## CLUSTERING K-MEANS PADA DATA EKSPOR (STUDI KASUS: PT. GAIKINDO)
Wakhid Afifi
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email: wakhid.afifi16@mhs.uinjkt.ac.id

## Dhiya’an Ramadhanty Nastiti
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email: dhiya’an.ramadhanty16@mhs.uinjkt.ac.id

## Qurrotul Aini
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email: qurrotul.aini@uinjkt.ac.id

## ABSTRAK
PT  Gaikindo  adalah  sebuah  perusahaan  otomotif  dan  produsen  kendaraan  bermotor  yang  mengirimkan produknya hingga ke luar negeri. Berdasarkan data ekspor mobil pada  PT Gaikindo, terdapat banyak mobil dengan jumlah ekspor yang bervariasi. Oleh karena itu, PT. Gaikindo membutuhkan data mobil mana yang terlaris dan yang  tidak  laris  untuk  mengatur  volume  pengiriman  mobil  ke  luar  negeri.  Penelitian  ini  menggunakan  metode clustering dengan algoritma k-means. Metode ini mengelompokkan data dengan cara memasukkan data brand dan tipe mobil yang dikirim pada setiap negara. Hasil penelitian ini menunjukkan terdapat 3 cluster yang terbentuk dengan kategori sangat diminati, cukup diminati, dan sedikit diminati.
Kata kunci: clustering; algoritma k-means; data ekspor .

## ABSTRACT
PT Gaikindo is an automotive company and motor vehicle manufacturer that sends its products overseas. Based  on  car  export  data at  PT  Gaikindo,  there  are  many  cars  with  varying  export  quantities.  Therefore,  PT. Gaikindo requires data on which cars are best-selling and which are not best-selling to regulate the volume of car shipments overseas. This research uses clustering method with k-means algorithm. This method classifies data by entering brand and type of car data that is sent to each country. the results of this study indicate that there are 3 clusters formed under the category of high demand, quite demand, and little demand.
Keywords: clustering; k-means algorithm; export data.

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan ekspor merupakan sebuah transportasi barang dari negara ke negara lain. Perusahaan dari skala  bisnis  kecil  hingga  menengah  melakukan  kegiatan  ini  sebagai  strategi  utama  dalam  menghadapi persaingan  global  [1].  PT  Gaikindo  merupakan  sebuah  perusahaan  agen  pemegang  merk  (APM)  yang beranggotakan produsen kendaraan bermotor, distributor kendaraan bermotor, serta perusahaan pembuat komponen utama kendaraan bermotor ( manufacturer) .
Untuk  bisnis  di  dalam  negeri,  PT  Gaikindo  memberikan  fasilitas  kepada  para  anggotanya  dengan kebijakan-kebijakan  pemerintah  yang  menyangkut  industri  otomotif.  Sedangkan  di  luar  negeri,  PT Gaikindo  aktif  berperan  sebagai  mitra  bagi  asosiasi-asosiasi  industri  otomotif  yang  ada  di  berbagai negara.  Dalam  hal  ini,  PT  Gaikindo  belum  memiliki insight mengenai  pasar  di  luar  negeri  karena pengolahan data ekspor hanya menggunakan excel .
Cara  untuk  mengetahui insight mengenai  data  ekspor  tersebut  salah  satunya  adalah  dengan mengelompokkan region penjualan menggunakan metode clustering k-means. Melalui metode clustering dengan  algoritma k-means ,  data  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  pola-pola  distribusi,  dan  dapat menemuan keterkaitan yang menarik antara atribut data [2]. Pada  penelitian  [3]  penerapan  algoritma k-means dengan  inisialisasi centroid dengan  pengukuran Jaccard  Distance untuk pengelompokan  dokumen-dokumen  pada  jurnal  ilmiah  dapat  menunjukkan
bahwa sebelum melakukan klasifikasi akurasi meningkat hingga 0,5% dan recall meningkat sebesar 0,4% pada artikel yang digunakan. Penelitian ini juga membuktikan bahwa klasifikasi akan mencapai akurasi terbaik dipengaruhi dengan variasi data artikel yang digunakan.
Di  bidang  kesehatan,  penelitian  [4]  mengenai  visualisasi  menggunakan  algoritma k-means pada hasil pemeriksaan laboratorium Klinik Parahita. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan adanya visualisasi    dapat  memudahkan  pasien  dalam  melihat  tinggi  rendahnya  tingkat  nilai  pemeriksaan laboratorium.
Penelitian [2] pada sebuah swalayan  menunjukkan bahwa proses cluster dengan  metode k-means menghasilkan  sebuah  informasi  mengenai  pemetaan  penjualan  secara  terkelompok  antara  produk  yang laris dengan yang tidak laris.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  gambaran  dan  solusi  kepada  PT.  Gaikindo  dalam menentukan pasar yang terbaik untuk mengekspor produk mobilnya dengan memaksimalkan penggunaan metode clustering k-means .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penggunaan  algoritma k-Means Clustering dalam  penelitian  ini  bertujuan  agar  perusahaan  dapat menemukan  kelompok  terbaik . Pengelompokan  ini  nantinya  digunakan  untuk  melihat  potensi  negara- negara tujuan ekspor terbaik dengan barang yang paling diminati di negara tersebut, sehingga perusahaan dapat  mengoptimalkan  proses  bisnisnya  dengan  cara  memproduksi  apa  yang  paling  diminati  dan mengurangi produksi barang yang kurang diminati nantinya.
Proses clustering data dengan menggunakan algoritma k-means diawali dengan menentukan jumlah cluster (k)  yang  diinginkan.  Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  titik centroid Cj.  Umumnya,  titik centroid Cj terbentuk secara bersamaan sesuai dengan jumlah cluster yang sebelumnya sudah ditentukan. Setelah  k centroid sudah  terbentuk,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  tiap  data  Xi  dengan centroid ke-j sampai k, yang dilambangkan dengan d (Xi,Cj). Untuk pengukuran jarak kemiripan instance data menggunakan metode jarak Euclidean . Perhitungan jarak Euclidean ditunjukkan dengan persamaan 1.
     N i Cj Xi Cj Xi d 1 2 ) ( ) ( (1)
Menurut  [5],  apabila  jarak  d(Xi,Cj)  semakin  kecil,  maka  kesamaan  antara  dua  unit  pengamatan semakin  dekat,  dengan  ketentuan  bahwa  semua  fitur  dalam  dataset  tidak  saling  berkorelasi.  Apabila dataset  yang digunakan  memiliki  fitur berkorelasi,  maka perhitungan  jarak dapat  menggunakan  metode Mahalanobis.
Tahap selanjutnya menurut [6], adalah mengelompokkan data berdasarkan jarak minimum atau jarak centroid yang  paling  dekat.  Tahap  berikutnya  adalah  menghitung  rata-rata  jarak  seluruh  data  terhadap centroid, kemudian  titik centroid diperbaharui  sesuai  perhitungan.  Setelah  itu,  akan  diulang  lagi  dari proses awal. Iterasi ini akan terus diulang hingga titik centroid sudah tidak berubah lagi. Penjelasan ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Pengolahan data melalui proses clustering dimulai dengan didapatkannya data mentah berbentuk file excel yang  kemudian  dibersihkan  agar  menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten.  Hasilnya  didapatkan data yang bersih. Data ini selanjutnya mengalami proses transformasi untuk mengubah data yang tadinya alphabet menjadi  data  angka  atau  numerik.  Tahap  terakhir  yaitu Clustering  K-means dengan  membagi cluster menjadi 3 berdasarkan kriteria produk yaitu sangat diminati, cukup diminati dan sedikit diminati. Alur pengolahan data diilustrasikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Alur Pengolahan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  ekspor  PT  Gaikindo  yang  didapatkan  dari  situs www.gaikindo.or.id.  Data  yang  digunakan  ialah  data  pada  tahun  2017  yang  sudah  mengalami  proses pembersihan data.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain RapidMiner yang  telah  dibuat  kemudian  di- run agar  dapat  diproses  untuk  menampilkan hasil. Hasilnya  didapatkan  3 cluster yang  memiliki  selisih  jumlah  data  yang  jauh  pada  setiap cluster . Model ditunjukkan oleh Gambar 3. Hasil ditunjukkan pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 3. Model Proses Clustering
Gambar 4. Hasil Clustering K-Means
Gambar 5. Hasil Clustering K-Means
Centroid yang didapat pada Gambar 4 dapat diartikan: a. Cluster 2: Sedikit diminati (rata-rata pemesanan 176 unit)
b. Cluster 0: Cukup diminati (rata-rata pemesanan 2.803 unit) c. Cluster 1: Sangat diminati (rata-rata pemesanan 7.794 unit)
Jumlah masing-masing cluster dari total 254 items data ialah: a. Cluster 2: 219 items
b. Cluster 0: 25 items
c. Cluster 1: 10 items
3.1 Hasil penelitian dibahas sebagai berikut.

## 3.1.1 Untuk Brand Toyota
Model Fortuner memiliki sedikit peminat di banyak negara yaitu Bahrain, Jordan, Kuwait, Lebanon, Oman,  Ecuador,  Brunei,  Thailand,  Srilanka,  Papua,  Kamboja,  Laos,  Myanmar,  Qatar,  Peru,  Singapore, Fiji, Iraq, dan Tahiti. Ini diketahui karena terdapat pada cluster 2. Fortuner memiliki cukup banyak peminat di negara Saudi Arabia karena terdapat pada cluster 0 dan memiliki banyak peminat pada negara Vietnam dan Filipina karena terdapat pada cluster 1.
Model Innova  memiliki  sedikit  peminat di  negara Brunei,  Fiji, Oman,  Argentina, Ecuador, Qatar, Lebanon,  Bahrain  dan  Kuwait  karena  terdapat  pada cluster  2. Memiliki  cukup  banyak  peminat  pada negara Saudi Arabia dan Thailand karena terdapat pada cluster 0.
Model Vois memiliki sedikit peminat pada negara Bahrain, Kuwait, Brunei, Qatar, Singapore dan Iraq karena terdapat pada cluster 2. Memiliki cukup banyak peminat pada negara Oman karena terdapat pada cluster 0 dan memiliki banyak peminat pada negara Saudi Arabia karena terdapat pada cluster 1. Model  Yaris  memiliki  sedikit  peminat  pada  negara  Brunei  karena  terdapat  pada cluster  2. Model Sienta  memiliki  sedikit  peminat  pada  negara  Brunei,  Malaysia,  dan  Singapore  karena  terdapat  pada cluster 2 dan memiliki cukup banyak peminat pada negara Malaysia dan Thailand karena terdapat pada cluster 0.

## 3.1.2 Untuk Brand Daihatsu
Model TOWN ACE memiliki banyak peminat pada negara Jepang karena terdapat pada cluster 1. dan Model LITE ACE memiliki cukup banyak peminat pada negara Jepang karena terdapat pada cluster 0.
Model Gran Max memiliki sedikit peminat pada negara Brunei dan Malaysia karena terdapat pada cluster 2.
Model Avanza memiliki sedikit peminat pada negara Bahrain, Kuwait, Lebanon, Oman, Thailand, Srilanka, Kamboja, Laos, Malaysia, Qatar, Iraq, Guatemala, Honduras, Bhutan dan Tahiti karena terdapat pada cluster 2.
Memiliki cukup banyak peminat pada negara Peru dan Saudi Arabia karena terdapat pada cluster 0, dan memiliki banyak peminat pada negara Filipina dan Mexico karena terdapat pada cluster 1. Model  Rush  memiliki  sedikit  peminat  pada  negara  Papua  karena  terdapat  pada cluster  2. Model Wigo  memiliki sedikit  peminat pada negara Brunei, Srilanka, Guatemala, Honduras, Panama, dan Peru karena  terdapat  pada cluster  2. Memiliki  banyak  peminat  pada  negara  Filipina  karena  terdapat  pada cluster 1.

## 3.1.3 Untuk brand Hino
Model  DUT  RO  memiliki  sedikit  peminat  pada  negara  Vietnam,  Filipina,  Kamboja,  Laos,  dan Myanmar karena terdapat pada cluster 2. Dan model XZU memiliki sedikit peminat pada negara Vietnam dan Filipina karena terdapat pada cluster 2 .

## 4. KESIMPULAN
Dari  permasalahan  pengelompokan  negara  untuk  tempat  ekspor  mobil  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan metode clustering k-means. Walaupun mampu menyelesaikan data dengan jumlah banyak, namun masih belum efisien dalam mengelompokkan dokumen secara tepat.
Hasil  akhir  juga  sangat  bergantung  pada centroid yang  ditentukan,  karena  jika  berbeda centroid yang ditentukan maka hasilnya pun akan berbeda juga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih untuk PT. Gaikindo yang telah  memberikan kesempatan kepada kami untuk mengolah data eskspornya.  Terima  kasih  juga  kepada  semua  pihak  di  Universitas  Islam  Syarif  Hidayatullah  Jakarta  atas dukungannya terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Deresky, International Management , 4th ed. United States Of America: Addison-Wesley, 2006.
[2]  B.  M.  Metisen  and  H.  L.  Sari,  “Analisis  Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means  Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila,” vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.
[3]  A.  Yusuf  and  T.  Priambadha,  “Support  Vector  Machines  yang  Didukung  K-Means  Clustering Dalam Klasifikasi Dokumen,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 11, pp. 13–16, 2013.
[4]  Y. Ardy and C. H. Budi, “Visualisasi Hasil Pemeriksaan Laboratorium Pasien Studi Kasus : Parahita Diagnostic Center,” vol. 01, no. 02, pp. 142–150, 2015.
[5]  P.  L.  O.  S.  Duran,  “The  Cluster  Problem  and  Preliminary  Ideas,”  in Cluster  Analysis ,  Springer, Berlin, Heidelberg, 1974, pp. 1–2.
[6]  Y. Agusta, “K-Means – Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,” J. Sist. dan Inform. , vol. 3,
no. Pebruari, pp. 47–60, 2007.
[7]  N. Wakhidah, “Clustering Menggunakan K-Means Algorithm (K-Means Algorithm Clustering).”