## IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL
Muhammad Rafi Nahjan, Nono Heryana, Apriade Voutama Program Studi Sistem Informasi S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS. Ronggo Waluyo, Karawang, Indonesia
11910631250024@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Oj Cell merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan produk digital seperti pulsa, topup e-wallet dan paket data, Oj Cell juga memiliki toko offline di daerah Tegal, Jawa Tengah.Toko offline Oj Cell menjual produk tersebut dan juga menjual beberapa produk dalam bentuk voucher dan juga ada beberapa aksesoris dan sparepart gadget. Namun demikian dari berbagai jenis produk digital tersebut ada perbedaan keuntungan dan perbedaan soal tingkat terjualnya produk tersebut. Dibuatnya penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sebuah data  yang  dapat  dipakai  untuk  kepentingan  pemasaran  yang  nantinya  diharapkan  dapat  membuat  toko berkembang.  Dengan  metode  Clustering  K-Means  dipakai  untuk  mengelompokan  jenis  transaksi  yang  sangat laris,  laris  dan  kurang  laris.  Yang  membuat  kita  tahu  apa  saja  provider  atau  paket  data  yang  digemari  pada masyarakat sekitar Oj Cell, penelitian ini juga memakai aplikasi RapidMiner agar mempermudah dan membuat hasil lebih akurat.
Kata kunci: Data Mining, Rapid Miner, Clustering K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Usaha di bidang konter saat ini sangat digemari banyak  orang.  Terutama  yang  mengedepankan penjualan kuota, pulsa dan kebutuhan digital lainnya. Di era digital sekarang ini memang hal yang wajar bagi setiap  orang  untuk  membeli  kuota  karena  kuota sekarang  ini  sudah  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi setiap orang. Salah  satu konter  yang  mengedepankan penjualan kuota   adalah OJ Cell, Oj Cell berlokasi di daerah  Tegal,  Jawa  Tengah  yang  dimana  keberadaan toko  hp  atau  yang  kita tahu  dengan  sebutan  “Konter HP”  itu  masih  sedikit,  jadi  karena  tergolong  bisnis yang  jarang  ditemukan  pada  daerahnya  membuat  Oj Cell  memiliki  omset  atau  keuntungan  yang  tidak rendah.
Tetapi jarang bukan berarti tidak ada pesaing, di suatu  daerah  pasti  terdapat  konter  hp  lainnya  yang merupakan  pesaing  bisnis  yang  membuat  pemilik  Oj Cell  khawatir  akan  bisnisnya  akan  tersaingi  dan imbasnya  adalah  omset  menurun,  oleh  karena  itu pemilik Oj Cell ingin mencari cara agar Oj Cell dapat memberikan promo yang membuat pelanggan tertarik ingin  bertransaksi  atau  membeli  kebutuhan  digital tersebut  di  Oj  Cell.  Oleh  karena  itu  maka, dilakukannya  penelitian  ini  agar  data  yang  ada  dapat digunakan dan diharapkan nantinya dapat dimanfaatkan untuk pengembangan strategi pemasaran. Seharusnya data yang telah tersedia dapat dijadikan  sebagai  sistem  pengambilan  keputusan untuk  solusi  bisnis  serta  dukungan  di        bidang teknologi yang merupakan penyebab munculnya suatu teknologi yaitu data mining.
Data  mining  adalah  proses  mengumpulkan  dan mengolah  data  yang  dimaksud  untuk  mendapatkan atau  mengekstrak  informasi  penting  dalam  data tersebut [1]. Dan rapidminer adalah sebuah tools atau
software untuk mempermudah pengolahan data, rapid miner tersedia dalam bentuk software free to use atau gratis  jika  pemakaiannya  untuk  kepentingan  edukasi atau pembelajaran [2].
Adapun  Maksud  dari  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan  konsep  data  mining  dengan algoritma Clustering K-Means membagi data transaksi Oj Cell kedalam tiga cluster, yang dimana tiga cluster tersebut  untuk  menentukan  produk  yang  paling  laris, laris dan kurang laris sebagai bahan tolak ukur untuk meningkatan penjualan [3].
Sedangkan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membantu  Oj  Cell  dalam  menentukan  produk penjualan  yang  termasuk  kedalam  kategori  yang paling  laris,  laris  dan  kurang  laris.  Dimana  data tersebut  dapat  menjadi  sebuah  acuan  untuk  Oj  Cell dalam  menentukan  strategi  pemasaran  ataupun promosi  yang  bermanfaat  untuk  perkembangan  Oj Cell.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data  mining  adalah  proses mengekstrak informasi  yang  berguna  dari  data  yang  besar  dan kompleks.  Ini  mencakup  teknik  statistik,  algoritma, dan  proses  yang  digunakan  untuk  menemukan  pola dan hubungan dalam data [7]. Tujuan dari data mining adalah untuk menemukan informasi yang berguna dan mengubahnya  menjadi  bentuk  yang  dapat  diterima oleh  pengguna.  Data  mining  digunakan  dalam berbagai  bidang,  seperti  bisnis,  ilmu  pengetahuan, teknologi informasi, dan sebagainya untuk menemukan  pola  dalam  data  yang  dapat  digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik.

## 2.2. Clustering
Clustering  adalah  metode  pembelajaran  mesin yang digunakan untuk mengelompokkan data menjadi beberapa  kelompok  atau  klaster  yang  sesuai.  Tujuan dari  clustering  adalah  untuk  menemukan  struktur  di data yang tidak diketahui sebelumnya [7]. Ada banyak algoritma  clustering  yang  tersedia,  seperti  K-Means, Hierarchical  Clustering,  dan  DBSCAN.  K-Means adalah  algoritma  yang  paling  populer  dan  sederhana, yang  mengelompokkan  data  ke  dalam  jumlah  klaster yang  ditentukan  sebelumnya  [8].  Hierarchical Clustering  mengelompokkan  data  ke  dalam  hierarki klaster,  sedangkan  DBSCAN  mengelompokkan  data berdasarkan jarak spasial.

## 2.3. K-Means
K-Means  adalah  salah  satu  algoritma  clustering yang  paling  populer  dan  sederhana.  Algoritma  ini bekerja dengan cara  mengelompokkan data ke dalam jumlah klaster yang ditentukan sebelumnya. Proses K- Means diawali dengan pemilihan jumlah klaster yang diinginkan  (k)  dan  pemilihan  titik  awal  yang digunakan  sebagai  centroid  dari  masing-masing klaster. Kemudian, setiap data akan diklasifikasikan ke dalam  klaster  yang  centroidnya  paling  dekat  dengan data  tersebut.  Setelah  semua  data  diklasifikasikan, centroid dari setiap klaster akan diperbarui berdasarkan rata-rata dari semua data yang terklasifikasi ke dalam klaster tersebut. Proses ini akan diulangi beberapa kali hingga tidak ada perubahan lagi pada klasifikasi data [3].
K-Means  memiliki  beberapa kelemahan, seperti sensitif  terhadap  pemilihan  titik  awal  centroid  dan tidak  dapat  mengelompokkan  data  yang  memiliki bentuk  klaster  yang  tidak  berbentuk  bulat.  Namun, algoritma  ini  masih  sering  digunakan  karena  mudah diimplementasikan dan cepat dalam mengelompokkan data besar.

## 2.4. Rapidminer
RapidMiner  adalah  platform  perangkat  lunak yang kuat untuk ilmu data dan pembelajaran mesin. Ini menyediakan  beragam  alat  untuk  persiapan  data, pemodelan,  evaluasi,  dan  implementasi.  RapidMiner dirancang untuk mudah digunakan dan memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah membangun  dan  menguji  berbagai  model,  bahkan tanpa pengalaman pemrograman [1].
RapidMiner  menawarkan  antarmuka  drag-and- drop yang memungkinkan pengguna untuk membangun  alur  kerja  untuk  memproses  dan menganalisis  data.  Ini  mendukung  beragam  sumber data, termasuk file datar, basis data, dan platform big data  seperti  Hadoop  dan  Spark.  Perangkat  lunak  ini juga  mencakup  beragam  operator  yang  sudah dibangun,  yang  merupakan  blok  bangunan  dari  alur kerja, yang mencakup semua tahap proses data mining, seperti  pembersihan  data,  pemilihan  fitur,  dan pemodelan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  disusun  secara  sistematis, penelitian  ini  menggunakan  data  transaksi  Oj  Cell dalam Bulan April 2022. Dari data yang dikumpulkan tersebut  didapatkan  139  record  transaksi  yang  valid dan  telah  diproses  dan  telah  memenuhi  kriteria penelitian  ini.  Dalam  penelitian  ini  juga  diperlukan software  dan  hardware  untuk  memproses  penelitian agar  mendapatkan  hasil  penelitian  yang  akurat  dan maksimal yaitu:
Tabel 1. Spesifikasi Software. Software Sistem Operasi : Windows 10 Pro Versi 2JH2
Software Data Mining : RapidMiner Studio 9.10.1.0
Tabel 2. Spesifikasi hardware. Hardware CPU : Intel® core ™ I5- 7300HQ 2.5 GHz
Tahapan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1. Alur metode penelitian.

## 3.1. Tahap Pengumpulan Data
Gambar 2. Alur pengumpulan data.
Dalam penelitian ini sumber data yang digunakan adalah  data  Oj  Cell  yang  diberikan  dalam  bentuk Image  atau  foto,  data  tersebut  lalu  diproses  kembali atau diinput kedalam Miscrosoft Excel agar data dapat digunakan untuk proses penelitian, lalu data yang telah diinput  ke  Miscrosoft  Excel  dan  dirangkum sedemikian  rupa  agar  data  dapat  di  proses  dengan metode  clustering,  sehingga  menjadi  data  yang bermanfaat.

## 3.2. Tahap Clustering
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses clustering dengan  menentukan  bobot-  bobot  nilai cluster dan yang nantinya akan dianalisis lebih lanjut untuk  mendapatkan  hasil  yang  sesuai.  Tahap clustering ini menggunakan perangkat lunak Rapidminer.

## 2.3. Tahap Analisis
Data  yang  telah  di  proses  di  perangkat  lunak Rapidminer di  analisis  lebih  lanjut  untuk  memahami dan nantinya akan menjadi kesimpulan dari penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  menginput  dan  melakukan  pengecekan data,  peneliti  mulai  untuk  melakukan  pemodelan terhadap  dataset  Oj  Cell.  Algoritma  yang  digunakan
adalah k-means dan  dengan  bantuan  perangkat  lunak rapidminer. dimulai  dengan  input  data  ke  dalam rapidminer kemudian data di proses dengan metode k- means dengan parameter k = 3, measure type = mixed measure hal ini dilakukan karena data Oj Cell ada yang berupa  kode  dan  ada  yang  berupa  angka  dan menggunakan Euclidean   Distance untuk   standar jarak antar titik klaster.
Gambar 3. Parameter pada Rapidminer
Selanjtutnya  data  di  proses  dengan rapidminer dan menghasilkan 3 model klaster yang berisi cluster 0 = 50 items , cluster 1 = 24 items , cluster 2 = 65 items . Cluster dimulai  dari  0  karena  pada  bahasa pemrograman  angka  0  adalah  angka  pertama  dari urutan penomoran.
Tabel 3. Hasil dari proses rapidminer
Adapun ada hasil berbentuk tree dalam opsi yang disediakan  oleh  rapidminer  untuk  memberikan gambaran  seberapa  besar  perbandingan  antar  cluster dengan semua data. dengan opsi ini kita dapat melihat sebuah  pemecahan  dari  data  induk  atau root  set , menjadi beberapa data turunan yang dinamai cluster.
Cluster Model Jumlah Cluster 0 50 Items Cluster 1 24 Items Cluster 2 65 Items Total Cluster 139 items
Gambar 4. Perbandingan data dengan model tree
Adapun  hasil  dari  proses  sebelumnya  menjadi menjadi  data  yang  informatif  tetapi  data  yang dihasilkan belum ringkas jadi penulis merangkumnya kedalam sebuah tabel dibawah.
Tabel 4. Kesimpulan hasil dari proses pengolahan
data pada rapidminer. Atribut Jumlah Profit Cluster 0 50 Rp1.607,60 Cluster 1 24 Rp5.549,95 Cluster2 65 Rp2.729,69

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian yang sudah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa transaksi yang termasuk klaster 2 sangat  diminati  dengan  jumlah  65  data,  sedangkan transaksi klaster 1 adalah yang paling kurang diminati dengan jumlah 24 data. Disamping karena keuntungan yang diambil besar dan dirasa cukup mahal jadi hanya terdapat  sedikit  konsumen  yang  membeli  produk tersebut. Transaksi pada klaster 0 dirasa cukup dengan jumlah  sebanyak  50  data,  karena  tidak  berbeda  jauh dengan transaksi klaster 2.
Dengan  hasil  penelitian  ini  maka  dapat disimpulkan  bahwa  transaksi  yang  masuk  dalam klaster  2  adalah  transaksi  yang  diminati  yaitu  yang berisi  transaksi  isi  pulsa  dan  pembelian  paket  data dengan nominal diatas Rp 50.000 dan memberi profit rata-rata Rp.2.729 per transaksi.
Dengan dibuatnya penelitian ini maka diharapkan  dapat  menjadi  gambaran  untuk  Oj  Cell dalam  menyusun  strategi  pemasarannya.  Adapun  hal yang  peneliti  ingin  sarankan  adalah  sesuaikan  lagi harga  dan profit yang  di  ambil  dalam  transaksi  yang termasuk klaster 1. dan juga membuka layanan online 24  jam  seperti  web  atau bot sosial  media  seperti bot whatsapp yang memiliki fitur transaksi otomatis juga dapat membantu menarik minat dari pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Rapidminer,  “RapidMiner  for  Academics,”
[ https://rapidminer.com/platform/educational/ ].
diakses 5 Agustus 2022
[2]  R.  Setiawan,  “Apa  itu  Data  Mining  dan Bagaimana Metodenya?”
[ https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-data- mining/ ], 2022.
[3]  H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode  K-Means  Untuk  Pengelompokkan Rekomendasi Tugas
Akhir,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[4]  A.  L.  R.  Putri  and  N.  Dwidayati,  “Analisa Perbandingan  K-Means  Dan  Fuzzy  C-Means Dalam  Pengelompokan  Daerah  Penyebaran Covid-19 Indonesia,” UNNES J. Math. , vol. 10, no. 2, 2021.
[5]  S.  Hussein,  “K-means  Clustering:  Pengertian, Metode Algoritma, Beserta Contoh,”
[ https://geospasialis.com/k-Means-Clustering/ ], 2021.
[6]  N.  Normah,  S.  Nurajizah,  and  A.  Salbinda, “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Pada  Toko Fashion Hijab Banten,” J. Tek. Komput. , vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.31294/jtk.v7i2.10553.
[7]  R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto, “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE K-MEANS (STUDY KASUS: IMUNISASI CAMPAK PADA BALITA BERDASARKAN PROVINSI),”
KOMIK
(Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol. 2,
no. 1, 2018,
doi:
10.30865/komik.v2i1.930.
[8]  Ardiyansyah,  P.  A.  Rahayuningsih,  and  R. Maulana,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Dataset  Blogger Dengan  Rapid  Miner,” J.  Khatulistiwa  Inform. , 2018.