Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 27 - 33
Analisis Metode K-Medoids Pada Penjualan Produk
Smartphone Vivo Di Kota Pematangsianta r
Mita Yustika 1 , Agus Perdana Windarto 2 , Yuegilion Pranavarna Purba 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia
1 Mitayustika2017@gmail.com

## Abstract
Globalization  is  a  very  promising  era  of  openness  and  freedom,  where  a communication  which  is  a  means  to  obtain  information  is  expected  to  be  carried  out easily  and  effectively.  One  of  the  communication  media  in  question  is  a  cellphone.  The users of cellphones or cellphones used to be limited to the elite, but for now it has begun to  penetrate  various  circles  of  society  ranging  from  students,  university  students,  civil servants and even ordinary people who have used it... K-Medoids Clustering is one of the one  technique  of  one  of  the  data  mining  functionality,  the  clustering  algorithm  is  an algorithm for grouping a number of data into certain data groups (clusters). While data mining, often referred to as Knowledge Discovery In Database (KDD) is an activity  that includes the collection, use of historical data to find regularities, patterns or relationships in large data sets aimed at finding out the Vivo Smartphone brand that is selling well in the market so that it  can be done. early procurement. From this study, it  was found that Vivo smartphones with the brand S1 Pro 8+128, V17 Pro, V19 8+128GB, V19 8+256GB, Y11 2+32GB, Y12 3+64GB, Y17 4+128GB, Y19 6+128GB are brands which sold a lot. With  the  results  obtained  can  provide  information  to  PT.  Vivo  is  improving  its  service even  better  by  increasing  the  stock  of  Vivo  smartphones  which  are  in  great  demand, especially in the city of Pematangsiantar.
Keywords : K-Medoids,  Clustering,  Data  mining,  Rapidminer,  Vivo Smartphone.

## Abstrak
Globalisasi  merupakan  era  yang  sangat  menjanjikan  keterbukaan  dan  kebebasan, dimana  sebuah  komunikasi  yang  merupakan  sarana  untuk    mendapatkan  informasi diharapkan  dapat  dilakukan  dengan  mudah  dan  efektif.  Salah  satu  media  komunikasi yang  dimaksud  adalah  Handphone.  Para  pengguna  handphone  atau  telepon  genggam dulu  hanya  terbatas  pada  kalangan-kalangan  elit,  namun  untuk  saat  ini  sudah  mulai merambah  ke  berbagai  kalangan  masyarakat  mulai  dari  pelajar,  mahasiswa,  pegawai negeri  bahkan  masyarakat  biasa  sudah  banyak  yang  menggunakannya.  K-Medoids Clustering  merupakan  salah  satu  teknik  dari  salah  satu  fungsionalitas  data  mining, algoritma  clustering  merupakan  algoritma  pengelompokkan  sejumlah  data  menjadi kelompok–kelompok data tertentu (cluster). Sedangkan Data mining, sering juga disebut sebagai  Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar  yang  bertujuan  dalam  mengetahui  merk Smartphone  Vivo  yang  laku  dipasaran  sehingga  dapat  dilakukan  pengadaan  barang secara dini. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa smartphone vivo dengan merk S1 Pro  8+128,  V17  Pro,  V19  8+128GB,  V19  8+256GB,  Y11  2+32GB,  Y12  3+64GB,  Y17 4+128GB,  Y19  6+128GB  merupan  merk  yang  banyak  terjual.  Dengan  hasil  yang diperoleh  dapat  memberikan  informasi  kepada  PT.  Vivo  dalam  meningkatkan  pelayan yang  lebih  baik  lagi  dengan  memperbanyak  stok  smarphone  Vivo  yang  paling  banyak diminati khususnya di kota Pematangsiantar.
Kata Kunci: K-Medoids, Clustering, Data mining, Rapidminer, Smartphone Vivo.
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 27 - 33

## 1. Pendahuluan
Istilah data mining dan knowledge discovery in database (KDD) sering kali digunakan secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dalam suatu  basis  data  yang  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut  memiliki  konsep  yang berbeda,  tetapi  berkaitan  satu  sama  lain.  Salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan  proses KDD adalah data miningProses pengelompokkan dapat dilakukan dengan mengimplementasikan Data  Mining metode cluster ing,  salah  satunya  yaitu  metode  K- Medoids. Tujuan dari Data Mining yaitu mencari trend atau pola yang diinginkan dalam database  besar  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  pada  waktu  yang  akan datang  [1].  Globalisasi  merupakan  era  yang  sangat  menjanjikan  keterbukaan  dan kebebasan,  dimana  sebuah  komunikasi  yang  merupakan  sarana  untuk    mendapatkan informasi  diharapkan  dapat  dilakukan  dengan  mudah  dan  efektif.  Salah  satu  media komunikasi  yang  dimaksud  adalah Handphone. Para  pengguna handphone atau  telepon genggam  dulu  hanya  terbatas  pada  kalangan-kalangan  elit,  namun  untuk  saat  ini  sudah mulai  merambah  ke  berbagai  kalangan  masyarakat  mulai  dari  pelajar,  mahasiswa, pegawai negeri bahkan masyarakat biasa sudah banyak yang menggunakannya.
Cluster ing  merupakan  salah  satu  teknik  dari  salah  satu  fungsionalitas  data  mining, algoritma cluster ing  merupakan  algoritma  pengelompokkan  sejumlah  data  menjadi kelompok–kelompok  data  tertentu  ( cluster ).  Adapun  tahapan  data  mining  salah satunya  yaitu Clustereng Untuk  menghilangkan  data  noise  (data  yang  tidak relevan/berhubungan  langsung  dengan  tujuan  akhir  proses  datamining,  misal:  data mining  yang  bertujuan  untuk  menganalisa  hasil  penjualan,  maka  data-data  dalam kumpulan  seperti  ”nama  pegawai,  umur”,  dan  sebagainya  dapat  diignore)  dan  tidak konsisten. Penelitian sebelumnya antara lain menggunakan algoritma K-Medoids dan K- Means untuk  pengelompokkan  wilayah  sebaran  cacat  pada  anak  dapat  dilakukan  untuk proses  pengelompokan  sesuai  dengan  informasi  yang  dimiliki  oleh  data,  sehingga  dapat diketahui  wilayah  mana  yang  memiliki  sebaran  cacat  yang  tinggi  dengan  batasan  usia dibawah  18  tahun  [2][3].  Selanjutnya  dengan  tema clustering pada  penanganan  kasus diare  di  Indonesia.  Untuk  mengetahui  daerah  mana  saja  yang  paling  tinggi  dan  paling rendah dalam hal kasus diare yang ada di Indonesia [4].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  menjelaskan  langkah  –  langkah  yang  akan  digunakan  serta merupakan  urutan-urutan  yang  dilakukan  dalam  melakukan  sebuah  penelitian  dimana metodologi  penelitian  menjelaskan  kerangka  kerja  penelitian  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  ada  K-Medoids  pada  penelitian  ini.  Metodologi  penelitian  ini dilakukan dengan cara sistematis yang digunakan sebagai acuan dalam penelitian. Dalam metodologi penelitian ada kerangka kerja penelitian yang memilki beberapa tahapan yang berguna dalam mengambarkan proses penelitian dari awal hingga memperoleh hasil dari penelitian  yang  nantinya  mudah  dipahami.  Metode K-Medoids  merupakan  teknik  partisi klasik clustering yang  mengelompokkan    data  set  dari n objek  ke  dalam  kelompok k dikenal  apriori.    Metode  ini  menggunakan  objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili sebuah cluster .  Objek  yang  terpilih  untuk  mewakili  sebuah cluster disebut  dengan medoid. Cluster di  bangun  dengan  menghitung  kedekatan  yang  dimiliki  antara  medoid dengan objek non-medoid.  Langkah-langkah Metode K-Medoids:
a) Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster )
b) Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat  menggunakan  persamaan  ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan: √∑ √ (1)
dimana  i=1,…..,n;  j=1,…..,n  dan  p  adalah  banyak  variable,  serta  V  adalah  matrik varian kovarian.
c) Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 27 - 33
d) Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoid baru.
e) Hitung  total  simpangan  ( S )  dengan  menghitung  nilai  total distance baru  –  total distance lama.  Jika S <  0,  maka  tukar  objek  dengan  data cluster untuk  membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid.
f) Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi  perubahan  medoid,  sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing [5]. Rancangan atau model penelitian disajikan dalam rancangan Flowchart pada Gambar 1.

## Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitiain  ini,  penulis  mengambil  sample  data  dengan  menjumlahkan  data penjualan  vivo  berdasarkan  merk/bulan.  Data  hasil  akhir  yang  nantinya  akan  diolah melakukan cluster ing  dari  berdasarkan  merk  yang  dicantumkan  dalam  3 cluster yaitu cluster tertinggi, cluster sedang  dan cluster terendah.  Berikut  ini  sample  data yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.
Tabel  1. Sample Data Yang Digunakan Merk Hp April  Mei  Juni Juli Agustus S1 Pro 8+128 23 7 2 13 20 V17 Pro 4 3 6 46 64 V19 8+128GB 113 95 88 101 108 V19 8+256GB 9 6 9 39 72 Y11 2+32GB 71 118 98 111 128 Y12 3+32GB 907 712 751 1162 1085 Y12 3+64GB 5 1 25 31 31 Y154+64 GB 159 194 271 308 306 Y17 4+128GB 162 88 12 15 28 Y19 6+128GB 106 72 34 49 60 Y30 4+128GB 37 237 330 335 335 Y50 8+128GB 526 91 188 201 189 Y91C 2+32GB 3 401 522 532 525
Untuk mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian perhitungan manual  proses clustering penjualan  vivo  menggunakan algoritma K-Medoids . Proses clustering dilakukan  mulai  dari  penentuan  data  yang  ingin  di cluster . Dalam hal ini
Mulai Analisa Masalah Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Analisa Implementasi Selesai Keputusan
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 27 - 33
variabel data yang ingin di cluster .  Berikut  adalah   langkah-langkah penyelesaian yang dilakukan  penulis  dalam  mengelompokkan  Rumah  Tangga  Menguasai  Komputer menggunakan  algoritma  K-Medoids:
a) Menentukan Data yang diolah
Dalam  penelitian,penulis  megambil  sample  data  dengan  menjumlahkan  data penjualan vivo berdasarkan merk/bulan. Berikut tabel data yang akan digunakan.
b) Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah Cluster atau k yang digunakan sebanyak 3 yaitu Cluster 01, Cluster 2 dan Cluster 3.
c) Menentukan Pusat Medoid
Menentukan Pusat Medoid dilakukan secara  acak pada masing-masing Cluster. Pusat Medoid yang digunakan adalah :
Tabel 2. Pusat Medoid Iterasi 1 Y154+64 GB 159  194  271  308  306 V19 8+128GB  113 95 88 101  108 V19 8+256GB 9 6 9 39 72 d) Menghitung Nilai Euclidian
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik  Medoid  dengan  titik  tiap  objek menggunakan Rumus Euclidian Distance : √ ( ) Maka perhitungan untuk jarak dari Medoid adalah  sebagai berikut :
D x1,c1 = √ = 542, 8139
D x2,c1 = √ = 507, 876
Sampai  D x34,c3. Sehingga  didapat  tabel    jarak  dari Medoid dan  mencari  nilai minimal dari ketiga Medoid .
Tabel 3. Hasil Jarak Medoid Iterasi 1 Merk Hp C1 C2 C3 Jarak Dekat Cluster S1 Pro 8+128 542,8139644  196,7943089  54,07402334  54,07402334 3 V17 Pro 507,8769536  178,9692711  10,67707825  10,67707825 3 V19 8+128GB 357,0140053 0  162,2837022 0 2 V19 8+256GB 503,5920968  173,5453831 0 0 3 Y11 2+32GB 337,5529588  53,78661544  165,8824885  53,78661544 2 Y12 3+32GB 1547,380044  1879,080626  1697,850406  1547,380044 1 Y12 3+64GB 523,2924612  187,8776197  44,38468204  44,38468204 3 Y154+64 GB 0  357,0140053 426,043425 0 1 Y17 4+128GB 491,3847779  148,3981132  179,0363092  148,3981132 2 Y19 6+128GB 448,841843  92,20629046  120,5985075  92,20629046 2 Y30 4+128GB 147,5940378  436,7940018 476,078775  147,5940378 1 Y50 8+128GB 421,0997507  444,0112611  566,0441679  421,0997507 1 Y91C 2+32GB  477,8315603  808,5431343  790,5264069  477,8315603 1
Dari  Tabel  3.  dapat  dilihat  hasil cluster yang  diperoleh  dari  hasil  iterasi Pengelompokkan  merk smarphone vivo  berdasarkan  penjualan  adalah Cluster 1 yaitu Y12 3+32GB, Y154+64 GB, Y154+64 GB, Y30 4+128GB, Cluster 2 yaitu V19 8+128GB, Y11 2+32GB, Y17 4+128GB,  Y19 6+128GBdan Cluster 3 yaitu S1  Pro  8+128,  V17  Pro,  V19  8+256GB,  Y12  3+64GB.  Dari  tabel  4.3  dapat dilihat hasil jarak Medoid iterasi 1 akan digunakan untuk menentukan nilai Cost .
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 27 - 33
Nilai Jarak Dekat ini yang akan digunakan sebagai letak cluster atau kelompok berdasarkan nilai terkecil perbaris.
e) Menghitung Nilai Cost
Nilai Cost diperoleh  dari  total  penjumlahan  nilai  jarak  dekat Medoid yang diperoleh yaitu : Cost = 2997, 4321
f) Lakukan Ulang Langkah 4 dan 5 dengan nilai Pusat Medoid baru.
Mengulangi  proses  meghitungan  nilai  jarak  dekat Medoid dengan  nilai  pusat Medoid baru secara acak yaitu :
Tabel 4. Pusat Medoid Iterasi 2 Y19 6+128GB 106 72 34 49 60 Y50 8+128GB 526 91 188  201  189 Y91C 2+32GB 3 401  522  532  525
Dari pengolahan menggunakan pusat Medoid baru diperoleh hasil sebagai Tabel 5.berikut :
Tabel 5. Hasil Jarak Medoid Iterasi 2 Merk Hp C1 C2 C3 Jarak Dekat Cluster S1 Pro 8+128 122,6132  598,8038  824,9497 122,613213 1 V17 Pro 126,3883  594,1397  797,9323  126,3882906 1 V19 8+128GB 92,20629  444,0113  683,7763  92,20629046 1 V19 8+256GB 120,9711  588,6323  789,9025  120,9710709 1 Y11 2+32GB 126,115 477,153  649,3666  126,1150269 1 Y12 3+32GB 1963,335  1604,403 1131,64  1131,639519 3 Y12 3+64GB 128,4056  599,9783  806,5656  128,4056074 1 Y154+64 GB 448,8418  421,0998  421,8092  421,0997507 2 Y17 4+128GB 77,82031  473,2843  793,6259  77,82030583 1 Y19 6+128GB 0  490,1245  756,7932 0 1 Y30 4+128GB 526,3297  565,5732  317,5201  317,5200781 3 Y50 8+128GB 490,1245 0  770,5518 0 2 Y91C 2+32GB  898,0579  838,8337 0 0 3
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  hasil  jarak Medoid iterasi  2  untuk  tahun  2018  yang akan  digunakan  untuk  menentukan  nilai Cost .  Nilai  Jarak  Dekat  ini  yang  akan digunakan  sebagai  letak cluster atau  kelompok  berdasarkan  nilai  terkecil perbaris.Dari tabel 4.4 dapat diperoleh nilai Cost = 2664, 7791
g) Mencari nilai S Nilai S diperoleh  dengan  cara  mengurangi  nilai Cost pada  iterasi  yang  baru kepada  iterasi  awal.  Jika  nilai  S  <  0  maka  pengolahan  diteruskan  dengan menggunakan  nilai  pusat  medoid  baru.  Jika  Nilai  S  >  0  atau  nilai Cost iterasi baru lebih besar daripada nilai Cost iterasi lama maka proses dihentikan.Karena Nilai Cost Baru > Nilai Cost  Lama, maka iterasi dihentikan dan iterasi terletak di iterasi 1
h) Mencari Cluster atau Pengelompokkan Untuk menentukan Cluster diperoleh dengan menentukan nilai Cluster 1, 2 dan 3  terdekat  dengan  Nilai  Jarak Distance sehingga  diperoleh Cluster iterasi  yang terletak pada iterasi 1 adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Cluster Hasil Iterasi Merk Hp Cluster S1 Pro 8+128 1 V17 Pro 1 V19 8+128GB 1 V19 8+256GB 1
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 27 - 33
Merk Hp Cluster Y11 2+32GB 1 Y12 3+32GB 3 Y12 3+64GB 1 Y154+64 GB 2 Y17 4+128GB 1 Y19 6+128GB 1 Y30 4+128GB 3 Y50 8+128GB 2 Y91C 2+32GB 3
Dari  Tabel  6.  dapat  dilihat  hasil cluster yang  diperoleh  dari  hasil  iterasi Pengelompokkan  merk smarphone vivo  adalah Cluster 1  yaitu  S1  Pro  8+128, V17  Pro,  V19  8+128GB,  V19  8+256GB,  Y11  2+32GB,  Y12  3+64GB,  Y17 4+128GB, Y19 6+128GB  . Cluster 2 yaitu Y50 8+128GB  dan Cluster 3 yaitu Y12 3+32GB, Y30 4+128GB, Y91C 2+32GB .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa:Diperoleh  dari  hasil iterasi Pengelompokkan merk smarphone vivo berdsarkan penjualan April-Agustus 2020. Diperoleh Cluster 1  yaitu  S1  Pro  8+128,  V17  Pro,  V19  8+128GB,  V19  8+256GB,  Y11 2+32GB,  Y12  3+64GB , Y17  4+128GB,  Y19  6+128GB. Cluster 2  yaitu  Y50  8+128GB dan Cluster 3  yaitu  Y12  3+32GB,  Y30  4+128GB,  Y91C  2+32GB.  Dengan  hasil  yang sama antara perhitungan manual dan dengan Rapidminer maka algoritma K-Medoid dapat diterapkan  dalam  pengelompokan smarphone Vivo  berdasarkan  data  penjualan dengan presentase keakuratan sebesar 100%.

## Daftar Pustaka
[1] Defiyanti,  S.,  Jajuli,  M.,  &  W,  N.  rohmawati.  (2017).  Optimalisasi  K  -  Medoid Dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar  Beasiswa  Dengan  Cubic Cluster ing Criterion. TEKNOSI , 03 (01), 211–218.
[2]     Lambertus,  S.  (2018). Optimasi  Kinerja  Firewall  Menggunakan  Teknik  Data Mining .
[3]      P a n g a n   T. (2015). Analisis Pengelompokan Daerah Menggunakan Metode Non- Hierarchical  Partitioning  K-Medoids  Dari  Hasil  Komoditas  Pertanian  Tanaman Pangan  (Studi  Kasus  Kabupaten/Kota  Se-Jawa  Tengah  Tahun  2009  Â€“  2013). None , 4 (4), 825–836.
[4]      F., Furqon, M. T., & Dewi, C. (2017). Implementasi Metode K-Medoids Cluster ing Untuk  Pengelompokan  Data  Potensi  Kebakaran  Hutan  /  Lahan  Berdasarkan Persebaran  Titik  Panas  (  Hotspot  ). Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 1 (9), 723–732.
[5]      Pulungan, N., Suhada, S., & Suhendro, D. (2019). Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Mengelompokkan Penduduk 15 Tahun Keatas Menurut Lapangan Pekerjaan Utama. KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Komputer) , 3 (1),
329–334. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1609
[6]      Riyanto,  B.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K-Medoids Cluster ing  Untuk Pengelompokkan  Penyebaran  Diare  Di  Kota  Medan  (Studi  Kasus:  Kantor  Dinas Kesehatan  Kota  Medan). KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komputer) , 3 (1), 562–568. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1659
[7]      Ropianto,  M.  (2016).  Pemahaman  Penggunaan  Unified  Modelling  Language. Jt- Ibsi , 1 (1), 43–50.
[8]     Silitonga,  D.  A.,  Windarto,  A.  P.,  &  Hartama,  D.  (2019).  Penerapan  Metode  K- Medoid  pada  Pengelompokan  Rumah  Tangga  Dalam  Perlakuan  Memilah  Sampah
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 27 - 33
Menurut  Provinsi. Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi  (SENSASI)
SENSASI 2019 ISBN: , 313–318.
[9]      Sindi, S., Ratnasari, W., Ningse, O., Sihombing, I. A., Zer, F. I. R. H., Hartama, D., &  Kunci,  K.  (2020). Analisis  algoritma  k-medoids  clustering  dalam pengelompokan penyebaran covid-19 di indonesia . 4 (1), 166–173.
[10]   Tanjung,  Q.  (2017). Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Kredit  Motor Menggunakan Metode Naive Bayes Pada NSC Finance Cikampek .
[11]  Urva, G., & Siregar, H. F. (2015). Pemodelan UML E-Marketing Minyak Goreng. JTSI , 1 (9), 92–101.
[12]  Wira,  B.,  Budianto,  A.  E.,  &  Wiguna,  A.  S.  (2019).  Implementasi  Metode  K- Medoids Cluster ing  untuk  Mengetahui  Pola  Pemilihan  Program  Studi. Jurnal Terapan Sains & Teknologi , 1 (3), 54–69.
[13]  Yudistira, P. (2019). Jurnal selulosa . 9 (1).
[14]  Yusuf,  M.,  Danuri,  D.,  &  Jaroji,  J.  (2019).  Aplikasi  Penjualan  Tiket  Ro-Ro Bengkalis  Berbasis  Android. INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Informatika , 4 (2),  201. https://doi.org/10.35314/isi.v4i2.1077