## CLUSTERING DATA PENJUALAN PRODUK KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI PT. CITRA TEKNIK MEDICA (STUDI KASUS: PT. CITRA TEKNIK MEDICA)
Husni Mubarok, Bambang Irawan, Tati Suprapti Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia hmrempah299@gmail.com

## ABSTRAK
Penawaran  produk  kesehatan  merupakan  bagian  penting  dari  industri  kesehatan  yang  terus  berkembang seiring  meningkatnya  kesadaran  masyarakat  akan  layanan  medis.  PT.  Citra  Teknik  Medica  sebagai  salah  satu pemain  utama berperan dalam  menyediakan berbagai produk dan jasa  untuk  mendukung  fasilitas kesehatan di Indonesia. Dengan permintaan yang terus meningkat dari konsumen, penting bagi PT. Citra Teknik Medica untuk mengidentifikasi produk-produk yang paling diminati untuk mengoptimalkan strategi penjualan dan pengelolaan stok barang. Penelitian ini bertujuan untuk  melakukan analisis terhadap  data penjualan produk kesehatan  yang paling  diminati  di  PT.  Citra  Teknik  Medica  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering.  Metode  penelitian mengikuti proses Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi seleksi data, preprocessing, transformasi data, penerapan Algoritma K-Means Clustering, dan evaluasi hasil menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Data  yang  digunakan  adalah  data  penjualan  produk  kesehatan  tahun  2018-2022  yang  diperoleh  dari  PT.  Citra Teknik Medica. Dari percobaan dengan variasi jumlah cluster (K) dari 2 hingga 7, ditemukan bahwa nilai Davies Bouldin Index (DBI) teroptimal dimiliki oleh cluster 4 (K=4) dengan nilai DBI 1.566.714.125.739.650.000 yang paling  mendekati  0,  menunjukkan  pengelompokan  produk  kesehatan  terbaik  berdasarkan  kuantitas  penjualan dengan menggunakan 4 cluster.
Kata kunci :  Algoritma K-means, Knowledge Discovery in Databases (KDD), Analisis Data Penjualan Produk Kesehatan, Davies Bouldin Index (DBI)

## 1. PENDAHULUAN
Penawaran produk kesehatan merupakan bagian dari  bisnis  kesehatan  yang  terus  berkembang  seiring dengan  meningkatnya  kesadaran  masyarakat  akan pentingnya  layanan  medis.  PT  Citra  Teknik  Medica sebagai  salah  satu  pemain  utama  dalam  industri  ini memainkan  peran  penting  dalam  menyediakan berbagai  item  dan  organisasi  spesialis  untuk peningkatan  klinik  darurat  di  seluruh  Indonesia, terutama di bidang perolehan fasilitas gas klinis fokus dan  hiasan,  misalnya, Argon  6  M3,  Asetilin  3  KG, Karbon  Dioksida  20  kg,  Liquid  Oksigen,  Nitrogen  6 M3,  Nitrous  oxide  20  KG,  Nitrous  oxide  25  kg, Oksigen 1 M3, Oksigen 6M3, Udara Tekan 6 M3, VGL Oksigen 160 LITER, Flowmeter with Humidifier 0-15 Lpm/ Dewasa Pahsco, ALARM GASES CONTROL 2 GAS CTM, Pigtail Check Valve to Kran, Regulator O2 H25DS/ 825-25 Bar, CENTRAL OXYGEN  (O2) KAP 2  X  10  CYL  (20  TABUNG)  SYSTEM  MANUAL,  Air Compressor  Regulator  1/2"  AW  4000,  Copper  Tube Tembaga dia 8 x 2 mm, Twin Flowmeter Oxygen dan lain-lain yang mendukung upaya perawatan kesehatan yang  berkualitas.  Untuk  memaksimalkan  efisiensi dalam strategi penjualan, perusahaan perlu memanfaatkan sumber daya yang ada secara optimal. Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  adalah analisis k-means.
Penggunaan  algoritma k-means telah  menjadi trend utama dalam berbagai industri, termasuk industri kesehatan.  Data  penjualan  produk  kesehatan  yang
dihasilkan  oleh  PT.  Citra  Teknik  Medica  mencakup berbagai  aspek,  seperti  bulan,  tahun,  nama  barang, satuan, kuantitas, penjualan dan faktor-faktor lain yang memengaruhi  keputusan  pembelian.  Analisis  data  ini menjadi semakin penting untuk membantu perusahaan memahami  perilaku  pelanggan,  tren  penjualan,  dan peluang bisnis yang dapat ditingkatkan.
Salah  satu  algoritma  yang  dilakukan  peneliti dalam menganalisis data penjualan adalah algoritma k- means .  Algoritma  ini  dikenal  sebagai  salah  satu metode klastering yang digunakan dalam analisis data untuk  mengelompokkan  suatu  set  data  menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  cara mengelompokkan  data  ke  dalam  (K)  kelompok (klaster) berdasarkan jarak euclidean antara titik data dan  pusat  klaster.  Proses  ini  melibatkan  inisialisasi pusat  klaster  secara  acak,  perhitungan  jarak,  dan pembaruan pusat klaster hingga konvergensi. Dengan menerapkan  algoritma K-Means pada  data  penjualan produk  kesehatan  di  PT.  Citra  Teknik  Medica, perusahaan dapat mengidentifikasi segmen pelanggan berdasarkan  pola  pembelian  produk  kesehatan. Dengan memahami preferensi dan perilaku pembelian, perusahaan  dapat  menyusun  strategi  pemasaran  yang lebih tepat sasaran untuk setiap kelompok pelanggan. Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  analisis  terhadap  data  penjualan  produk kesehatan  yang  paling  diminati  di  PT.  Citra  Teknik Medica menggunakan algoritma K-Means . Hasil dari
penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan dalam mengoptimalkan  pengelolaan  stok,  distribusi  produk, strategi penjualan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan  mengidentifikasi  peluang  bisnis  yang  belum terggali.
Metode-metode yang tersedia dalam data mining untuk  tujuan  prediksi  mencakup  metode Knowledge Discovery  in  Databases (KDD)  adalah  suatu pendekatan sistematis untuk mengekstrak pengetahuan yang berharga dari data besar atau basis data yang  kompleks. Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) melibatkan beberapa tahapan yang membentuk  suatu  siklus,  dan  sering  kali  terkait  erat dengan penggunaan teknik analisis data, statistika, dan machine  learning.  Berikut  adalah  tahapan  umum dalam  proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) yaitu prediktif dan deskriptif Selain itu, metode K-Means juga merupakan salah satu pendekatan yang relevan.  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk melakukan  pengelompokan  atau  klasterisasi  data. Tujuannya  adalah  untuk  membagi  sekumpulan  data menjadi  beberapa  kelompok-kelompok  atau  klaster berdasarkan  kemiripan  karakteristik  tertentu  yang disebut  klaster.  Salah  satu  keunggulan  yang  dimiliki oleh  metode K-Means adalah  sederhana,  mampua mengolah  kumpulan  data  dalam  jumlah  besar, menghasilkan  kumpulan cluster yang  stabil,  dapat melakukan  generalisai cluster dengan berbagai bentuk dan ukuran, dapat adaptasi data yang baru.
PT. CITRA TEKNIK MEDICA adalah organisasi  yang  memiliki  pengalaman  praktis  dalam menyediakan  barang-barang  dan  administrasi  yang diperlukan  dalam  pengembangan  klinik  medis  di seluruh  Indonesia.  Terutama  di  bidang  akuisisi perusahaan  dan  perangkat  keras  Focal  Gas  Klinis. Selain  itu,  organisasi  ini  juga  dinamis  dalam administrasi top off Gas Klinis berbasis ritel di seluruh Wilayah  Showcase,  yang  mencakup  seluruh  wilayah Jawa Barat dan mencakup klinik yang berbeda, mulai dari  Kelas  A  hingga  Kelas  B.  Melihat  besarnya permintaan  yang  terus  meningkat  dari  konsumen terhadap  produk-produk  ini,  maka  sangat  penting untuk  melakukan clustering terhadap  produk  yang paling  diminati  oleh  konsumen. Clustering ini memiliki tujuan utama untuk memberikan kemudahan bagi  tim  pengelola  stok  barang  di  PT.  Citra  Teknik Medica  dalam  perencanaan  penyediaan  stok  barang. Selain  itu, clustering ini  juga  berfungsi  untuk memberikan informasi lanjut kepada organisasi dalam hal  barang  yang  paling  sering  dibeli  oleh  pembeli. Mengingat  gambaran  dasar  ini,  sebuah  penelitian diusulkan  dengan  judul  " Clustering Data  Penjualan Produk Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means Di PT. Citra Teknik Medica".
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  penelitian  berjudul  "Clustering  Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor
Menggunakan Metode K-Means," Fintri Indriyani dan Eni  Irfian  membahas  cara  membuat  rekomendasi untuk barang yang diminati secara signifikan, kurang diminati,  atau  keduanya.  Tujuan  utama  penelitian  ini adalah  memberikan  panduan  kepada  manajemen dalam  mengelola  stok  barang,  sehingga  dapat mencegah kekecewaan pelanggan karena barang yang diinginkan tidak tersedia.[1]
Dalam Penelitian berjudul “Analisa Cluster Data Transaksi  Penjualan  Minimarket  Selama  Pandemi Covid-  19  dengan  Algoritma  K-means”  oleh  Iis Setiawan Mangku Negara, dkk. membahas penggunaan  perhitungan  pengelompokan  k-means untuk  memecah  informasi  pertukaran  penawaran  di Pasar  Berkah  Abadi  Tegal  menjadi  kelompok  yang lebih  kecil.  Hasil  perhitungan  ini  memberikan  tiga jenis  kelompok  informasi  transaksi,  yaitu  barang dengan jumlah transaksi sedikit, sedang, dan banyak, masing-masing  direpresentasikan  oleh  kelompok  0, kelompok 1, dan kelompok 2. Kelompok 2 terdiri dari 57  produk  dengan  transaksi  dan  total  penjualan terbanyak, sementara kelompok 1 terdiri dari 5 produk dengan transaksi dan total penjualan sedang. Sisanya adalah  produk  dengan  total  penjualan  yang  lebih rendah.  Model  pengelompokan  k-means  ini  juga mencapai tingkat ketepatan sebesar 87%.[2]
Dalam  penelitian  berjudul  “Clustering  History Data  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K-Means” yang  dilakukan  oleh  Yogiswara  Dharma  Putra,  dkk. diperincikan perhitungan K-Means pada 23 informasi transaksi stok barang dagangan yang telah selesai dari tahun  2019  hingga  2020.  Fokus  klasifikasi  produk mencakup  PC,  PC,  dan  printer,  dan  hasilnya menghasilkan tiga kelompok yang dijelaskan sebagai sepenuhnya  menarik,  memikat,  dan  kurang  memikat. Dengan  mempertimbangkan  centroid  mendasari, khususnya C1 (800, 580, 200), C2 (500, 450, 300), dan C3 (100, 190, 95), penelitian ini menyimpulkan bahwa kelompok  1  (benar-benar  memikat)  terdiri  dari  5 barang,  kelompok  2  (menarik)  terdiri  dari  4  barang, dan  kelompok  3  (kurang  memikat)  terdiri  dari  14 barang  dengan  titik  centroid  terakhir  masing-masing C1 (911.8, 853, 58.8), C2 (442.5, 426.25, 16.25), dan C3 (97.85, 86, 11.85).[3] Dalam penelitian berjudul “Klasterisasi Penjualan  Paicaian  Untuk  Meningicatican  Strategi Penjualan  Barang  Menggunakan  K-Means”  yang dilakukan  oleh  Chandra  Purnama,  dkk.  tujuan  dari penelitian ini adalah untuk memberikan suatu bentuk rekomendasi  berupa  nama  produk,  jenis  produk, jumlah  produk  yang  terjual,  bulan  dimana  produk tersebut  paling  banyak  terjual,  dan  warnanya berdasarkan  data  yang  digunakan  dalam  proses clustering.  Pada  penelitian  ini,  metode  K-Means digunakan untuk meningkatkan strategi penjualan.[4]
Dalam  penelitian  berjudul  “Penerapan  Metode K-Means  dalam  Penjualan  Produk  Souq.Com”  yang dilakukan oleh Fadli Amin, dkk. menggunakan teknik k-means  untuk  membagi  produk  menjadi  dua kelompok, yaitu yang laris dan yang tidak laris. Hasil
penelitian  menunjukkan  bahwa  produk  makanan  dan minuman  termasuk  dalam  kategori  laris,  sementara produk perawatan kecantikan termasuk dalam kategori tidak laris. Analisis tersebut melibatkan pengelompokan  hingga  penekanan  kelima,  di  mana titik  tengah  tetap  konstan  dan  tidak  ada  perubahan informasi  di  antara  kelompok.  Hasil  akhirnya menghasilkan tiga kelompok, yaitu kelompok produk paling laris (C1) dengan 8 produk, kelompok produk laris  lainnya  (C2)  dengan  26  produk,  dan  kelompok produk kurang laris (C3) dengan 16 produk.[5]
Dalam penelitian berjudul “Analisis Pengelompokan  Data  Pelelangan  Barang  Dengan Metode  K-Means  Clustering”  yang  dilakukan  oleh Muhammad  Reza  Fahlevi,  dkk.  digunakan  teknik  K- Means  Clustering  untuk  mengumpulkan  informasi penjualan  yang  tidak  sepenuhnya  ditentukan  oleh beberapa aturan, terutama terfokus pada Kredit Tunai dan  Biaya  Penjualan.  Hasil  akhir  dari  pengujian strategi  K-Means  Clustering  dan  penerapannya  pada aplikasi  menunjukkan  keseragaman  hasil  dalam mengumpulkan  informasi  penjualan,  terutama  untuk jenis  kredit  kecil  yang  terdiri  dari  17  informasi pelanggan,  jenis  kredit  sedang  yang  terdiri  dari  5 informasi pelanggan, dan jenis kredit besar yang terdiri dari 2 informasi pelanggan.[6]
Dalam  penelitian  berjudul  “Penerapan  data mining  metode  k-means  clustering  untuk  analisa penjualan  pada  toko  fashion  hijab  Banten”  yang dilakukan oleh Normah, dkk. data yang menjadi fokus adalah data stok pakaian dari bulan Juli 2019 hingga September  2019  di  toko  Helai.  Data  tersebut mencakup aspek-aspek seperti stok awal, stok terjual, dan  stok  terakhir,  yang  akan  menjadi  subjek pembahasan dalam ulasan ini.[7]
Dalam  penelitian  berjudul  “Clustering  Data Penjualan Produk Makanan pada Toko Toserba Yogya Siliwangi  dengan  Menggunakan  Metode  K-Means” yang  dilakukan  oleh  Noviati,  dkk.  membahas  hasil penelitian  di  Toserba  Yogya  Siliwangi  dengan menggunakan  data  penjualan  produk  makanan kategori snack pada bulan Desember 2021. Penelitian ini  melibatkan  470  data  dan  menerapkan  metode clustering,  khususnya  K-Means  melalui  aplikasi RapidMiner.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  produk makanan  kategori  snack  dapat  dibagi  menjadi  tiga cluster, yaitu cluster_1 dengan jumlah item sebanyak 3,  cluster_2  dengan  jumlah  item  sebanyak  13,  dan cluster_0  dengan  jumlah  item  sebanyak  454.  Devies Bouldin  juga  menunjukkan  hasil  running  sebesar  - 0.487, mendekati angka 1.[8]
Dalam penelitian yang berjudul “Clustering Data Persediaan  Barang  dengan  Menggunakan  Metode  K- Means”  yang  dilakukan  oleh  Dadan  Ramdhan,  dkk.
hasil  penelitian  diperoleh  dengan  membagi  data menjadi  dua  kelompok:  kelompok  dengan  jumlah cluster  paling  sedikit  dan  kelompok  dengan  jumlah cluster  paling  banyak.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan bahwa pengelompokan persediaan barang  dengan  menggunakan  strategi  K-Means terbukti sangat efektif dalam memperoleh nilai tipikal di dalam jarak dan kerumitan waktu.[9]
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Data  Mining  Transaksi  Penjualan  Menggunakan Algoritma Clustering dengan Metode K-Means” yang dilakukan  oleh  Nur  Afiasari,  dkk.  Membahas konsekuensi  dari  transaksi  pertukaran  informasi  di Toko  Lampu  Bill  di  Gg.  5  Utara  No.65  RW.  2 Karangampel Kidul, Karangampel, Kabupaten Indramayu,  Jawa  Barat  45283,  dibahas  secara  rinci. Penelitian ini memanfaatkan data penjualan sebanyak 160  produk,  dengan  model  algoritma  K-Means digunakan  untuk  mengakses  dataset.  Pengelompokan k-implisit  dataset  dilakukan,  dan  eksekusi  jarak berkelompok digunakan untuk menguji hasil pengelompokan. Hasil  eksplorasi menunjukkan adanya  3  kelompok  yang  secara  khusus  dapat diidentifikasi  sebagai  menarik,  kurang  menarik,  dan tidak menarik. Informasi lebih lanjut mengungkapkan bahwa Cluster_0 dianggap sebagai barang yang dapat dipasarkan  dengan  skor  14.131,  Cluster_2  dianggap sebagai  barang  yang  kurang  menarik  dengan  skor 20.583, dan Cluster_1 dianggap sebagai barang  yang tidak dapat dipasarkan dengan skor 34.241.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Knowledge Discovery in Database
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah metode  yang  digunakan  untuk  dapat  memperoleh pengetahuan  yang  berasal  dari  database  yang  ada. Hasil pengetahun yang diperoleh dapat dimanfaatkan untuk  basis  pengetahuan  (knowledge  base)  yang digunkan  dalam  keperluan  mengambil  keputusan. Berikut  adalah  langkah-langkah  Metode  Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam penelitian ini:
Gambar 1. Alur KDD
Tabel 1. Tahapan KDD
Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Selection Seleksi Data Tahapan ini  dilakukan untuk meningkatkan akurasi dan kualitas hasil data mining dengan mengidentifikasi atribut yang akan digunakan dalam analisis klasterisasi data penjualan produk kesehatan di PT. Citra Teknik Medica menggunakan Algoritma K-Means.
Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Preprocessing Data Pembersihan Data Tahapan ini akan dilakukan untuk pembersihan data karena data yang diperoleh masih berupa data mentah atau data yang nilainya hilang atau tidak valid. Transformation Data Mengubah Data Tahapan ini dilakukan untuk mengubah data agar sesuai dengan format yang mendukung dalam proses pengolahan data mining . Data Mining Penerapan Metode Data Mining Tahap data mining adalah inti dari proses Knowladge Discovery in Database
(KDD). Untuk penelitian ini menggunakan metode Clustering dengan Algoritma K-Means. Interpretation/ Evaluation Evaluasi Tahapan ini akan menganalisis hasil klasterisasi guna memahami faktor-faktor yang memiliki dampak pada penelitian. Selain itu, akan dilakukan evaluasi performa model Clustering dengan Algoritma K-Means menggunakan Davies Bouldin Indeks (DBI), dengan tujuan untuk mengukur efektivitas pengelompokan dengan mengukur kuantitas dan kualitas data yang dikumpulkan.

## 3.2. Sumber Data
Penelitian ini  menggunakan data sekunder  yang diperoleh  dari  sumber  selain  objek  atau  subjek penelitian itu sendiri. Data yang digunakan merupakan informasi  transaksi berupa angka-angka akurat  untuk item-item  Kesehatan  dalam  periode  2018-2022  yang diperoleh  secara  langsung  dari  PT  Citra  Teknik Medica  guna  mendapatkan  informasi  yang  unik  dan bersifat subjektif.

## 3.3. Populasi Dan Sampel
Dalam  penelitian  ini,  populasi  yang  diteliti adalah keseluruhan data penjualan produk kesehatan di PT. Citra Teknik Medica. Sebagai sampel, diambil 735 data  penjualan  produk  kesehatan  dari  populasi tersebut.  Data  sampel  diperoleh  melalui  wawancara dengan  pihak  HRD,  Akuntansi,  dan  Marketing  PT. Citra Teknik Medica. Data sampel yang dikumpulkan mencakup  informasi  meliputi  Bulan,  Tahun,  Nama Barang, Satuan, Kuantitas, dan Penjualan.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah menerapkan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk mengelompokkan  data  penjualan  produk  kesehatan yang  terjual  paling  banyak,  dengan  tahapan  meliputi pengumpulan  data  penjualan,  preprocessing  data, seleksi  atribut  relevan,  implementasi  Algoritma  K- Means  Clustering  dengan  penentuan  jumlah  cluster yang sesuai, melakukan clustering produk berdasarkan karakteristik  serupa  menggunakan  K-Means,  dan mengevaluasi performa algoritma dengan menghitung nilai Davies Bouldin Index (DBI).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Data  yang  digunakan  ini  data  tahun  2018-2022 dengan  jumlah  735  record  dan  6  attribut  diantaranya yaitu bulan, tahun, nama barang, satuan, kuantitas dan penjualan.
Gambar 2. Operator read Excel
Operator “Read  Excel” pada RapidMiner digunakan  untuk  mengimpor  data  dari file  excel ke dalam  proses  analisis RapidMiner .  Fungsi  utamanya adalah  membaca  data  yang  disimpan  dalam  format excel dan mengonversinya menjadi dataset yang dapat digunakan  dalam  proses  analisis  data.  Dataset  yang digunakan adalah dataset penjualan produk kesehatan di PT. Citra Teknik Medica.
Gambar 3 . Operator Set Role
Set  Role ,  fitur  ini  berfungsi  untuk  membedakan baris pernamaan atribut koordinat dan prediksi posisi yang  yang  akan  dimasukan  kedalam  kategori  ‘label’. Agar pada saat pengkategorian data ‘label’ tidak ikut serta terhitung dan merubah hasil. Untuk atribute yang digunakan  unuk  label  dapat  dilihat  pada  gambar  4. dibawah.
Gambar 4. Attribute Name
Gambar 5. Operator Select Attribute
Select  Attributes ,  operator  ini  digunakan  untuk memfilter  data  apa  saja  yang  akan  digunakan  dalam pemrosesan  data. Attribut dalam  dataset  penjualan produk kesehatan ada 6 attribut tidak ada pemfilteran
attribut , attribut yang digunakan tetap 6 attribut yang sudah  ada. Attribut yang  digunakan  yaitu  bulan, kuantitas, nama barang, penjualan, satuan dan tahun . Untuk  proses  pemilihan  attribut  dapat  dilihat  pada Gambar 6. berikut.
Gambar 6. Select Atribute
Setelah  tahapan  proses  seleksi  data  dilakukan dapat ditentukan bahwa attribut yang digunakan untuk proses clustering menggunaka  algoritma K-Means yaitu nama barang sebagai id dan bulan, satuan, tahun, kuantitas, penjualan sebagi attribut. Dapat dilihat pada Gambar 7. berikut.
Gambar 7 Hasil Seleksi Atribute

## 4.2. Data Transformation
Pada  tahap  data transformation ini  dilakukan untu  merubah  format type  attribut ,  dikarenakan  pada penelitian  tidak  ada  data  yang  diperlu  dirubah  maka pada  tahap  ini  tidak  digunakan,  proses  dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.

## 4.3. Data Mining
Gambar 8 . Operator K-Means Clustering
Algoritma K-Means  Clustering digunakan  pada tahap  data  mining  pada  proyek  tugas  akhir  ini. Algoritma K-Means  Clustering digunakan  untuk melakukan  pengelompokan  pada  dataset  penjualan produk  kesehatan  ke  dalam  jumlah cluster terbaik denngan nilai DBI ( Davies Bouldin Index ) teroptimal.
Gambar 9. Parameters K-Means Clustering
Berdasarkan  Gambar  9.  penerapan  parameter jumlah  sebanyak  7  (k=7)  dengan  10  kali  iterasi mengubah jumlah klaster (k). Pada parameter measure type diterapkan Numerical Measure dan menggunakan Eucludin Distance .

## 4.4. Interpreatation/Evaluation
Gambar 10. Performance Proses  evaluasi  pada  penelitian  ini  digunakan operator Performance ( Clulster Distance Performance ).  Operator  ini  memiliki  2  jenis  kriteria pada  parameternya,  yaitu Average  Within Centroid Distance dan  juga Davies  Bouldin  Index (DBI)  dan juga  menerapkan parameter  Maximize agar  dapat dihasilkan nilai DBI non-negatif(> = 0).
Setelah  proses  pemilihan  informasi,  penentuan informasi,  dan  perubahan  informasi  pada  dataset, informasi  tersebut  dapat  ditangani  dalam  proses penggalian informasi dengan menggunakan perhitungan K-Means Clustering.
Gambar 11. Visualisasi Hasil Klasterisasi
Pada parameter operator K-Means telah diterapkan jumlah klaster (K) sebanyak 7. Penerapan ini menghasilakn klasterisasi dataset penjualan produk kesehatan di PT. Citra Teknik Medica terbagi kedalam 7 klaster dengan jumlah items yang berbeda.
Tabel 2. Jumlah Item setiap Cluster No. Cluster Jumlah Items 1. Klaster 0 630 2. Klaster 1 4 3. Klaster 2 10 4. Klaster 3 15 5. Klaster 4 49 6. Klaster 5 1 7. Klaster 6 26 Total Number Of Items 735
Berdasarkan  tabel  2.  di  jelaskan  items  yang masuk  kedalam  klaster  0  sebanyak  630  items, kemudian  items  yang  masuk  kedalam  klaster  1 sebanyak  4,  items  yang  masuk  kedalam  klaster  2 sebanyak  10,  items  yang  masuk  kedalam  klaster  3 sebanyak  15,  item  yang  masuk  kedalam  klaster  4 sebanyak  49,  items  yang  masuk  kedalam  klaster  5 sebanyak  1,  items  yang  masuk  kedalam  klaster  6 sebanyak 26, jadi jumlah total number of items adalah 735 items.
Penerapan operator performance ( Cluster Distance  Performance )  untuk  tahap  evaluasi  pasa RapidMiner memiliki salah satu output berupa Davies Bouldin  Index .  Dilakukan  7  kali  percobaan  untuk menemukan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI) teroptimal,  dimulai  dari  penerapan  ke  dalam  klaster berjumlah  2  (K  =  2  )  sampai  penerapan  ke  dalam klaster berjumlah 7 (K = 7). Percobaan ini dilakukan untuk mencari jumlah klaster terbaik berdasarkan nilai Davies Bouldin Index (DBI) nya.
Gambar 12. Avg Dist
Berdasarkan  informasi  pada  gambar  12.  setelah dilakukan percobaan untuk menentukan jumlah klaster dari K = 2 sampai K = 7, gambar avg dist pada siku line  ditentukan  bahwa  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI) teroptimal dimiliki oleh klaster 4 (K = 4) dengan nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  yang  paling mendekati 0 sebesar 1.566.714.125.739.650.000.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  data penjualan produk kesehatan yaitu pemilihan data-data yang  digunakan  ini  data  tahun  2018-2022  dengan jumlah 735 record. Visualisasi Hasil Klasterisasi Pada parameter operator K-Means  telah diterapkan jumlah klaster  (k)  sebanyak  7.  Peneliti  mendalami  7  klaster dengan  jumlah  item  yang  berbeda.  Percobaan  ini
dilakukan  untuk  mencari  jumlah  klaster  terbaik berdasarkan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  nya. Setelah  dilakukan  percobaan  untuk  menentukan jumlah klaster dari K = 2 sampai K = 7, gambar rata- rata dist pada garis siku ditentukan bahwa nilai Davies Bouldin  Index  (DBI)  teroptimal  yang  dimiliki  oleh klaster  4  (K  =  4)  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index (DBI) yang paling mendekati 0 sebesar 1.566.714.125.739.650.000. Adapun saran dari penulis  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  analisis dapat  lebih  dikembangkan  menggunakan  algoritma yang lainnya seperti algoritma Apriori, X-Means. Atau menggunakan metode analisis software yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  109,  2019,  doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[2]  I.  S.  Mangku  Negara,  P.  Purwono,  and  I.  A. Ashari,  “Analisa  Cluster  Data  Transaksi Penjualan  Minimarket  Selama  Pandemi  Covid- 19  dengan  Algoritma  K-means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, p. 153, 2021, doi: 10.31328/jointecs.v6i3.2693.
[3]  Y.  Dharma  Putra,  M.  Sudarma,  and  I.  B.  A. Swamardika, “Clustering History Data Penjualan Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Maj.  Ilm. Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 195, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p03.
[4]  C.  Purnama,  W.  Witanti,  and  P.  Nurul  Sabrina,
“Klasterisasi Penjualan Pakaian untuk Meningkatkan Strategi Penjualan Barang Menggunakan K-Means,” J. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 35–38, 2022, doi:
10.47292/joint.v4i1.79.
[5]  F.  Amin,  D.  S.  Anggraeni,  and  Q.  Aini, “Penerapan  Metode  K-Means  dalam  Penjualan Produk Souq.Com,” Appl. Inf. Syst. Manag. , vol. 5, no. 1, pp. 7–14, 2022, doi: 10.15408/aism.v5i1.22534.
[6]  M. R. Fahlevi, D. Ridha, D. Putri, and E. Syahrin, “Analisis  Pengelompokan  Data  Pelelangan Barang  Dengan  Metode  K-Means  Clustering,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. , vol.  8,  no.  1,  pp.  53–61,  2023,  [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasi k/article/view/541
[7]  A.  S.  Normah,  Siti  Nurajizah,  “Penerapan  Data Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Analisa  Penjualan  Pada  Toko  Fashion  Hijab Banten,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[8]  N. Noviati, M. Mulyawan, D. A. Kurnia, and A. R.  Rinaldi,  “Clustering  Data  Penjualan  Produk Makanan  pada  Toko  Toserba  Yogya  Siliwangi dengan Menggunakan Metode K-Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 7, no. 1,
pp. 77–84, 2022, doi:
10.54367/means.v7i1.1850.
[9]  D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, A. Ajiz, and  K.  Kaslani,  “Clustering  Data  Persediaan Barang  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
[10]  N.  Afiasari,  N.  Suarna,  and  N.  Rahaningsi, “Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan  Algoritma  Clustering  dengan Metode K-Means,” J. SAINTEKOM , vol. 13, no. 1, pp.
100–110,
2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.402.