## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  124-129 e-ISSN: 2714-8491

## Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering dalam Analisis Tingkat Potongan Harga terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda
Rafki Mauliadi 1 
1 Independent Researcher
rafkimauliadi63@gmail.com

## Abstract
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  has  a  structured  analysis  process  to  obtain  the  latest  information.  Data  mining plays a role in extracting hidden information with one method, namely clustering. The purpose of this study was to determine the appropriate level of discount for each type of Honda motorcycle. The data processed in this study were sourced from the Marketing  Main  Dealer  for  Honda  Motorcycles,  West  Sumatra.  Furthermore,  this  data  is  processed  by  the  Data  Mining technique  using  the  K-Means  Clustering  Algorithm.  The  processing  stage  is  to  determine  the  number  of  clusters  and centroids, then calculate the distance between the centroid point and each object in the data. Predefined objects are grouped to determine cluster members based on distance. The calculation is continued until the resulting centroid value remains and the cluster members do not move to another cluster. The results of testing this algorithm are 3 clusters with 42 test data, in cluster 1 there are 34 types of vehicles that get discounted prices, then cluster 2 of 7 types of vehicles can get discounts  and cluster 3 of 1 type of vehicles can not get discounts. The analysis of the test results has been able to determine the level of discount on the selling price of Honda motorcycles. By grouping customer interest data, it can be recommended to provide discounted sales prices in order to help marketing management increase sales of Honda motorcycles.
Keywords: Data Mining, K-Means Clustering, Honda Motorcycles, Discounts, Algorithms.

## Abstrak
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  memiliki  proses  analisa  terstruktur  untuk  mendapatkan  informasi  terbaru.  Data mining berperan dalam esktraksi informasi yang tersembunyi dengan salah satu metode yaitu clustering. Tujuan penelitian ini adalah  untuk  menentukan  tingkat  potongan harga  yang  tepat  dari setiap  tipe  sepeda  motor  Honda. Data  yang  diolah dalam penelitian  ini  bersumber  dari  bagian  Marketing  Main  Dealer  Sepeda  Motor  Honda  Sumatera  Barat.  Selanjutnya  data  ini diolah  dengan  teknik  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering.  Tahapan  pengolahannya  adalah menentukan  jumlah  cluster  dan  centroid,  kemudian  menghitung  jarak  antara  titik  centroid  dan  tiap  objek  pada  data.  Objek yang  sudah  ditentukan  dikelompokkan  untuk  menentukan  anggota  cluster  berdasarkan  jarak.  Dilanjutkan  penghitungan hingga nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain. Hasil dari pengujian terhadap algoritma  ini  adalah    3  cluster  dengan  42  data  uji,  pada  cluster  1  terdapat  34  tipe  kendaraan  mendapat  potongan  harga, kemudian  cluster  2  sebanyak  7  tipe  kendaraan  boleh  dapat  potongan  harga  dan  cluster  3  sebanyak  1  tipe  kendaraan  tidak dapat potongan harga. Analisis hasil pengujian telah dapat menentukan tingkatan potongan harga jual sepeda motor Honda. Dengan  mengelompokkan  data  minat  pelanggan  sudah  dapat  direkomendasikan  untuk  pemberian  potongan  harga  jual  agar dapat membantu manajemen marketing meningkatkan penjualan sepeda motor Honda.
Kata kunci: Data Mining, K-Means Clustering , Sepeda Motor Honda, Potongan Harga, Algoritma.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Melakukan esktraksi data dalam perkembangan saat ini terdapat  beberapa  metodologi  yang  dapat  digunakan salah satunya yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD).  KDD  merupakan  suatu  proses  analisa terstrukur yang bertujuan untuk mendapatkan informasi terbaru dan benar, pola dari suatu data yang komplek dan berguna  [ 1 ].
Data  mining berperan  penting  dalam  ekstraksi informasi  tersembunyi  atau  pola  dan  hubungan  dalam jumlah  data  yang  besar.  Pada  data  mining  proses
ekstraksi  dan  pemilihan  fitur  menjadi  komponen  yang sangat  penting.  Selain  itu,  pada  saat  jumlah  fitur deskriptif  meningkat  terjadi  peningkatan  pada  waktu komputasi [ 2 ].
Clustering atau  yang  biasa  disebut  pengelompokkan adalah sebagai alat yang digunakan dalam bidang ilmu data  [ 3 ].  Secara  umum, cluster adalah  sekumpulan objek  yang  lebih  mirip  antara  satu  dengan  yang  lain dari  pada  anggota cluster lainnya  [ 4 ]. Clustering termasuk kategori unsupervised learning yang memiliki fungsi mempartisi data tanpa penamaan label ke dalam satu kelompok  data [ 5 ].
K-Means clustering merupakan  salah  satu  algoritma data  mining yang  digunakan  untuk  mengelompokkan sejumlah  data  menjadi  kelompok  tertentu.  Metode  ini untuk  mencari  partisi  optimal  dengan  prosedur  iterasi yang  yang  optimal  dengan  meminimalkan  kriteria jumlah  kesalahan.  Metode  ini  memerlukan  jumlah cluster ,  memilih  pusat cluster awal  ( centroid )  dan menghitung jarak antara titik centroid dan setiap objek data [ 6 ].
Pada  K-Means  ini  menggunakan  metode  data clustering non  hierarchical .  Jarak  antara  data  ke clusternya harus diminimalisir [ 7 ]. Kategori pengelompokan hierarkis dan non-hierarki terdiri dari beberapa  sub-kategori.  K-Means  berarti  termasuk dalam  kategori non-hierarkis ,  khususnya  pada  sub- kategori partisi [ 8 ].
Penelitian  di  bidang  penjualan  dengan  menggunakan algoritma  K-Means clustering berfungsi  sangat  baik untuk  menentukan  persediaan  barang.  Keuntungan menggunakan  algoritma  ini  menjadikan  manajemen mampu  mengatur  stok  persediaan  barang  penjualan. Terdapat  tiga cluster dimana cluster 1  terdapat  dua barang, cluster 2  terdapat  9  barang  dan  cluster  3  sisa dari  25  barang  lainnya  yang dihasilkan dalam penelitian ini. Penggunaan  K-Means Clustering dalam penelitian  ini  membantu  toko  yang  menjual  barang keperluan  harian  untuk  menentukan  stok  barang berdasarkan kelompok yang dihasilkan [ 9 ].
Penelitian didalam bidang peternakan dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering dilakukan  pengelompokkan  terhadap  tingkat  kerugian ternak  dari  penyakit  sapi.  Data  penyakit  sapi  yang digunakan  di  ambil  dari  9  data  penyakit  sapi  yang dikelompokkan menjadi 2 bagian. Hasil dari penelitian mendapatkan  tingkat  kerugian  yang  tinggi  sebanyak  3 penyakit sedangkan untuk kerugian rendah sebanyak 6 penyakit.  Hasil  penelitian  dapat  memberikan  manfaat untuk  memprediksi  kerugian  peternak  dari  akibat penyakit pada sapi [ 10 ]
Penelitian  di  bidang  kesehatan  dengan  menggunakan Algoritma  K-Means clustering untuk  menentukan tingkat  efesiensi  penggunaan  resep  dokter  spesialis. Data diolah dari salah satu rumah sakit bagian farmasi berupa  resep  dokter  spesialis  dalam  bulan  Desember tahun  2019.  Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  3 cluster,  dimana cluster 1  sebanyak  18  data, cluster 2 sebanyak  17  data  dan cluster 3  sebanyak  15  data. Dengan  pengelompokkan  ini  dapat  dijadikan  sebagai bahan  referensi  serta  evaluasi  kepada  manajemen rumah  sakit  untuk  meningkatkan  mutu  pelayanan rumah sakit [ 11 ].
Perusahaan memerlukan strategi manajemen penjualan agar  semua  produk  terjual  secara  merata  dan  habis. Penjualan  sepeda  motor  Honda  memiliki  persaingan ketat  yang  mengharuskan  perusahaan  untuk  mampu mengelola  daya  tarik  dan  pelayanan  terhadap konsumen.  Mengelompokkan  data  penjualan  dan
menentukan  tingkat  potongan  harga  jual  terhadap sepeda motor Honda tersebut dapat merekomendasikan potongan harga jual agar dapat membantu meningkatkan penjualan.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  dalam  penelitian  ini  menerapkan  data  mining dengan algoritma K-Means Clustering yang digunakan dalam  analisis  tingkat  potongan  harga  terhadap  harga jual  sepeda  motor  Honda.  Metodologi  penelitian  ini menjelaskan  rancangan  kegiatan  penelitian  secara sistematis dengan langkah-langkah yang telah ditentukan.  Langkah-langkah  dalam  penyelesaian masalah terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  dalam  penelitian  pada Gambar  1,  uraian  yang  dilakukan  dalam  kerangka kerja penelitian sebagai berikut:

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Mengidentifikasi  masalah  dalam  kasus  ini,  peneliti mendapatkan  permasalahan  mengenai  analisis  dalam menentukan  tingkat  potongan  harga  sepeda  motor
Honda  yang  akan  dikelola  oleh  bidang  manajemen penjualan. Bahwa bidang manajemen penjualan sepeda motor Honda sulit menentukan tingkat potongan harga sepeda  motor Honda  yang sesuai dengan  kriteria  serta tepat sasaran.
2.2. Menganalisa Masalah
Tahapan  menganalisa  masalah  dilakukan  untuk memahami ruang lingkup dan batasan dari permasalahan yang sudah ditentukan. Dengan menganalisa  permasalahan,  maka  masalah  yang  telah di  tentukan  akan  mudah  dipahami.  Nantinya,  hasil penelitian  ini  diharapkan  mampu  menghasilkan keluaran  yang  akurat  untuk  proses  pengambilan keputusan.

## 2.3.  Mempelajari  Literatur  Mengenai  K-Means Clustering
Pada  tahap  mempelajari  literatur  ini  sebagai  langkah untuk  memahami  metode  dan  referensi  pendukung dalam  proses  penelitian  serta  ilmu  pengetahuan  yang berkaitan  dengan  penelitian.  Literatur  ini  didapatkan dari  berbagai  cara,  seperti  mempelajari  artikel  dan paper  penelitian  terdahulu  serta  dari  buku  teks  yang berkaitan dengan metode K-Means Clustering .
2.4. Menentukan Tujuan Penelitian
Penelitian  harus  memiliki  arah  tujuan  yang  jelas  agar hasil  penelitian  menjadi  maksimal  dan  dapat digunakan oleh pihak yang membutuhkan. Oleh karena itu,  diperlukannya  penentuan  tujuan  dalam  penelitian agar  tidak  menjadi  sia-sia.  Penelitian  ini  diharapkan mampu  mengatasi  masalah  yang  terkait  dalam menentukan tingkat potongan harga jual sepeda motor Honda.
2.5.  Mengumpulkan  Data  Penjualan  Sepeda  Motor Honda
Tahapan  mengumpulkan  data  ini  didapatkan  dari  data penjual  sepeda  motor  Honda  sesuai  dengan  data  yang dibutuhkan dalam penelitian metode dalam pengumpulan  data  yang  dilakukan  peneliti  seperti observasi dengan  melakukan  pengamatan langsung  ke dealer penjualan sepeda motor Honda, guna mengetahui permasalahan yang ada dengan jelas. Data yang  dikumpulkan  merupakan  data  penjualan  sepeda motor  Honda.  Dilanjutkan  dengan  wawancara  kriteria dan tata cara penentuan tingkat analisis potongan harga terhadap harga jual sepeda motor Honda.
2.6.  Mengolah  Data  Menggunakan  Metode  K-Means

## Clustering
Data  yang  sudah  didapatkan  pada  saat  pengumpulan data,  maka  dilanjutkan  dengan  tahapan  pengolahan data. Adapun langkah-langkah  yang dilakukan dengan metode K-Means Clustering ini sebagai berikut:
a. Menentukan data yang akan di cluster .
b. Menentukan  banyak cluster ( k )  yang  akan dibentuk.
c. Menentukan  pusat cluster ( centroid )  awal  secara acak.
d. Menghitung jarak setiap data centroid menggunakan  rumus Euclidean  Distance .  Berikut rumus euclidean distance disajikan pada Persamaan (1).
(    )     √( ) ( ) ( ) (1)
Dimana  nilai D(i,j) merupakan  jarak  data  ke i ke pusat cluster  j ,  nilai X ki adalah  Data  ke i pada atribut data ke k , dan X kj ini merupakan titik pusat ke j pada atribut ke k .
e. Mengelompokkan  data  ke  dalam  cluster  dengan jarak yang paling pendek ke pusat cluster .
f. Menghitung  nilai  pada  pusat cluster yang didapatkan. Berikut rumus untuk menghitung nilai pusat cluster disajikan pada Persamaan (2).
(2)
Dimana  C i merupakan  pusat  cluster  data,  P n adalah  data  ke n pada  attribut  data  ke n ,  dan  ∑ p merupakan jumlah data.
g. Melakukan  iterasi  berulang  dari  langkah  ke-3 hingga posisi data tidak mengalami perubahan.
2.7.  Merancang  Sistem  Menggunakan Framework Laravel
Merancang sistem dilakukan untuk membuat kebutuhan  sistem  yang  akan  dibuat.  Sistem  yang dibuat berbasis website menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan Framework  Laravel dan database MySQL agar  dapat  dengan  mudah  diakses untuk  perhitungan  tingkat  potongan  harga  sepeda motor Honda.
2.8. Mengimplementasikan Algoritma K-Means Clustering dengan Menggunakan Framework Laravel
Mengimplementasikan  sistem  ini  merupakan  tahap perhitungan  dan  pengaplikasian  metode  K-Means Clustering untuk  menentukan  tingkat  potongan  harga jual  sepeda  motor  Honda  berdasarkan  perancangan yang  telah  dibuat.  Implementasi  dilakukan  terhadap data  yang  telah  diolah  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan berbasis framework laravel .
2.9. Menguji Hasil Penelitian
Tahapan  ini  melakukan  pengujian  hasil  terhadap  data yang diolah. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui data  dan  sistem  yang  dibuat  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan sebagai berikut:
1. Melakukan perhitungan dan analisa secara manual menggunakan metode K-Means Clustering .
2. Melakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dibangun.
3. Melakukan  perbandingan  hasil  yang  didapatkan secara  manual  dan  hasil  dari  sistem.  Jika  hasil pengujian  yang  diperoleh  terdapat  perbedaan antara keduanya, maka dilakukan perhitungan dan analisa ulang.
2.10. Menganalisa Hasil Penelitian
Melakukan analisa terhadap hasil penelitian yang telah diperoleh  dari  data  yang  telah  diolah  dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering berdasarkan  permasalahan  dalam  menentukan  tingkat analisa potongan harga sepeda motor Honda. Sehingga peneliti  dapat  melakukan  penarikan  kesimpulan  dari hasil analisa penelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang  sudah ditentukan  sebelumnya,  sehingga  dibentuk  bagan  alir analisa dan perancangan yang terdapat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Bagan Alir Analisa dan Perancangan

## 3.1. Menentukan Data Untuk di Cluster
Data  yang  digunakan  adalah  data  penjualan  dan pemesanan  atau indent sepeda  motor  Honda  pada bulan  Januari  sampai  Desember  2021  dengan  masing- masing  terdiri  dari  42  jenis  tipe  kendaraan.  Adapun data yang akan di cluster terdapat pada Tabel 1.
Tabel  1. Data Penjualan Sepeda Motor Honda No Kode   Penjualan (unit) Total  Indent 1 ES3 66 5 2 ES4 180 60 3 ES5 69 14 4 ESE 100 38 5 GB3 422 15 6 GD3 81 10 7 GF4 334 10 8 HD7 121 1 9 HDN 132 2 10 HDP 113 1 11 HW4 455 15 12 HWC 761 21 13 HWD 553 10 14 HY3 277 1 15 HY4 389 6 16 HZ3 480 15 17 HZ4 490 10 18 HZA 610 33 19 JM0 77 2 20 JMB 79 4 21 JMC 46 4 22 JS0 51 8 23 LD2 398 10 24 LE1 605 15 25 LH0 7698 2 26 LH1 2981 96 27 LJ0 868 9 28 LJ1 785 56 29 LK0 900 5 30 LK1 372 24 31 LKA 2666 9 32 LKC 3369 186 33 LN0 3615 623 34 LN1 105 35 35 LNA 1756 320 36 LNE 85 5 37 LP0 2595 1046 38 LP1 118 32 39 LPA 2999 589 40 LPB 127 7 41 LR0 602 138 42 LS0 474 134
3.2. Menentukan Jumlah Cluster
Menggunakan  algoritma  K-Means Clustering sangat perlu  ditentukan  jumlah cluster yang  akan  digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  data  baru.  Pengolahan pengelompokkan  data  untuk  tingkat  analisis  potongan harga  terhadap  harga  jual  sepeda  motor  Honda  ini
sebanyak  3  buah cluster . Cluster pertama  merupakan dapat  potongan  harga, cluster kedua  boleh  diberikan potongan harga dan cluster ketiga tidak dapat potongan harga.
3.3. Menentukan Pusat Cluster ( Centroid ) Secara Acak
Menentukan  pusat cluster atau  titik centroid diambil dari data secara acak. Adapun  nilai titik centroid yang akan digunakan pada perhitungan menggunaan metode K-Means Clustering terdapat pada Tabel 2.
Tabel  2. Nilai Centroid Pertama Centroid Total Penjualan Total Indent C1 553 10 C2 2666 69 C3 7698 2 3.4.  Menghitung  Jarak  Data  Ke  Pusat Cluster Dengan Rumus Euclidean Distance
Setelah  ditentukan  jumlah cluster dan  pusat cluster awal pada proses algoritma K-Means Clustering , maka selanjutnya  dilakukan  perhitungan  menggunakan rumus euclidean distance untuk menghitung jarak data ke pusat cluster.
Proses perhitungan diulangi sampai jarak dari data ke- 42  data  tersebut  terhadap  pusat cluster .  Hasil  dari masing-masing  perhitungan  akan  diletakkan  sesuai dengan  urutan  klasternya.  Berdasarkan  analisa  dalam pengelompokkan  data  dengan  jarak  minimum  dengan centroid .
Setelah mendapatkan hasil perhitungan untuk cluster 1 dan  melakukan iterasi 1, selanjutnya dilakukan proses iterasi 2.  Sebelum  melakukan  proses iterasi 2,  maka harus menentukan nilai pusat cluster ( centroid ) baru.
3.5. Menghitung Nilai Pusat Cluster
Menghitung  nilai  pusat cluster ( centroid )  adalah menentukan  nilai centroid baru  yang  didapatkan  dari menghitung nilai rata-rata dari setiap data yang masuk dalam cluster yang didapatkan dari iterasi 1.
Berdasarkan perhitungan nilai rata-rata dari setiap nilai data pada cluster yang didapatkan pada iterasi 1, maka mendapatkan nilai pusat cluster ( centroid ) baru seperti pada Tabel 3.
Tabel  3. Nilai Pusat Cluster ( Centroid ) Baru untuk Iterasi 2 Centroid Total Penjualan Total Indent C1 333.0882 22.2059 C2 2854.4286 409.8571 C3 7698.0000 2.0000 3.6.  Melakukan Iterasi Hingga  Posisi  Data  Tidak Berubah
Setelah  diperoleh  pusat cluster ( centroid )  baru  maka dilakukan iterasi 2  untuk  mengetahui  perhitungan jarak  dari  setiap  data  ke  pusat cluster ( centroid )  baru dengan  rumus euclidean  distance .  Perhitungan  untuk iterasi 2  sama  langkahnya  dengan  perhitungan  pada iterasi 1,  tetapi  pada  iterasi  berikutnya  pusat cluster ( centroid )  yang  digunakan  adalah  pusat cluster ( centroid ) yang terbaru.
Setelah  proses  perhitungan  diulangi  sampai  jarak  dari data 42 data tersebut terhadap pusat cluster ( centroid ). Hasil  dari  masing-masing  perhitungan  untuk iterasi 2 ini  akan  diletakkan  sesuai  dengan  urutan  klasternya. Nilai dari jarak selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Hasil Nilai Jarak Data dengan Centroid ( Iterasi 2) Kode C1 C2 C3 Cluster ES3 267,6419 2817,6663  7632,0006 1 ES4 157,6845 2697,2149  7518,2237 1 ES5 264,2157 2813,4170  7629,0094 1 ESE 233,6227 2779,4162  7598,0853 1 GB3 89,2033 2464,2688  7276,0116 1 GD3 252,3836 2802,1049  7617,0042 1 GF4 12,2399 2551,9494  7364,0043 1 HD7 213,1457 2763,8372  7577,0001 1 HDN 202,1009 2752,8103  7566,0000 1 HDP 221,1075 2771,7494  7585,0001 1 HW4 122,1245 2431,7010  7243,0117 1 HWC 427,9135 2129,2377  6937,0260 1 HWD 220,2502 2335,9065  7145,0045 1 HY3 59,9632 2609,6556  7421,0001 1 HY4 58,2130 2498,2871  7309,0011 1 HZ3 147,0884 2407,0362  7218,0117 1 HZ4 157,3858 2398,0009  7208,0044 1 HZA 277,1221 2275,8473  7088,0678 1 JM0 256,8841 2807,2152  7621,0000 1 JMB 254,7396 2804,9463  7619,0003 1 JMC 287,6649 2837,6030  7652,0003 1 JS0 282,4457 2832,0842  7647,0024 1 LD2 66,0494 2488,7601  7300,0044 1 LE1 272,0072 2283,8216  7093,0119 1 LH0 7364,9395 4860,7131 0,0000 3 LH1 2648,9398 338,4178  4717,9365 2 LJ0 535,0748 2026,4711  6830,0036 1 LJ1 453,1736 2099,4641  6913,2109 1 LK0 567,1728 1995,9209  6798,0007 1 LK1 38,9531 2512,2375  7326,0330 1 LKA 2332,9491 442,9354  5032,0049 2 LKC 3040,3271 561,1557  4332,9086 2 LN0 3336,4500 789,8726  4129,9552 2 LN1 228,4468 2774,8649  7593,0717 1 LNA 1453,7397 1102,0978  5950,5032 2 LNE 248,6842 2798,8648  7613,0006 1 LP0 2482,8208 687,0087  5208,6990 2 LP1 215,3111 2762,3934  7580,0594 1 LPA 2725,4983 230,2022  4735,5221 2 LPB 206,6484 2757,0202  7571,0017 1 LR0 292,7829 2268,7752  7097,3031 1 LS0 179,8723 2396,3592  7225,2059 1 Berdasarkan analisa dari Tabel 5 untuk pengelompokkan  data  dengan  jarak  minimum  dengan centroid untuk iterasi 2,  dapat  disimpulkan  bahwa hasil dari cluster untuk iterasi 2 sebagai berikut:
C1  :  ES3,  ES4,  ES5,  ESE,  GB3,  GD3,  GF4,  HD7, HDN,  HDP,  HW4,  HWC,  HWD,  HY3,  HY4,  HZ3, HZ4,  HZA,  JM0,  JMB,  JMC,  JS0,  LD2,  LE1,  LJ0, LJ1, LK0, LK1, LN1, LNE, LP1, LPB, LR0, LS0
C2 : LH1, LKA, LKC, LN0, LNA, LP0, LPA

## C3 : LH0
Setelah mendapatkan hasil perhitungan untuk cluster 2 dan  melakukan iterasi 2,  maka  bandingkan  hasil  dari cluster yang dihasilkan pada iterasi 1 dengan iterasi 2. Setelah  dibandingkan  hasil cluster ,  tidak  ada perpindahan  data  dari  masing-masing cluster ,  maka proses K-Means Clustering dihentikan atau selesai.
3.7. Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  proses  perhitungan  K-Means Clustering yang  telah  diimplementasikan  ke  dalam framework  laravel ,  Adapun  hasil  yang  didapatkan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Hasil Cluster K-Means Clustering
Berdasarkan  Gambar  3  dari  grafik  hasil cluster K- Means Clustering ,  maka  didapatkan  3  hasil cluster sebagai berikut:
a. Cluster 1  (Dapat  Potongan  Harga)  adalah  34  tipe kendaraan.
b. Cluster 2  (Boleh  Diberikan  Potongan  Harga) adalah 7 tipe kendaraan.
c. Cluster 3 (Tidak Dapat Potongan Harga) adalah 1 tipe kendaraan.
4. Kesimpulan
Penerapan data  mining dengan  algoritma  K-Means Clustering dalam  analisis  tingkat  potongan  harga mempercepat  pengolahan  data  sehingga  menghasilkan tingkat  potongan  harga  yang  akurat.  Sehingga kesimpulan yang dihasil algoritma K-Means Clustering mampu  memberikan  rekomendasi  tingkat
potongan  harga  terhadap  harga  jual  sepeda  motor Honda.

## Daftar Rujukan
[1] Fakhri,  D.  A.,  Defit,  S.,  &  Sumijan.  (2021).  Optimalisasi Pelayanan  Perpustakaan  terhadap  Minat  Baca  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering. Jurnal  Informasi  Dan  Teknologi, 3 (3), 160-166. https://dx.doi.org/10.37034/jidt.v3i3.137
[2] Mohammadi,  L.,  Einalou,  Z.,  Hosseinzadeh,  H.,  &  Dadgostar, M.  (2021).  Cursor  movement  detection  in  brain-computer- interface  systems  using  the  K-means  clustering  method  and LSVM. Journal of Big Data, 8 (1).
https://dx.doi.org/10.1186/s40537-021-00456-4
[3] Sinaga,  K.  P.,  &  Yang,  M.-S.  (2020).  Unsupervised  K-Means Clustering  Algorithm. IEEE  Access,  8 ,  80716–80727. https://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2988796
[4] Singh,  S.,  &  Singh,  P.  (2020).  Speaker  specific  feature  based clustering and its applications in language independent forensic speaker  recognition. International  Journal  of  Electrical  and Computer Engineering, 10 (4), 3508. https://dx.doi.org/10.11591/ijece.v10i4.pp3508-3518
[5] Elda,  Y.,  Defit,  S.,  Yunus,  Y.,  &  Syaljumairi,  R.  (2021).
Klasterisasi Penempatan Siswa yang Optimal untuk
Meningkatkan  Nilai  Rata-Rata  Kelas  Menggunakan  K-Means.
Jurnal Informasi Dan Teknologi, 3 (3), 103-108.
https://dx.doi.org/10.37034/jidt.v3i3.130
[6] Handoko,  S.,  Fauziah,  F.,  &  Handayani,  E.  T.  E.  (2020). Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Rekayasa,
25 (1), 76-88. https://dx.doi.org/10.35760/tr.2020.v25i1.2677
[7] Virgo,  I.  .,  Defit,  S.  .,  &  Yuhandri,  Y.  (2021).  Klasterisasi Tingkat  Kehadiran  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 2 (1), 23–28. https://dx.doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.17
[8] Virgantari, F., & Faridhan, Y. E. (2020). K-Means Clustering of COVID-19 Cases  in Indonesia’s Provinces. ADRI International Journal  of  Engineering  and  Natural  Science,  5 (2),  34–39. https://dx.doi.org/10.29138/aijens.v5i2.15
[9] Nurdiyansyah,  F.,  &  Akbar,  I.  (2021).  Implementasi  Algoritma K-Means  untuk  Menentukan  Persediaan  Barang  pada  Poultry Shop. Informatik: Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 7 (2) 86-94. https://dx.doi.org/10.52958/iftk.v17i3.3654
[10] Kurniawan,  R.,  Defit,  S.,  &  Sumijan.  (2021).  Prediksi  Tingkat Kerugian  Peternak  Akibat  Penyakit  pada  Sapi  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal  Informasi  Dan Teknologi, 3 (1), 29-35. https://dx.doi.org/10.37034/jidt.v3i1.87
[11] Sharon, Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2021). Tingkat Efisiensi Penggunaan  Resep  Dokter  Spesialis  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering. Jurnal  Informasi  Dan  Teknologi,  3 (3),  121- 127. https://dx.doi.org/10.37034/jidt.v3i3.118