam masing-masing cluster dengan cara mengelompokkan  berdasarkan  jarak  minimum objek ke pusat cluster.

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Dalam  metodologi  penelitian  terdapat  urutan kerangka kerja yang harus diikuti. Kerangka kerja ini merupakan  langkah  langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian.  Adapun  kerangka  kerja  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  seperti  terlihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah  dengan  mengambil  data  transaksi  dalam database .  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  transaksi    perusahaan  selama  periode
Januari  2015  sampai  Desember  2015.  Sepanjang tahun  2015,  terdapat  5537 transaksi  dokumen.  Data transaksi dokumen tersebut  merupakan data mentah yang  harus  diolah  terlebih  dahulu  melalui  proses seleksi  data, pre-processing ,  pembersihan  data  dan transformation ,  sebelum  di  proses  dalam Data Mining. Data  transaksi  dokumen  ekpor  impor direkapitulasi berdasarkan nama pelanggan, sehingga menghasilkan  223  data  pelanggan.  Variabel yang digunakan  adalah jumlah  frekuensi  transaksi pelanggan, total kontainer  yang digunakan dan total barang pelanggan pada tahun 2015. Hasil adalah data rekapitulasi  yang digunakan dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Awal
Hasil  pengelompokan  data  pelanggan  dengan Rapid Miner : 1. Data view : merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan  lengkap  dengan  klasternya  dari example  set ( read  excel ). Data  view dapat  lihat pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Data View 2. Flot view : merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan  lengkap  dengan  klasternya  dari
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 28-31
example  set ( read  excel )  dalam  bentuk  diagram Scatter . Tampilannya dapat dilihat di gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Flot View
3. Text view : merupakan sheet untuk menampilkan database yang  telah  diolah  secara  keseluruhan lengkap  dengan clusternya .  Dilihat  dari cluster model (clustering) dapat lihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Text View
4. Folder view : merupakan sheet untuk menampilkan database yang  telah  diolah  secara keseluruhan  lengkap  dengan clusternya .  dilihat dari cluster  model  (clustering) )  dapat  lihat  pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Folder View

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini adalah  pengelompokan  data  pelanggan  adalah
sebanyak 2 cluster. Yaitu cluster 0 adalah kelompok data  pelanggan  yang  biaya  dokumen  ekspornya disarankan untuk dievaluasi, cluster 1 yaitu kelompok data  pelanggan  yang  biaya  dokumen  ekspornya disarankan  untuk  tidak  perlu  dievaluasi.  Pelanggan yang  biaya  dokumen  ekspornya  disarankan  untuk dievaluasi  hanya  sebanyak  11  pelanggan.  Evaluasi dimaksudkan  bahwa  biaya  pengurusan  dokumen ekspornya  ditinjau  kembali,  diberikan  sejumlah diskon atau reward , sehingga relasi dan kelangsungan bisnis  antara  perusahaan  dan  pelanggan  semakin terjaga.

## DAFTAR REFERENSI
Alfina,  T.,  Santosa,  B.  dan  Barakbah,  A.R.  (2012).“Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering , K-Means Dan Gabungan  Keduanya  Dalam Cluster Data  (studi  kasus  : problem  kerja  praktek  jurusan  teknik  industri  ITS)”.  Jurnal Teknik ITS.1. 521-525.
Pudjiantoro, T. H., Renaldi, F. dan Teogunadi, A. (2011).“Penerapan Data  Mining Untuk  Menganalisis  Kemungkinan  Pengunduran Diri  Calon  Mahasiswa  Baru”.  Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika. 51-60.
Lindawati.(2008).“ Data Mining Dengan Teknik Clustering Dalam Pengklasifikasian Data Mahasiswa Studi Kasus Prediksi Lama Studi  Mahasiswa  Universitas  Bina  Nusantara”.  Seminar
Nasional Informatika. 174-180. Ediyanto, Mara, M.N. dan Satyahadewi, N. (2013).
“Pengklasifikasian  karakteristik  Dengan  Metode K-Means
Cluster Analysis ”. Buletin Ilmiah Mat.Stat, dan Penerapannya (Bimaster).2 (2). 133-136.
Rismawan,  T.dan  Kusumadewi,  S.  (2008).“Aplikasi K-Means Untuk  Pengelompokan  Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Body Mass  Index  (BMI)  &  Ukuran  Kerangka”.  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informatika. E43-E48.
Handoyo,  R.,  Rumani,  R.  dan  Nasution,  S.M.  (2014). ”Perbandingan  Metode Clustering Menggunakan  Metode Single  Linkage Dan K-Means Pada  Pengelompokan Dokumen”. JSM STMIK Mikroskil. 15 (2). 73-82. Suprihatin. (2011). “Klastering K-Means Untuk Penentuan Nilai Ujian”. Jusi. 1 (1). 53-62.
Ikhwan, A., Nofriansyah, D. dan Sriani. (2015). “Penerapan Data Mining Dengan  Algoritma Fp-  Growth Untuk  Mendukung Strategi  Promosi  Pendidikan  (Studi  Kasus  Kampus  STMIK Triguna Dharma)”. Jurnal Ilmiah SAINTIKOM. 14 (3). 211-
226.
Aravind,  H.,C.  Rajgopal.  dan  K.P.  Soman.  (2010).“ A  Simple Approach  to  Clustering  in  Excel”.  International  Journal  of Computer Applications. 11 (7). 19-25. Prasetyo,  E.  (2014).” Data  Mining Mengolah  Data  Menjadi
Informasi  Menggunakan Matlab ”.  Yogyakarta  :  CV  Andi Offset. Ong,  J.O.(2013).“Implementasi  Algoritma K-Means  Clustering Untuk  Menentukan  Strategi Marketing Di  President
University”. Jurnal Ilmiah Teknik Industri. 12 (1). 10-20.
Tayal, M.A. dan Raghuwanshi, M.M. (2010). “ Review on Various Clustering Methods for the Image Data ”. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences . 2. 34-38.
Ridwan, M., Suyono, H. dan  Sarosa, M. (2013). “Penerapan Data
Mining Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier”. Jurnal
EECCIS. 7 (1). 59-64.
Sharma, N., Bajpai, A. and  Litoriya, R. (2012). “ Comparison the various  clustering  algorithms  of  Weka  Tools ”. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering . 2 73-80.
Sidhu,  N.K.  and  Kaur,  R.  (2013).” Clustering  In  Data  Mining ”. International  Journal  of  Computer  Trends  and  Technology (IJCTT) . 4 . 710-7014.
Krotha,  R.S.  and  Merugula,  S.  (2013).  ” A  Brief  Survey  On Document Clustering Techniques Using MATLAB ”. International Journal of Computer & Organization Trends. 3. 1-6.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 28-31
Sutrisno,  Afriyudi,  Widiyanto.  (2013).  ”Penerapan Data  Mining Pada Penjualan Menggunakan Metode Clustering Study Kasus PT. Indomarco Palembang”. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer.10 (10). 1-11.
Oyelade,  O.  J.,  Oladipupo,  O.O.  and  Obagbuwa,  I.C.  (2010).” Application of k-Means Clustering algorithm for prediction of Students’  Academic  Performance ”. (IJCSIS)  International Journal of Computer Science and Information Security. 7 (1). 292-295. Sirait,  T.H.  dan  Ong,  J.O.  (2011).  ”Analisis  Keberhasilan Mahasiswa  dengan  Metode Cluster  ing  K-Means. ”. SNASTIA. 1-6. Ali,  H.  dan  Wangdra,  T.(2010).  “Technopreneurship  dalam perspektif bisnis online ”. 1. Batam : Baduose Media. Mardiani.  (2014).”  Perbandingan  Algoritma K-Means dan  EM untuk  Clusterisasi  Nilai  Mahasiswa  Berdasarkan  Asal  Sekolah”. Citec Journal. 1 (4). 316-325.