## PEMODELAN POLA PENJUALAN SEPATU IMPOR MELALUI PENDEKATAN ALGORITMA K-MEANS
Rosnia Harum 1 , Fathurrohman 2 , Ade Rizki Rinaldi 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 rosniaharum25@gmail.com

## ABSTRAK
Toko  Myi  Store  merupakan  toko  yang  bergerak  dibidang  penjualan  Sepatu  impor,  adapun  permasalahan yang  dihadapi  oleh  toko  myi  store  yaitu  owner  tidak  tahu  data  penjualan  sepatunya  dalam  jangka  tiga  tahun terakhir  itu  meningkat  atau  menurun  dan  juga  memastikan  ketersediaan  barang,  stok  barang,  dan  kelengkapan barang  agar  menghindari  penumpukan  barang  yang  sama  dan  kurang  di  minati  oleh  konsumen.  Tujuan penelitian  ini  untuk  mengetahui  produk  yang  diminati  oleh  konsumen  dan  bisa  mendapatkan  analisis  data penjualan  yang  paling  laku,  laku  dan  kurang  laku  untuk  dijual.  Hasil  dari  penelitian  ini  melakukan  4  kali percobaan dengan k yang berbeda, dan diketahui dari 4 kali percobaan, nilai k yang paling optimal terdapat pada k  =  4  dengan  hasil  DBI  nya  adalah  0.  189, Cluster yang  dihasilkan  memperoleh  sebanyak  4 Cluster Setiap klaster  memiliki  karakteristiknya  sendiri  dalam  tingkat  penjualan  yang  berbeda-beda  tergantung  merek  sepatu yang  dijual.  Klaster tersebut  menunjukkan  sejumlah  pola  yang  paling  banyak  diminati  oleh  pembeli myi  store terhadap sepatu yang dijual, Hasil dari cluster Sepatu yang paling laku adalah Converes dan Nike, sepatu yang laku  yaitu  Adidas  dan  New  Balance,  sedangkan  sepatu  yang  kurang  laku  dan  kurang  diminati  adalah  Puma. Penelitian ini diharapkan dapat memberi wawasan yang lebih luas bagi industry sepatu untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih terfokus dan efektif.
Kata Kunci : Data mining, Algoritma K-Means Clustering, Sepatu Impor

## 1. PENDAHULUAN
Industri  sepatu  adalah  sektor  yang  besar  dan berkembang  pesat  di  seluruh  dunia.  Produksi  sepatu terjadi  di  banyak  negara,  dengan  berbagai  tingkat teknologi,  biaya  tenaga  kerja,  dan  standar  kualitas. Negara-negara seperti Tiongkok, Vietnam, Indonesia, dan  Italia  adalah  produsen  sepatu  utama  di  dunia. Globalisasi telah memfasilitasi perdagangan internasional  yang  lebih  besar  dalam  industri  sepatu. Perusahaan  sepatu  dapat  dengan  mudah  mengakses pasar  global  untuk  memasarkan  produk  mereka  dan memperluas jangkauan mereka. Ini juga memungkinkan  konsumen  untuk  memiliki  akses lebih  besar  terhadap  sepatu  dari  berbagai  negara, Perkembangan teknologi juga mempengaruhi industri sepatu,  termasuk  produksi,  desain,  dan  pemasaran. Teknologi  baru  memungkinkan  produsen  untuk meningkatkan  efisiensi  produksi,  mengurangi  biaya, dan  menghasilkan  produk  yang  lebih  inovatif  dan berkualitas  tinggi,  yang  dapat  menarik  minat konsumen untuk membeli sepatu impor.
Toko  Myi  Store adalah  sebuah  Toko  yang bergerak  dibidang  retail  khususnya  seperti  sepatu. Dengan  adanya  suatu  data  kita  dapat  melakukan analisis  terhadap  penjualan,  data  penjualan  tersebut kita  manfaatkan  untuk  mengetahui  barang  yang paling  laku,  laku  dan  kurang  laku.  Ketersedian barang,  stock  barang  dan  kelengkapan  barang  pada suatu  toko  adalah  elemen  yang  sangat  penting. Sehingga proses manajemen untuk mengatur ketersediaan  persediaan  barang  sangat  diperlukan
untuk  menghindari  penumpukan  barang  yang  sama dan kurang diminati oleh konsumen.
Permasalahan  yang  dihadapi  toko  sepatu  myi store yaitu owner tidak tahu data penjualan sepatunya dalam  jangka  tiga  tahun  terakhir  itu  meningkat  atau menurun  dan  juga  memastikan  ketersediaan  barang, stok barang, dan kelengkapan barang agar menghindari  penumpukan  barang  yang  sama  dan kurang  di  minati  oleh  konsumen  karena  belum adanya  cluster  yang  bisa  mengelompokan  berapa jumlah  Sepatu  yang  telah  terjual.  Pihak  toko  Myi Store  mengelola  data  penjualan  secara  manual, sehingga meyebabkan pengelolaan data menjadi tidak efisien.  Selain  itu  sering  terjadi  ketidak  akuratan dalam  menghitung  jumlah  karena  masih  belum diclusterkan.
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  klasifikasi dengan  K-Means  untuk  mengelompokkan  data kategorikal  hingga  menghasilkan  klaster  yang  lebih stabil.  Algoritma  K-means  Clustering  adalah  suatu metode  penganalisaan  data  atau  metode  data  mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu  metode yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem partisi.  Metode  K-Means  berusaha  mengelompokkan data  yang  ada  kedalam  beberapa  kelompok,  dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui produk yang diminati oleh konsumen dan menentukan clustering dari  penjualan  sepatu  impor dan  bisa  mendapatkan  data  penjualan  yang  paling
laku,  laku  dan  kurang  laku  untuk  dijual  dengan menggunakan metode algoritma k-means clustering.
Hasil penelitian ini dapat diharapkan memberi wawasan  yang  lebih  luas  bagi  industry  sepatu  untuk mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih terfokus dan efektif. disimpulkan bahwa algoritma K- Means  menjadi  salah  satu  metode  yang  cocok digunakan  untuk  mengelompokan  data  penjualan sepatu  import  dari  penjualan  paling  laku,  laku  dan kurang  laku  Dengan  mengetahui  pola  pembelian konsumen perusahaan dapat  mengoptimalkan tingkat persediaan dan produksi, ini dapat mengurangi resiko kelebihan  stok  atau  kekurangan  stok  sehingga meningkatkan efesiensi operasional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Literature Review
Penelitian  yang  berjudul  Implementasi  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Siswa  SMK Al  Huda  Kedungwungu  Dengan  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifie  penerapan  metode Naive Bayes menerapkan data latih untuk menghasilkan  probabilitas  setiap  kriteria  untuk  kelas yang berbeda, sehingga nilai probabilitas dari kriteria tersebut  dapat  dioptimalkan  untuk  menentukan prediksi  kelulusan  siswa  secara  cepat  dan  efisien berdasarkan  klasifikasi  dilakukan  dengan  metode Naive  Bayes,  kemudian  dari  hasil  pengujian  dengan metode  Naive  Bayes  didapatkan  hasil  nilai  akurasi sebesar  76,25%,  sehingga  hasil  ini  memiliki  akurasi yang  sangat  baik.  Dengan  begitu  metode  ini  dapat diterapkan dalam memprediksi kelulusan siswa s[1].
Penelitian  yang  berjudul  Sistem  Informasi Gudang Berbasis Web Untuk Penympanan Barang Di PT  Mitra  Sukses  Bangun  Bersama  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan studi literatur untuk memperoleh pengetahuan  dan  konsep  dasar  mengenai  sistem informasi gudang dan pengembangan web. Selanjutnya, dilakukan analisis kebutuhan sistem dan desain  sistem  informasi  gudang  berbasis  web. Kemudian,  dilakukan  implementasi  sistem  dan pengujian fungsionalitas sistem. Berdasarkan penelitian  yang  sudah  dilakukan  berhasil  membuat sistem  informasi  gudang  untuk  penyimpanan  yang dikembangkan menggunakan metode SDLC waterfall [2]
Penelitian  yang  berjudul  Jaringan  Neural Konvolusional untuk Motif Klasifikasi dan Pengaruh Dimensi  Gambar  metode  konvolusional  jaringan saraf  (CNN).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  Multi-Layer  Perceptron  (MLP)  merupakan deep yang sangat disukai metode pembelajaran untuk klasifikasi  data,  terutama  pada  domain  yang melibatkan  klasifikasi  gambar.  Ukuran  dari  gambar yang digunakan mempengaruhi keakuratan algoritma jaringan saraf komputasi (CNN). Hasilnya menunjukkan bahwa pengujian dengan menggunakan perbandingan  data  latih  sebesar  60%,  30%  dan  10%
menghasilkan  kerugian  sebesar  01,89%  sebesar 1,18% dan Peningkatan akurasi 100% [3].
Penelitian yang berjudul Pembelajaran Mendalam  Untuk  Klasifikasi  Sindrom  Ovarium Polikistik  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tahap penelitian  mempunyai  3  tahap  diantaranya  tahap pertama mengidentifikasi masalah dan mengumpulkan  dataset  dari  dataverse  Telkom University  berupa  gambar  dan  tinjauan  pustaka  yang beragam sumber. Tahap kedua adalah Pra Pemrosesan  data  gambar,  Pelatihan  Data,  desain pemodelan  dengan  pengelolaan  gambar  data  dan klasifikasi  menggunakan  model  deep  learning Algoritma  Convolutional  Neural  Network  dan pengujian.  Itu  tahap  ketiga  adalah  evaluasi  hasil pengujian  dan  pembahasan  hasil  ketelitian  dalam menentukan  status  Sindrom  Ovarium  Polikistik Normal atau PCOS. Hasil pelatihan dan validasi pada gambar xray ovarium dataset menggunakan arsitektur CNN  yang  telah  dibuat,  40  iterasi  (epoch),  dan  4 step_per_epochs  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar 0,8947 atau 89,47% dan nilai loss sebesar 0,2684 [4]
Penelitian  yang  berjudul  Rancangan  Bangun
Alat Pakan Ikan otomatis Menggunakan Mikrokontroler Esp8288 Dengan Berbasis Internet Of Things  Budidaya  ikan  Teknologi  yang  akan diterapkan  adalah  alat  pakan  ikan  otomatis  yang dapat  diatur  jadwal  pemberian  pakan  ikannya  secara otomatis dan juga dapat memonitoring kondisi pakan melalui  aplikasi  Blynk  pada  smartphone.  Komponen elektronika  yang  digunakan  adalah  ESP8266  sebagai pengolah  data,  Motor  Servo  MG996R  sebagai penggerak  keran  pakan,  Motor  Servo  SG90  sebagai penggerak  Potensiometer,  Potensiometer  sebagai kontrol  aktifnya  Blower,  Blower  sebagai  penebar pakan  ikan,  Sensor  Ultrasonik  HY-SRF05  sebagai monitoring  kondisi  pakan,  Power  Supply  sebagai input tegangan 12 V, Buzzer sebagai alarm notifikasi dan aplikasi Blynk pada smartphone. Hasil pengujian menunjukan  alat  yang  dibangun  dapat  berfungsi dengan baik, pengaturan jadwal pakan dan monitoring  pakan  bekerja  normal  sesuai  perintah yang telah diatur pada aplikasi Blynk [5]
Penelitian  berjudul  Analisa  Kanker  Paru  Paru Dengan Menggunakan Algoritma  K-Nearst Neighbor metode  klasifikasi  untuk  kanker  paru-paru  sangat penting  dalam  upaya  meningkatkan  deteksi  dini  dan tepat  perlakuan.  Tahapan  penelitian  analisis  kanker paru-paru menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor  (k-NN).  Itu  tahap  awal  dalam  penelitian (Abdi  Mangun  et  al.,  2023)ini  adalah  pengumpulan data yang berkaitan dengan kanker paru-paru. Setelah data  terkumpul  maka  langkah  selanjutnya  adalah memproses data terlebih dahulu untuk membersihkannya.  Memilih  nilai  k,  yaitu  jumlah tetangga  terdekat,  merupakan  hal  yang  krusial langkah dalam analisis kanker paru-paru. Begitu nilai knya adalah dipilih, model k-NN dilatih menggunakan  pelatihan  data  untuk  mempelajari hubungan  antara  atribut  dan  status  kanker  paru-paru.
Hasil  penelitian  ini  adalah  akurasi  yang  diperoleh sebesar 80,40 [6]
Penelitian  dengan  judul  Rancangan  Bangun Sistem Informasi Akuntansi Menggunkan Codeignter Dengan Metode Scrum Studi Kasus PT Surya Marga Sarana.  Metode  pengembangan  yang  digunakan dalam  membuat  sistem  ini  adalah  metode  Scrum yang memiliki keunggulan untuk merespon perubahan  dengan  cepat.  Dengan  tahapan  yaitu, product  backlog,  sprint  planning,  daily  scrum,  sprint review,  serta  sprint  retrospective.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi akuntansi yang telah  dikembangkan  di  PT  Surya  Marga  Sarana mampu  menghasilkan  informasi  keuangan  dengan lebih  cepat  dan  efektif,  serta  data  yang  dihasilkan sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan.  Dari  penilaian kuesioner,  tingkat  keefektifan  dan  kemudahan sistem informasi akuntansi PT Surya Marga Sarana mendapatkan  nilai  rata-rata  sebesar  72%,  yang menunjukkan bahwa sistem tersebut layak digunakan [7].
Penelitian  yang  dengan  judul  Penerapan  Data Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Analisa Penjualan  Pada  Toko  Yana  Sport  penelitian  ini menetapkan  2  kelompok  yaitu  laris  terjual  dan  tidak laris  terjual.  Hasil  Data  Performance  menejelaskan bahwa  Cluster  0  dengan  nilai  110  dikategorikan sebagai  Tidak  Laris  Terjual  sedangkan  21389 dikategorikan sebagai laris terjual. Hasil rekomendasai  penelitian  ini  mendapatkan  informasi atau  pola  dari  penerapan  algoritma  k-means  dengan data  penjualan  terdapat  sebanyak  99  item  barang yang  laris  terjual  dan  terdapat  23  item  barang  yang tidak  terjual  sehingga  pemilik  dapat  melakukan strategi  penjualan  dan  pembelian  ulang  berdasarkan barang yang laris terjual [8]
Penelitian dengan judul Analisa Pengelompokan  Dataset  Komputer  Menggunakan Algoritma  X-Means  Salah  satu  metode  clustering yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data adalah X-Means clustering. Hasil penelitian dari data mining  pengelompokan  dataset  computer  dengan  x- means  Cluster  model  yang  dihasilkan  sebanyak  3 cluster, yaitu cluster 0 dengan anggota sebanyak 710 item, cluster 1 dengan anggota sebanyak 136 iten dan cluster 2 sebanyak 15 item. (Khaerullah et al., 2023)
Penelitian  dengan  judul  Penerapan  Metode  K- Means  Pada  Data  Penjualan  Untuk  Mendapatkan Produk  Terlaris  Di  PT.  Titian  Nusantara  Boga Metode  CRISP-DM  yang  melalui  proses  business understanding,  data  understanding,  data  preparation, modelling, evaluation, dan deployment. Pengujian ini dilakukan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  9.10 dengan  jumlah  3  atribut  dan  793  record  data kemudian  berhasil  mebentuk  3  cluster,  yaitu  cluster pertama  mendapatkan  hasil  128  produk,  cluster kedua  mendapatkan  622  produk  dan  cluster  ketiga mendapatkan  43  produk.  Kemudian  dilakukan  uji validasi dengan Davies Bouldin Index dan mendapatkan  nilai  DBI  pada  cluster  pertama  0,679,
cluster kedua 0,816 dan cluster ketiga 0,837. Semakin kecil  nilai  DBI  yang  dihasilkan  maka  kualitasnya semakin  baik,  maka  dari  nilai  DBI  yang  dihasilkan dapat  diketahui  cluster  pertama  masuk  ke  dalam kategori  sangat  laris,  yaitu  dengan  128  produk  dan nilai DBI 0,679. (Wahyudi et al., 2023)

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahapan Metode KDD ( Knowledge Discovery in Databases)
3.1. Selection Data
Tahapan yang pertama yaitu data selection . Pada tahap  ini  memasukkan  operator Read  Excel yang berfungsi  untuk  membaca  data excel Penjualan Sepatu  Import  di  toko  myi  store.  Selanjutnya  yaitu import data.  Seperti  pada  gambar  2  Operator Read Excel.

## Gambar 2. Operator Read Excel
Parameter  operator  Read  Excel  menggunakan parameter  default.  Data  berhasil  di  import  dengan Read  excel  menampilkan  data  preview.  Berikut  hasil Gambar 3 data Read Excel.
Gambar 3. Data Read excel
Langkah  selanjutnya  adalah  masuk  ke  operator Select Attributes yang memiliki fitur mana yang akan dipilih atau atribut mana yang akan dianalisis. Berikut Gambar 3 Operator Select Atributes.
Gambar 4. Operator Select Attributes
Dari gambar  4  operator Sellect Attributes diatas di  bagian parameter pilih attribute filter type dengan pilihan a  subset dan  lanjut  untuk  Sellect  Attributes seperti yang ditampilkan pada gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5. Sellect Attributes
Pada  gambar  5  diatas  atribut  yang  akan  digunakan dan tidak digunakan ada pada tabel 1 dibawah ini
Tabel 1. Hasil Operator Select Attributes Atribut Yang Digunakan Atribut Yang Tidak Digunakan Tahun Jenis Sepatu Jumlah Terjual Merek Sepatu Bulan Terjual
Dari  total  5  atribut  yaitu  Jenis  sepatu,  jumlah terjual,  Merek  sepatu,  Bulan  dan  Tahun.  dipilih menjadi  4  atribut  yaitu  jenis  sepatu,  jumlah  terjual, harga,  dan  merek  sepatu.  Pemilihan  atribut  ini didasarkan  pada  relevansi  informasi  terkait  dengan analisis  yang  ingin  dilakukan.  Kombinasi  dari keempat  atribut  ini  dapat  memberikan  wawasan yang  mendalam  tentang  penjualan  produk  sepatu dalam suatu konteks tertentu. yang tertera pada tabel 1 diatas.
Gambar 6. Model proses langkah Selection di Rapidminer
Parameter  pada  opferator replace  Missing Values menggunakan  parameter  bawaan,  setelah dilakukan  pembersihan  data  dengan  operator  replace missing value maka hasilnya seperti pada gambar 3.6 yaitu  tidak  menyebabkan  perubahan  pada  data  dan masih tetap ada. sama, 37 data dari tahun 2021-2023 karena data yang digunakan sudah lengkap, tidak ada nilai yang kosong, tumpang tindih atau hilang seperti terlihat pada Gambar 3.5 missing value s.

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing ,  data  disiapkan sebelum  analisis  dengan  membersihkan  data  yang kosong,  menghapus  duplikat,  dan  menangani  nilai yang  hilang.  Salah  satu  langkah  umum  adalah menggunakan operator " Replace  Missing  Values " untuk  mengisi  atau  mengganti  nilai  yang  hilang dengan nilai valid seperti mean, median, atau modus. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa data yang digunakan  bebas  dari  nilai  yang  hilang  agar  analisis menjadi  lebih  akurat.  Gambar  3.7  menunjukkan contoh dari operator Replace Missing Values.
Gambar 7. Operator Missing Value
Setelah  dilakukan  pembersihan  data  oleh operator  Replace  Missing  Values  memiliki  hasil seperti  pada  gambar  7  yang  menghasilkan  tidak adanya  perubahan  data  dan  masih  tetap  sama berjumlah  37  data  dari  Januari  tahun  2022  sampai Desember  tahun  2022  ,  dikarenakan  data  yang digunakan  merupakan  data  lengkap  tidak  ada  data yang kosong, ataupun missing seperti pada gambar 8
Gambar 8. Operator Replace Missing Values

## a.) Data Transformation
Pada tahap transformasi data, atribut  yang telah dipilih  diubah  menjadi  bentuk  yang  cocok  untuk digunakan dalam algoritme tertentu seperti K-Means. Salah satu tahap dalam proses ini adalah menggunakan  operator  "Nominal  to  Numerical" untuk  mengubah  atribut  non-numerik  menjadi  tipe numerik.  Ini  penting  karena  algoritme  K-Means hanya  dapat  memproses  data  numerik.  Operator
tersebut  mengubah  atribut  non-numerik  menjadi representasi  numerik,  seperti  menggunakan  one-hot encoding  atau  pengubahan  label  menjadi  nilai numerik  sesuai  dengan  skema  yang  ditetapkan. Dengan  transformasi  ini,  atribut  yang  awalnya  non- numerik  menjadi  numerik,  memungkinkan  analisis klasterisasi oleh algoritme K-Means.
Top of Form
Gambar 9. Nominal to Numerical
Parameter  pada  operator Nominal  to Numerical hanya  mengganti coding  type unique integers. b.) Data Mining
Tahap  selanjutnya  memasukkan  operator
Clustering yang  berfungsi  untuk  menentukan Cluster atau  pengelompokan  data.  Penelitian  ini menggunakan algoritme K-Means dan menggunakan  4 Cluster max  perulangan  10. Seperti  pada  gambar  9  operator clustering menggunakan k-means.
Gambar 10. Operator Clustering menggunakan K- Means
Parameter  pada  operator Clustering K-Means dimana  diketahui  K  =  3, max  run =  10  kali  putaran, tipe measure = Numerical  Measure yang Euclidean Distance dan max optimal steps = 100. Hasil operator Clustering K-Means diperoleh 4 Cluster yaitu Cluster 0  sebanyak  9 items , Cluster 1  sebanyak  23 items , Cluster 2  sebanyak  1 items , Cluster 3  sebanyak  3 items dengan  total items sebanyak  36 items .  Seperti pada gambar 11 Cluster Model
Gambar 11. Cluster Model
Model  proses  pada rapidminer dilangkah Data Mining tampak pada gambar 3. 12 dibawah ini.
Gambar 13. Model proses langkah Data Mining di Rapidminer
Setelah  melakukan  klasterisasi  dengan  K- Means,  langkah  selanjutnya  adalah  mengevaluasi kualitas  klaster  menggunakan  Davies  Bouldin  Index (DBI).  DBI  mengukur  jarak  antar  klaster,  semakin mendekati  0  semakin  baik.  Operator  ini  membantu menentukan  nilai  k  yang  optimal  dengan  melakukan evaluasi DBI pada berbagai nilai k. Hasil evaluasi ini memberikan  pemahaman  tentang  seberapa  baik klasterisasi yang dilakukan oleh algoritme K-Means.
Gambar 14. operator Performance
Hasil  dari  nilai  pada Davies  Bouldin  Index yang  di  dapat  dari  penelitian  ini  dan  yang  hasilnya paling  mendekati  0  yaitu  0.189,  menggunakan  nilai k  =  4  dengan  maksimal  perulangan  10  kali  seperti gambar 4.1 hasil operator performance Tabel 2. Hasil Nilai DBI No Cluster Nilai Bouldin Indeks 1 K2 0,435 2 K3 0,210 3 K4 0,189 4 K5 0,000

## 3.3. Sumber Data
Sumber  data  yang  di  gunakan  merupakan  data yang  di  peroleh  dari  pihak  toko  Myi  Store  yang beralamat  di JL.Telagasari  Desa  Tempel  Kulon  Blok Ci  Rt.10  Rw.01  Kec.Lelea  Kab.Indramayu  Jawa Barat  45261 dan  waktu  pngambilan  data  tersebut pada  bulan  oktober  2023  yang  telah  melalui  proses perizinan  dari  pihak  kampus  ke  pihak  Toko  sepatu Myi  Store  tersebut,  kemudian  data  yang  di  gunakan adalah  data  penjualan  sepatu  pada  tahun  2021-2023 yaitu  data  yang  berisi  37  record  dan  5  atribut  yaitu tahun,  bulan,  jenis  sepatu,  merek  sepatu  dan  jumlah terjual,  di  bawah  ini  sample  data  penjualan  sepatu sebelum melakukan pengolahan data.
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  bagian terpenting  dalam  kegiatan  menyusun  tugas  akhir, ketersediaan  data  akan  sangat  menentukan  dalam proses  pengimpelemntasian  data.  Jenis  data  yang digunakan ialah data primer teknik pengumpulan data yang  di  lakukan  yaitu:  Observasi,  Pengamatan langsung  maupun  tidak  langsung  dalam  proses menyusun  tugas  akhir  dan  dalam  proses  kegiatan yang ada untuk menghasilkan data penunjang.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik Pengumpulan Data yang dilakukan yaitu observasi,  Observasi  adalah  metode  pengumpulan data primer dengan  melakukan pengamatan terhadap aktivitas dan kejadian tertentu yang terjadi. Penelitian langsung  datang  ketempat  usaha  myi  store  untuk mengamati  aktivitas  yang  terjadi  pada  toko  tersebut untuk  mendapatkan  data  atau  informasi  yang  sesuai dengan  apa  yang  dilihat  dan  sesuai  dengan kenyataannya [9]

## 3.5. Teknik Analisis Data
K-means merupakan salah satu metode pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke  dalam  kelompok  sehingga  data  berkarakteristik sama  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang sama  dan  data  yang  berkarakteristik  berbeda dikelompokkan  kedalam  kelompok  yang  lain. Adapun  tujuan  pengelompokkan  data  ini  adalah untuk  meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diatur dalam  proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok [5].
Langkah-langkah  melakukan  clustering  dengan metode K-means adalah sebagai berikut :
a. Pilih jumlah cluster k
b. Inisialisasi  ke  pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan dengan  berbagai cara . Cara  yang  paling  sering dilakukan adalah dengan random atau acak.[10] Langkah-langkah  dalam  melakukan  clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut : a. Tentukan jumlah Klaster k
b. Menentukan titik pusat awal dari setiap Kluster
c. Alokasikan  semua  data/objek  ke  kluster terdekat,  kedekatan  kedua  objek  ditentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut. Demikian  juga    dekatkan  suatu  data  ke  kluster tertentu  ditentukan  jarak  antara  data  dengan pusat  cluster.  Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung jarak  tiap  data  ke  tiap  cluster.  Jarak  antra  satu data  dengan  satu  kluster  tertentu  akan menentukan  suatu  data  masuk  dalam  kluster mana  untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke setiap  titik  pusat  kluster  dapat  menggunakan teori jarak  centroid  yang  dirumuskan sebagai berikut :
d. Hitung kembali pusat kluster dengan keanggotaan  cluster  yang  sekarang.  Pusar kluster  adalah  rata-rata  dari  semua  data/objek
dalam cluster tertentu.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil  nilai  Davies  Bouldin  Index(DBi)  yang optimal  dari  penerapan  algoritma  K-Means terhadap Data Penjualan Sepatu di toko Myi Store

## Gambar 15. Hasil operator Performance
Penerapan  algoritma  K-Means  pada  data penjualan dan pengelompokan produk sepatu di Toko Myi  Store  menghasilkan  nilai  DBI  optimal  0.189 untuk  K=4,  menunjukkan  pemisahan  kelompok produk  yang  baik  dengan  karakteristik  yang  berbeda secara  signifikan.  Ini  menegaskan  keberhasilan algoritma  K-Means  dalam  mengidentifikasi  pola pembelian  yang  konsisten  dan  berbeda  di  antara kelompok  produk  sepatu.  Hasil  ini  memberikan keyakinan  bahwa  segmentasi  produk  sepatu  berbasis K-Means  dapat  dipercaya  untuk  pengambilan keputusan  strategis  terkait  pemasaran,  pengelolaan stok, dan pengembangan produk di Toko Myi Store.
4.2. Hasil  nilai  cluster  yang  optimal  dari penerapan  algoritma  K-Means  terhadap Data  Penjualan  sepatu  di  Myi  Store  Dengan Penerapan Algoritma K-Means
Gambar 16. Hasil dari nilai cluster
Cluster yang  dihasilkan  memperoleh  sebanyak 4 Cluster Setiap  klaster  memiliki  karakteristiknya sendiri  dalam  tingkat  penjualan  yang  berbeda-beda tergantung  merek  sepatu  yang  dijual.  Klaster tersebut  menunjukkan  sejumlah  pola  yang  paling banyak  diminati  oleh  pembeli myi  store terhadap sepatu  yang  dijual  Hasil  dari  cluster  Sepatu  yang paling  laku  adalah  Converes  dan  Nike  Sepatu  yang laku  sedang  Adidas  dan  New  Balance  sedangkan sepatu  yang  kurang  laku  diminati  adalah  Puma  dan vans.
4.3. Pembahasan
Dari hasil analis data penjualan dan pengelompokan  produk  sepatu  di  Myi  Store  dengan algoritma  k-means, algoritma  K-Means dapat membantu  mengidentifikasi  tren  konsumen  terhadap produk  sepatu  di Myi  Store dengan  cara  Segmentasi konsumen, Algoritma  k-means bisa  digunakan  untuk menentukan clustering produk sepatu dengan langkah langkah  pemilihan  fitur,pemrosesan  data,  penentuan jumlah  cluster,  inisialisasi  pusat  cluster,  penetapan, dan evaluasi  cluster. dan hasil  analisis penjualan dan pengelompokan  produk  kopi  dapat  memberikan wawasan strategis untuk meningkatkan kinerja bisnis dan  profitabilitas Toko  Sepatu  Myi  Store adalah dengan  cara  pemahaman  konsumen,  penyesuaian harga,  strategi  pemasaran  yang  lebih  tepat  dan efisiensi.
Gambar 17. Jumlah Data Penjualan Sepatu
Hasil  penelitian  dari  pengelompokan  ini  dapat digunakan  untuk  menganalisis  jumlah  penjualan sepatu berdasarkan Cluster. Dapat diketahui, jumlah Penjualan  paling  tinggi  pada Cluster  2 ,  kemudian jumlah penjualan presatsi sedang pada Cluster 0 dan Cluster  3 ,  kemudian  jumlah  presatsi  terendah terdapat pada Cluster 1 .
Tabel 3 . Cluster 0
Dari  tabel  3  diatas  dengan cluster  0 penjualan sepatu dengan presentase penjualan sedang .
Tabel 4. Cluster 1 Tahun Bulan Merek Sepatu Terjual 2021 Januari Converes 10 2021 Februari New Balance 11 2021 April Nike 11 2021 Agustus New Balance 13 2021 Oktober Nike 11
Tahun Bulan Merek Sepatu Terjual 2022 April Nike 10 2022 Mei Puma 11 2022 Juni Vans 11 2022 Juli Converes 14 2022 Agustus New Balance 10 2022 September Adidas 9 2022 Oktober Nike 10 2022 November Puma 10 2023 Januari Converes 12 2023 Maret Adidas 10 2023 April Nike 10 2023 Mei Puma 12 2023 Juni Vans 10 2023 Juli Converes 11 2023 Agustus New Balance 10 2023 September Adidas 14 2023 November Puma 10 2023 Desember Vans 12
Dari tabel 4 diatas dengan cluster 1 penjualan sepatu dengan presentase penjualan paling rendah. Tabel 5. Cluster 2 Tahun Bulan Merek Sepatu Terjual 2021 Juli Converes 35
Dari  tabel  5  diatas  dengan cluster  2 penjualan sepatu dengan presentase penjualan paling tinggi.
Tabel 6. Cluster 3 Tahun Bulan Merek Sepatu Terjual 2021 Maret Adidas 27 2021 Juni Vans 23 2021 Desember Vans 22
Dari  tabel  6  diatas  dengan cluster  3 penjualan sepatu dengan presentase penjualan sedang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulannya,  berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan  penerapan  algoritma  klasterisasi  k- means  untuk  mengelompokkan  penjualan  sepatu impor di Myi Store, yang bertujuan untuk membantu toko  meningkatkan  penjualan  dan  manajemen  stok sesuai  dengan  preferensi  konsumen,  penulis  dapat menyimpulkan: Penelitian  ini  melakukan  4  kali percobaan dengan k yang berbeda. Dan diketahui dari 4 kali percobaan, nilai k yang paling optimal terdapat pada  k  =  4  dengan  hasil  DBI  nya  adalah  0.  189. Algoritma  menghasilkan  empat  klaster,  masing- masing  memiliki  karakteristik  penjualan  yang berbeda  tergantung  pada  merek  sepatu  yang  dijual. Klaster  tersebut  menunjukkan  pola  preferensi pembeli  terhadap  sepatu  yang  dijual  di  Myi  Store. Sepatu  yang  paling  dominan  di  klaster  adalah Converse  dan  Nike. Sepatu  yang  kurang  laku  dan kurang  diminati  adalah  Puma. Hasil  klasterisasi membantu Myi Store menyediakan stok barang  yang dibutuhkan dan sesuai dengan minat konsumen.
Tahun Bulan Merek Sepatu Terjual 2021 Mei Puma 16 2021 September Adidas 19 2021 November Puma 18 2022 Januari Converes 19 2022 Februari New Balance 20 2022 Maret Adidas 15 2022 Desember Vans 17 2023 Februari New Balance 18 2023 Oktober Nike 16
Saran  dari penerapan  algoritma  klasterisasi  k- means untuk penjualan di Myi Store masih  memiliki kelemahan, sehingga penulis menyarankan: Analisis Klaster  Mendalam; Investigasi  karakteristik  tiap klaster, termasuk  faktor lain seperti penjualan sepatu dan  produk  lainnya di toko  myi  store .  Eksplorasi Variabel  Lain; Tambahkan  variasi  jenis  dan  merek sepatu  untuk  meningkatkan  penjualan di Myi  Store. Penggunaan  Algoritma  K-Means; Terapkan  pada pasar  internasional,  tradisional,  dan  supermarket untuk meningkatkan penjualan, manajemen stok, dan mengurangi  penumpukan  barang  yang  kurang diminati.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Putriyana  dan  O.  Nurdiawan,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Kelulusan Siswa  SMK  Al  Huda  Kedungwungu  Dengan
Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Classifier,” Exp. Student Exp. , vol. 1, no. 1, hal. 1–7, 2023.
[2]  F.  Baihaqqi,  N.  Suarna,  dan  O.  Nurdiawan, “Sistem Informasi Gudang Berbasis Web Untuk Penyimpanan  Barang  Di  Pt  Mitra  Sukses Bangun  Bersama,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  1204–1211,  2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.7317.
[3]  S.  Aisyah,  R.  Astuti,  F.  M.  Basysyar,  dan  ..., “Convolutional Neural Networks for
Classification  Motives  and  the  Effect  of  Image Dimensions,” … (Rekayasa Sist. dan … , vol. 5, no. 158, hal. 181–188, 2024, [Daring]. Tersedia pada:
http://www.jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/art icle/view/5623%0Ahttps://www.jurnal.iaii.or.id /index.php/RESTI/article/download/5623/910
[4]  O. Nurdiawan, H. Susana, dan A. Faqih, “Deep Learning  for  Polycystic  Ovarian  Syndrome Classification  Using  Convolutional  Neural Network,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan
Teknol.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  hal.  218–226, 2024, doi: 10.33480/jitk.v9i2.4575.
[5]  R. Z. Anzary, D. A. Kurnia, dan O. Nurdiawan, “RANCANG BANGUN ALAT PAKAN IKAN OTOMATIS MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER  ESP8266  DENGAN BERBASIS INTERNET OF THINGS,” vol. 10, hal. 53–60, 2024.
[6]  T.  Abdi  Mangun,  O.  Nurdiawan,  dan  A.  Irma Purnamasari,  “Lung  Cancer  Analysis  Using  K- Nearst  Neighbor  Algorithm,” J.  Tek.  Ind.  Sist. Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  58–61,
2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.ubibanyuwangi.ac.id/index.php/j urnal_tinsika
[7]  I.  Heriyawan,  U.  Hayati,  dan  O.  Nurdiawan, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Akuntansi Menggunakan  Codeigniter  Dengan  Metode Scrum,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, hal. 1236–1241, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6597.
[8]  D. Anggarwati, O. Nurdiawan, I. Ali, dan D. A. Kurnia, “Penerapan  Algoritma K-Means Dalam Prediksi  Penjualan  Karoseri,” J.  Data  Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, hal. 58–62, 2021.
[9]  R.  Adhitama,  A.  Burhanuddin,  dan  R.  Ananda, “Penentuan  Jumlah  Cluster  Ideal  Smk  Di  Jawa Tengah  Dengan  Metode  X-Means  Clustering Dan K-Means Clustering Determining
Vocational  Ideal  Cluster  Number  in  Central Java  With  X-Means  Clustering  and  K-Means Clustering  Methods,” J. Inform. dan Komputer) Akreditasi  KEMENRISTEKDIKTI , vol. 3, no. 1, hal. 1–5, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[10]  V.  Miralda,  M.  Zarlis,  dan  E.  Irawan, “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Daging  Ayam  Buras,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  91–98,  2020, doi:
10.47065/bits.v2i2.493.