## ANALISA PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN DATA TRANSAKSI KONSUMEN
(Studi Kasus: Cv. Mitra Indexindo Pratama)
Masjunedi, Nana Suarna, Yudhistira Arie Wijaya Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia
Masjunnn417@gmail.com

## ABSTRAK
Cv. Mitra indexindo pratama merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan dan jasa, Perusahaan juga  menyediakan  jasa  perbaikan  dan  perawatan  komputer  untuk  usaha/kantor  yang  membutuhkan  dan  juga melayani konsumen perorangan. Cv.Mitra Indexindo Pratama termasuk perusahaan perseorangan, karena semua sumber daya  yang digunakan dalam operasi perusahaan adalah  milik sendiri atau perseorangan, Data  transaksi penjualan semakin lama semakin banyak sehingga akan terjadi penumpukan data, penumpukan data tsb kemudian akan di olah menggunakan aplikasi rapid miner. Akumulasi pengetahuan ini dapat digunakan untuk menemukan informasi  yang  berguna  dan  tersembunyi  yang  bisa  digunakan  untuk menerapkan  strategi  penjualan. Pengumpulan data tersebut dapat diproses oleh aplikasi rapidminer dengan  menggunakan  metode clustering K- Means dengan  menggunakan  300  data transaksi  konsumen, terhitung  pengumpulan  data  dalam  kurun  waktu  2 bulan  di  cv  mitra  indexindo  pratama.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan  data  transaksi konsumen menggunakan metode teknik clustering algoritma K-Means dengan membentuk 4 cluster berdasarkan Measure Types Bregman Divergences dengan parameter SquaredEuclideanDistance sampai menghasilkan nilai DBI terbaik. Hasil dari penelitian ini adalah hasil clustering K-means pada centroid akhir mengasilkan Cluster _2 (175.000.000), Cluster _0  (25.000.000), Cluster _1  (7.500.000)  dan  nilai  terendah  (0)  pada  cluster_3.  Hasil pengujian  kinerja  dengan  mengevaluasi  Davies-Bouldin-Index (DBI) untuk  efisiensi  cluster,  Berdasarkan hasil Davies-Bouldin  Index  (DBI)  diperoleh  selama  pengujian data  transaksi  konsumen  dengan  program RapidMiner yaitu (K4) Davies-Bouldin-Index . (DBI) nilainya adalah 0,261.
Kata kunci : Data mining, Konsumen, Algoritm k-means

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai metode digunakan untuk pengelompokan data, termasuk metode berbasis partisi seperti  metode  hirarki  dan  metode k-means , menentukan cluster yang  diketahui,  dan  menugaskan setiap  objek  data  ke  centroid  terdekat  berdasarkan metrik jarak. , Di antara algoritma Pengelompokan, K- Means  adalah  algoritm  partisi  yg  paling  terkenal dan   banyak  digunakan  karena  efisiensi  dan kemudahan  implementasinya,  Pengelompokan  data adalah  teknik  analisis  data  yang  komprehensif  dan mengklasifikasikan  pola  yang  mendasari  ke  dalam kelompok atau cluster, Setiap cluster terdiri dari data yang  mirip yang  membuatnya  sangat  berbeda  dari yang lain, Proses clustering menyederhanakan pemodelan layanan data dan banyak digunakan dalam berbagai  aplikasi  untuk  menentukan  jumlah cluster yang  diketahui  dan  menetapkan  setiap  objek  data  ke centroid terdekat berdasarkan metrik jarak, Berdasarkan  metrik  ini,  pengelompokan  data dapat  menyebabkan  pola  pengelompokan  yang berbeda,  yang  sangat  bergantung  pada  model  jarak yang  akan  didefinisikan.  digabungkan  menjadi kelompok yang lebih umum atau secara berturut-turut dibagi  menjadi  kelompok  yang  lebih  kecil[1].  K- Means adalah metode pengelompokan yang berhubungan  dengan  metode  k-Medoids , yaitu membagi  kumpulan  data  menjadi  beberapa  cluster
yang  dibentuk  dari  awal,  metode  k-means sangat bagus  dan mudah diimplementasikan atau diterapkan , cukup  cepat,  mudah  digunakan  dan  cocok  untuk digunakan  di  berbagai  aplikasi  kecil  dan  menengah. Secara  ilmiah, k-means merupakan  salah  satu  teknik yang sangat penting dalam penerapan data mining.Teknik k-means  clustering termasuk  dalam teknik  pengelompokan  non-hierarkis  yang  bertujuan untuk mengelompokan objek berdasarkan identifikasi informasi yang akan dicluster[2]. Pengelompokan data adalah  metode  Data  Mining  yang  memiliki  karakter non-direktif  (unsupervised),  2  jenis  data  yg  sering dipakai  pada  pengelompokan  data  yang  pertama adalah  tipe  klaster  hierarkis  dan  yang  kedua  adalah data  non-hierarkis. K-means  Clustering  merupakan teknik yang menggunakan data non-hierarki clustering dengan cara membagi data yang ada menjadi satu atau lebih  cluster/kelompok.  K-Method  membagi  data menjadi  cluster/kelompok  dengan  karakteristik  yang sama kemudian mengelompokkannya menjadi kelompok  data,  setelah  itu  data  dengan  karakteristik yang  berbeda  digabungkan  menjadi  kelompok  data lainnya,  Tujuan  dari  clustering  data  adalah  untuk meminimalkan  data  fungsi  objektif  dari  proses clustering  dan  memaksimalkan  variasi  antar  cluster [3].  Clustering  merupakan  tahapan  pengelompokan data menjadi beberapa kelompok (cluster), contohnya big data, digunakan sebagai data dimana informasi dari
satu kelompok  memiliki karakteristik  yang  sama  dan karakteristik  yang  berbeda  dengan  kelompok  data lainnya.keuntungan  dari clustering sangat  besar, mudah diimplementasikan dan paling sering digunakan  dalam  pengelompokan[4].  Penelitian  ini penting untuk di teliti dimaksudkan untuk mengetahui bahwa pengelompokan K-means telah terbukti secara efektif  membedakan  kelompok  dalam  klinis  dataset, K-means  clustering menghitung  jarak  antara  sampel dan  membentuk cluster dengan  merepresentasikan dari  sebuah  hasil[5]. K-means  clustering digunakan untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan sekumpulan  fitur  ke  dalam  sejumlah  k  kelas, Klasifikasi objek dilakukan dengan cara meminimumkan jumlah kuadrat dari jarak antara objek dan cluster yang  sesuai[6].  Mengenai  algoritma  k- means clustering, metode k-means memiliki Salah satu uji  validitas  internal adalah Davies-Bouldin  Index (DBI),  DBI  didasarkan  pada  nilai-nilai  kohesi  dan separasi, di mana kohesi adalah jumlah kedekatan data dengan pusat massa klaster yang dipantau, Sedangkan separasi merupakan jarak antara pusat massa klaster[7].
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian menurut Yahya Novi Andi Cuhwanto, Dewi Agushinta R yang berjudul “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma  K-Means”  Data  miningadalah  tahapan penggalian informasi penting dari data. Revolusi  data mining  dan  konsep  e-commerce  (perdagangan elektronik) berkembang  pesat,  meningkatkan  minat banyak  pelaku  bisnis  dengan  tujuan  meningkatkan bisnis  online.  Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk mengumpulkan  Informasi  berguna  untuk  membuat keputusan  atau  tindakan.  diasumsikan  Banyaknya pelanggan  yang  berbisnis  menunjukkan  loyalitas pelanggan  terhadap  toko  online,  bahkan  perusahaan dapat  memberikan  hadiah  kepada  calon  pelanggan. Perusahaan  memahami  pentingnya  hubungan  antara pelanggan  setia  dan  keberhasilan  bisnis  perusahaan. Pengumpulan data, Pengolahan data awal, pengolahan data  dan  hasil  penelitian.  Teknik  pengumpulan data sekunder  dilakukan  dengan  menggunakan  data yang tersedia dari toko online pasarayastore.com. Data yang  digunakan  adalah  nama,  pesanan  saat  ini  dan uang yang dikeluarkan (Rp) dari periode (2018 -2021), Analisis  data  mining  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan  Teknik  Clustering  Algoritm  K-Means, mencari informasi  dan  mengklasifikasikan  pelanggan yang melakukan bisnis. Sebagian besar data transaksi. aplikasi yang digunakan sebagai tester adalah Tanagra. Hasil studi ini mengelompokkan data menjadi pelanggan bisnis yang sering,  sedang,  dan  jarang,  Berdasarkan  hasil perhitungan K-Means cluster, pelanggan dikelompokkan  menjadi  3  cluster,  yaitu 12  klien dengan  rata-rata  11  event  (cluster  1),  1403  klien dengan  rata-rata  1  event  (cluster  2)  dan  68  klien
dengan  rata-rata  event.  rata-rata  3  transaksi  (cluster 3), pelanggan potensial berhasil didapatkan, yaitu yang  memiliki  rata-rata  transaksi dan  pembelanjaan  terbanyak  di  klaster  pertama  (C1) [8].
Penelitian menurut Goldie Gunadi yang berjudul “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Pada Analisis  Transaks  Penjualan Unit  Gramedia  Printing Jasa  Cetak  Print  On  Demand (POD)”  Tujuan penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  K-Means Clustering terhadap data transaksi penjualan jasa percetakan.  menggunakan Aplikasi  RapidMiner untuk  mengelompokan  data  konsumen  berdasarkan transaksi jenis  produk  cetak.  Menggunakan  metode kluster  K-Means  Hasil  dari  aplikasi  menghasilkan  8 kelompok  data  pelanggan,  kelompok  terbesar  yang mencapai 92,89% dari jumlah pelanggan. Berdasarkan hasil analisis, manajemen perusahaan dapat menentukan berbagai strategi bisnis untuk meningkatkan daya saing perusahaan [9].

## 2.2. K-Means
K-Means  adalah  algoritma  data  mining  yang dapat digunakan untuk mengelompokkan/cluster data. Proses segmentasi pelanggan dimulai dengan menyiapkan data pelanggan,  memilih data pelanggan yang  akan  dikelompokkan,  menentukan  jumlah cluster,  dan  menentukan  titik  tengah.  )  secara kebetulan.  ,  menghitung  jarak  dari  centroid, mengelompokkan  data  pelanggan  berdasarkan  jarak minimum, dan  mentransfer data pelanggan. Jika data pelanggan  dipindahkan,  jarak  dari  pusat  gravitasi dihitung  lagi.  Jika  tidak  ada  data  pelanggan  yang ditransfer, proses selesai. [10]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  eksperimen  yang bertujuan untuk mempelajari pengaruh suatu variabel terhadap  suatu  variabel   lainnya,  atau  menguji bagaimana  pendekatan  metodologi  dapat  mengetahui suatu  kegiatan  pembelajaran  membuahkan  hasil  atau tidak dengan menggunakan algoritma untuk mengklasifikasikan  data  transaksi  konsumen  dengan menggunakan  algoritma  Clustering  K-Means  dengan tujuan  untuk  membantu  pelaku  usaha  agar  bisa memudahkan pengelompokan data transaksi konsumen di cv .mitra indexindo pratama.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini berasal  dari  hasil  kesepakatan  bersama  pada  saat melakukan penelitian  di  cv.  mitra  indexindo Pratama dengan  cara  mengamati  dan  mendokumentasikannya di tempat penelitian.

## 3.2. Observasi
Observasi dilakukan langsung di lokasi penelitian  untuk  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan  untuk  penelitian  dengan  mengamati
informasi  yang  sudah  ada  sebelumnya  yang  dikelola oleh perusahaan.

## 3.3. Dokumen
Data  yang  diperoleh  yaitu  data  transaksi konsumen  pada  rentang  bulan  September  2022  yang dikelola  oleh  pihak  perusahaan  dalam  file  dokumen berbentuk table excel.

## 3.4. Metode Analisa Data
Metode  analisis  data  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  yaitu  pendekatan  data  science  yang menggunakan algoritma clustering K-Means pada fase knowledge  discovery  database  untuk  menganalisis data kejadian konsumsi. Penambangan data, atau yang sering  disebut  sebagai  penemuan  pengetahuan  dalam basis data, adalah proses pencarian pengetahuan yang diterapkan  pada  sejumlah  besar  basis  data.  Tahapan Knowledge  Discovery  pada  proses  Database  adalah sebagai berikut;
Gambar 1. Tahapan Proses KDD
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah tahapan yang menghasilkan informasi yang bermanfaat dalam database. Semua Langkah-langkah KDD  biasanya  terdiri  dari  beberapa  langkah,  yang pertama mencakup ruang lingkup aplikasi, yang kedua menentukan  target  data  dari  data  mentah  yang disimpan  dalam  database. ,  dan  yang  ketiga membersihkan dan memproses data [11].
Berikut  langkah-langkah  proses  penerapan metode KDD yang dilakukan yaitu:
a. Data Selection
Tahapan  pertama  data  selection  yang dilakukan untuk  memilih  informasi  yang  digunakan  untuk kepentingan penelitian. Proses seleksi ini dilakukan  pada dataset transaksi konsumen pada rentang  bulan September tahun 2022  yang  terdiri dari  300  record  dan  5  atribut.  Pemrosesan  data transaksi konsumen pada tahap pemilihan dilakukan dengan tools RapidMiner. Langkah pertama adalah mengimpor data  transaksi konsumen  ke  dalam  arsip,  setelah  itu  aplikasi
Rapid  Miner  akan  membaca  data  tersebut menggunakan operator Read Excel dan set role . b. Data Preprocessing Langkah  selanjutnya data  preprocessing, pada proses  ini  menggunakan  operator Select  Atribute untuk  mengetahui  data  yang  hilang.  Apabila terdapat missing  value maka  akan  dilakukan penghapusan data.
c. Data Transformation
Pada tahapan data transformation digunakan untuk mengubah  tipe  data  atribut  yang  semula nominal diubah  menjadi  tipe  data numerical dengan  tools Nominal To Numerical agar sesuai dengan tipe data yang dibutuhkan oleh algoritma K-Means .
d. Data Mining Data  mining adalah  proses  menemukan  pola  atau informasi  dalam  kumpulan  data  terpilih  selama proses transformasi data. Pengujian dengan dataset yang  diberikan  membutuhkan  metode  yang digunakan  yaitu  software  K-Means  Rapid  Miner yang  digunakan  sesuai  dengan  tujuan  penelitian, Langkah  Langkah  yang  akan  dilakukan  adalah menghitung nilai (K= 2 3 4 5) dengan berdasarkan measure types BregmanDivergences dengan parameter SquaredEuclideanDistance. e. Evaluation
Tahapan evaluation ini  menghasilkan  pola-pola dari  proses  evaluasi  guna  memperkirakan  tujuan yang  diinginkan.  Tahap  ini  juga  menggunakan tools RapidMiner  untuk  menentukan  nilai  DBI terbaik dari algoritma K-Means dengan melakukan pengujian  evaluasi  menggunakan  measure  types BregmanDivergences dan parameter SquaredEuclideanDistance .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan mengenai data transaksi konsumen yang diperoleh dari hasil  kesepakatan  bersama  pada  saat  melakukan penelitian di cv. mitra indexindo pratama, dari proses pengumpulan  dataset  transaksi  konsumen  diperoleh sebanyak  300 record ,  yang  berjumlah  5  atribut, diantaranya  No,  Tanggal,  Alamat,  Nama  Pelanggan dan  Jumlah.  File  yang  di  peroleh  berupa  dokumen Microsoft  Excel dengan  format  xlsx  dalam  bentuk tabel, berikut adalah dataset transaksi konsumen yang diperoleh dari hasil pengumpulan data.
Tabel 1. Dataset Transaksi Konsumen Bulan

## September 2022
No Tanggal Ala mat Nama Pelanggan Jumlah 1 Kamis, 01 september 2022 Cirebo n Regidon Computer 250000 0 2 Kamis, 01 september 2022 Cirebo n Isp komputer 104000 00 3 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Bpk dimas 25000 000
No Tanggal Ala mat Nama Pelanggan Jumlah 4 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Bpk Sopyan 14500 0 5 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Calvin computer 70000 0 6 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Bpk rudi 10000 0 7 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Bpk tono 12000 0 8 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Bpk johari 50000 9 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Ibu jubaedah 11000 0 10 Kamis, 01 september 2022 Cire bon Bpk dudi 40000 0

## 4.2. Data Selection
Langkah  pertama  dalam  proses  Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah pemilihan data. Pada  fase  ini,  tujuannya  adalah  untuk  memilih  data yang  akan  digunakan  dalam  proses  analisis,  langkah pertama  yang  dilakukan  dengan  cara import data melalui tools RapidMiner  ke  dalam repository , kemudian  gunakan  operator read  excel untuk mengakses  data  yang  telah  disimpan  pada repository dan memuatnya ke tab proses untuk melihat hasilnya. Berikut operator dan hasil dari Read Excel ditunjukan pada gambar 2 dan 3
Gambar 2. Operator Read Excel
Gambar 3. Hasil Read Excel
Tahap selanjutnya masukan Operator Set Role, Operator  set  role ini merupakan  langkah  mengubah peran  atribut  seperti  target id dll.  Tampilan  dari  set role dapat di lihat pada gambar 4
Gambar 4. Operator Set Role
4.3. Data Preprocessing Pada  langkah selection data  yang  tidak diperlukan dan perubahan peran atribut digunakan satu  operator  yaitu  operator Select  Attributes . Langkah-langkah  untuk  menggunakan  operator adalah sebagai berikut:
Berfungsi untuk memilih data subset
atribut yang  ingin digunakan  dari  ExampleSet dan menghapus atribut lain yang tidak diperlukan. gambar Select Attributes operator ditunjukkan pada Gambar 5 Gambar 5. Operator Select Atributes
Pada operator Select Attributes, proses selection dilakukan  terhadap  atribut  yang  akan  dan tidak  dipergunakan dalam  riset  yang ditunjukan pada table 2
Tabel 2. Tabel Atribut Data No Atribut yang tidak digunakan Atribut yang digunakan 1 No Alamat 2 Tanggal Jumlah - Nama Pelanggan
Atribut  yang  tidak  dipakai  pada  proses  riset  ini adalah No, Tanggal.  Petunjuk  yang  tertera  tidak mempengaruhi  proses  Data  Analisys  karena  atribut tersebut tidak terdapat pada data yang ingin di cluster dan digunakan sebagai nilai untuk mendapatkan nilai DBI terbaik. Setelah proses pemilihan atribut selesai, dari  5  atribut  tersebut  kini  menjadi  3  atribut  yang digunakan yaitu Alamat, Nama Pelanggan dan Jumlah, yang dapat digunakan dalam perhitungan data mining untuk mencari nilai DBI terbaik. Hasil yang diperoleh dari  proses  pemilihan  operator  ditunjukan  pada gambar 6
4.4. Data Transformation
Langkah selanjutnya data transformation, pada langkah  ini  dilakukan  perubahan  tipe  atribut  dataset transaksi  konsumen yaitu  tipe  data  nominal  diubah menjadi  tipe  data numeric .  Berikut  tabel  atribut  data yang ditampilkan pada tabel 3

## Tabel 3. Tipe Data Tabel
No Tipe data Tipe Data 1 Alamat Numerik 2 Nama Pelanggan Kategori 3 Jumlah Kategori
Atribut  data  yang  diubah  yaitu  atribut  Alamat, Nama Pelanggan, Jumlah menjadi numerik menggunakan  operator Nominal  to Numerical agar sesuai dengan tipe data yang dibutuhkan algoritma K- Means pada  proses  Analisa  pengelompokan  data. Tampilan  operator Nominal  to  Numerical dan  proses dari operator Nominal to Numerical ditampilkan pada gambar 7 dan 8
Gambar 7. Operator Nominal To Numerical
Gambar 8. Proses Pemilihan Atributes berdasarkan  tahapan  ini  dilakukan  pemilihan atribute  alamat  dan  nama  pelanggan  dengan menggunakan  operator replace  missing  values untuk mengetahui apakah ada data yang hilang pada semua atribut,  apabila  terdapat  atribut  yang  memiliki  nilai kosong atau hilang maka akan dilakukan penghapusan data.  Operator  dari replace  missing  value  ditunjukan pada gambar 9
Gambar 9. Operator Replace Missing Value

## 4.5. Data Mining
Data  Mining  merupakan  mekanisme  mencari model  dan  penjelasan  oleh  dataset  yang  terseleksi selama proses transformasi, Pemrosesan Data dengan Rapid Miner memiliki berbagai langkah yaitu sebagai berikut:
Masukan operator K-Means Clustering, operator ini  cenderung memproses  data  yang  dimasukkan sebelumnya untuk proses akumulasi berikutnya.

## Gambar 10. Operator K-Means Clustering
Selanjutnya  Masukan  operator  Cluster  Distance Performance Tool dengan tujuan untuk mengevaluasi kinerja  pada  proses  data  mining  yang  berdasarkan cluster central.
Gambar 11. Operator Cluster Distance Performance
Cluster  Distance  Performance digunakan  untuk menentukan  nilai  (K  =  2  3  4  5)  dengan  berdasarkan measure type Bregman Divergences dengan parameter Squared Euclidean Distance .
Gambar 12. Proses Clustering K-Means
Langkah-langkah algoritma K-Means, pertama pilih banyaknya sebuah cluster yang sudah ditentukan, banyak nya cluster yang digunakan adalah (K=2 3 4 5), proses ini mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik dari masing- masing data. Proses clustering ditunjukkan pada Gambar 12
Gambar 13. Hasil Visualisasi Clustering
Visualisasi  clustering  algoritma  K-means  dari ExampleSet (K4)  ditunjukkan  pada  gambar  di  atas, dimana jumlah Cluster yang sudah terbentuk adalah 4 Cluster,  hubungan  antar  Cluster  dengan  jumlah ditunjukkan pada gambar 13
Gambar 14. Hasil Cluster Model
Hasil  cluster  set  (K4)  menunjukkan  bahwa Cluster 0 memiliki 21 data, Cluster 1 memiliki 2 data, Cluster 2 memiliki 1 data dan cluster 3 memiliki 276 data. Total data keseluruhan adalah 300 data.
Tabel 4. Hasil Centroid Akhir
Attribute Cluster_ 0 Cluster_ 1 Cluster_ 2 Cluster_ 3 Alamat 1 1 1 0.999 Nama Pelanggan 0.816 1 0 0.928 Jumlah 249033 8095 102480 500 173000 000 180866 6667
Gambar 15. Hasil Grafik Plot K-Means Clustering
Hasil K-Means  Clustering pada  centroid  akhir, hijau cluster 2, biru muda cluster 1, biru cluster 0, dan merah  cluster  3,  nilai  teratas  yaitu  175.000.000  pada cluster  2  hijau,  kedua  7.500.000  pada  cluster  1  biru muda, ketiga 25.000.000 pada cluster 0 biru dan yang terendah yaitu 0 pada cluster_3.

## 4.6. Evaluation
Pada titik ini, tes RapidMiner dijalankan untuk menguji kemampuan Algoritma K-Means dengan Davis-Bouldin Index (DBI).
Gambar 16. Hasil Uji Performance
Hasil  pengujian  Performance  menggunakan mengevaluasi Davis-Bouldin Index (DBI) pada proses clustering,  dari  hasil  implementasi  menggunakan program  RapidMiner  saat  menguji  data  transaksi konsumen  berdasarkan  hasil  Davis-Bouldin  Index (DBI)) yang didapat merupakan (K4) Davies Bouldin Index. (DBI) nilainya 0,261.
Tabel 5. Hasil Davies Bouldin Index (DBI) Measure Type Cluster Set DBI Bregman Divergences 2 0,261 3 0,318 4 0,356 5 0,279
Dalam proses clustering, diperoleh beberapa nilai uji  performance  berdasarkan  Davies-Bouldin  (DBI) untuk setiap nilai  K,  berdasarkan skor Davis-Bouldin
index  (DBI) yang  didapat  ialah  (K4)  dengan  (DBI) skor. 0,356, (K3) DBI Score 0,318, (K5) dengan DBI Score 0,279 dan (K2) dengan DBI Score 0,261, maka dapat  disimpulkan  dari  hasil  analisis  cluster  bahwa (K2)  merupakan  skor  terbaik  karena  nilai  Indeks Davies  Bouldin  (DBI)  mendekati  nol  dan  karenanya merupakan nilai terbaik untuk Indeks Davies Bouldin (DBI).
Gambar Grafik (K = 2 3 4 5)
Gambar 4. 17 Grafik (K = 2 3 4 5) nilai Davies- Buldin Index (DBI) setiap cluster.

## 4.7. Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian dengan algoritma K- Means menggunakan measure type Bregman Divergences dengan  parameter  Squared Euclidean Distance dari  algoritma  K-Means  memberikan  hasil  uji Davies-Bouldin  Index  (DBI). Data  Mining adalah proses  menghasilkan  pola  yang  menarik  dan tersembunyi di    kumpulan data besar  yang tersimpan didalam  basis  data,  seperti  data  were  house  dan fasilitas penyimpanan data yang lain [12].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Menurut  proses  hasil data  mining  yang  sudah diterapkan  pada data  transaksi  konsumen  dengan memakai algoritma K-Means bisa disimpulkan bahwa: Algoritma  K-Means bisa diimplementasikan ditahap proses cluster dengan memakai software Rapid Miner dan cluster test dengan menentukan nilai (K = 2 3 4 5) pada proses clustering dengan hasil uji kinerja berdasarkan  measure  type  Bregman  Divergences dengan parameter Squared Euclidean Distance . Algoritma K-means ,  menghasilkan  nilai Davis- Bouldin  Index (DBI)  yang  didapat  yaitu  (K2) menghasilkan  4  cluster  dengan  nilai Davies  Bouldin Index (DBI) 0,261.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andi  Cuhwanto,  Y.  N.,  &  R,  D.  A.  (2021). Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial  Menggunakan  Algoritma  K-Means. PETIR , 15 (1),
48–56. https://doi.org/10.33322/petir.v15i1.1358.
[2] Clayman, C. L., Srinivasan, S. M., & Sangwan, R.  S.  (2020).  K-means  clustering  and  principal
components analysis of microarray data of L1000 landmark  genes. Procedia  Computer  Science ,
168 , 97–104. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.265
[3] Darlinda, D., & Utamajaya, J. N. (2022). Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode
Algoritma  K-Means  Clustering. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (2), 167.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.3971
[4] Farouq, K., & Susilo, H. (n.d.). KLASTERISASI VIRUS  COVID-19  DI  WILAYAH  KABUPATEN LAMONGAN  DENGAN  METODE  K-MEANS CLUSTERING .
[5] Gunadi, G. (2022). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGANALISA TRANSAKSI PENJUALAN  JASA  CETAK  PADA  UNIT PRINT  ON  DEMAND  (POD)  PERCETAKAN GRAMEDIA. Infotech:  Journal  of  Technology Information , 8 (2), 117–126.
https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.148
[6] Javidan, S. M., Banakar, A., Vakilian, K. A., & Ampatzidis,  Y.  (2023).  Diagnosis  of  grape  leaf diseases using automatic K-means clustering and machine learning. Smart Agricultural Technology , 3 , 100081. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100081
[7] Kurniadi, D., & Sugiyono, A. (2020). Pengelompokkan Data Akademik Menggunakan Algoritma  K-Means  Pada  Data  Akademik Unissula. TRANSFORMTIKA , 18 (1), 93–101.
[8] Shrifan, N. H. M. M., Akbar, M. F., & Isa, N. A. M. (2022). An adaptive outlier removal aided k- means  clustering  algorithm. Journal  of  King Saud  University  - Computer and  Information
Sciences , 34 (8), 6365–6376.
https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.07.003
[9] Suriani,  L.  (2020).  Pengelompokan  Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan  Tindak  Kriminal  Menggunakan  Data Mining  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 1 (2), 151. https://doi.org/10.30865/json.v1i2.1955
[10] Tanjung,  F.  A.,  Windarto,  A.  P.,  Fauzan,  M., Studi, M. P., Informasi, S., & Tunas Bangsa, S. (n.d.). Penerapan  Metode  K-Means  Pada Pengelompokkan Pengangguran Di Indonesia . 6 ,
61–74. https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/juras ik
[11] Triyandana,  G.,  Putri,  L.  A.,  &  Umaidah,  Y. (2022). Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu  Makanan  dan  Minuman  Berdasarkan Tingkat  Penjualan  Menggunakan  Metode  K- Means.  In Journal  of  Applied  Informatics  and Computing (JAIC) (Vol. 6, Issue 1).
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAI
K; 4;
0,356
K; 2; 0,261
K; 3; 318 K; 5; 0,279 0.44 0.46 0.48 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 2 3 4 5 K