## ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK PENENTUAN STRATEGI PEMASARAN PRODUK
Wiwit Agus Triyanto Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: at.wiwit@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Strategi  pemasaran  produk  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan  dimana  strategi pemasaran merupakan pendekatan pokok yang digunakan oleh unit bisnis dalam mencapai sasaran yang di  dalamnya  tercantum  keputusan-keputusan  mengenai  target  pasar,  penempatan  produk,  bauran pemasaran,  serta  tingkat  biaya  pemasaran  yang  diperlukan.  Untuk  dapat  melakukan  strategi  pemasaran produk  yang  lebih  efektif  dan  effisien,  maka  perlu  dilakukan  pengolahan  data  penjualan.  Metode pengolahan  data  seperti  ini  sering  disebut  sebagai data  mining .  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan algoritma K-Medoids untuk  pengelompokan  data  penjualan,  sehingga  akan  ditemukan  informasi  yang dapat  digunakan  untuk  penentuan  strategi  pemasaran  produk  yang  tepat.  Hasil  dari  penelitian  ini menghasilkan 5 cluster dengan cluster pertama terdiri dari 909 record transaksi, cluster kedua terdiri dari 166 record transaksi,  cluster  ketiga  terdiri  dari  66 record transaksi, cluster keempat  terdiri  dari  132 record transaksi, cluster kelima  terdiri  dari  87 record transaksi.  Strategi  pemasaran  produk  dapat dilakukan dengan melakukan promosi pada cluster kelima yang memiliki kombinasi jumlah barang dibeli yang paling tinggi
Kata kunci: strategi, pemasaran, produk, cluster, k-medoids

## ABSTRACT
Product  marketing  strategy  is  very  important  for  companies  where  the  marketing  strategy  is  the basic approach used by the business unit in achieving the stated objectives in which decisions about the target market, product positioning, marketing mix, as well as the necessary level of marketing costs. To be  able  to  do  product  marketing  strategies  more  effective  and  efficient,  it  is  necessary  to  processing  of sales  data.  Data  processing  methods  are  often  referred  to  as  data  mining.  This  research  will  use  the  K- Medoids  algorithm  for  clustering  of  sales  data,  so  it  will  be  found  that  the  information  can  be  used  to determine the right product marketing strategy. Results from this study resulted in five clusters with the first  cluster  consists  of  909  records  of  transactions,  the  second  cluster  consists  of  166  records  of transactions,  the  third  cluster  consists  of  66  record  the  transaction,  the  fourth  cluster  consists  of  132 records  of  transactions,  the  fifth  cluster  consisting  of  87  record  the  transaction.  Product  marketing strategy can be done with promotions on the fifth cluster that has a combination of the number of items purchased highest.
Keywords: strategy, marketing, product, cluster, k-medoids.

## 1. PENDAHULUAN
Strategi  pemasaran  produk  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan  dimana  strategi pemasaran  merupakan  suatu  cara  mencapai  tujuan  dari  sebuah  perusahaan. Strategi  pemasaran  adalah pendekatan  pokok  yang  digunakan  oleh  unit  bisnis  di  dalam  mencapai  sasaran  yang  di  dalamnya tercantum  keputusan-keputusan  mengenai  target  pasar,  penempatan  produk,  bauran  pemasaran,  serta tingkat biaya pemasaran yang diperlukan.
Untuk  dapat  melakukan  pemasaran  produk  yang  lebih  efektif  dan  effisien,  maka  perlu  dilakukan pengolahan  data  penjualan.  Data  yang  telah  didapatkan  akan  diolah  untuk  mengetahui  pola  dari  data, sehingga dapat di ambil informasi yang tersembunyi dari data tersebut. Metode pengolahan data seperti ini  sering  disebut  sebagai data  mining .  Pada  penelitian  ini  analisa data  mining dilakukan  dengan menggunakan metode clustering .
Metode untuk melakukan clustering dapat dikategorikan menjadi empat metode, yaitu: partitioning , hierarchical , grid-based and model-based . Clustering berbasis partitioning menghasilkan partisi dari data
sehingga objek dalam cluster lebih mirip satu sama lain daripada objek yang ada  dalam cluster lain. K- Means dan K-Medoids adalah  contoh  dari  metode partitioning .  Algoritma K-Means sensitif  terhadap outlier karena objek dengan nilai yang sangat besar dapat secara substansial mendistorsi distribusi data. Untuk  mengambil  nilai  rata-rata  dari  objek  dalam  sebuah cluster sebagai  titik  acuan, medoid dapat digunakan,  yang  merupakan  objek  dalam  sebuah cluster yang  paling  terpusat.  Strategi  dasar  dari algoritma clustering  K-Medoids adalah  untuk  menemukan  k cluster dalam n  objek  dengan pertama kali secara arbitrarily menemukan wakil dari objek ( medoid ) untuk tiap-tiap cluster [1]. Pada penelitian ini akan menggunakan algoritma K-Medoids untuk pengelompokan data penjualan, sehingga  akan  ditemukan  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk  penentuan  strategi  pemasaran  produk yang tepat.

## 2. METODOLOGI
Metode  penelitian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen  dengan  tahapan  seperti berikut:
a. Pengumpulan data
b. Pengolahan data awal
c. Penerapan algoritma
d. Evaluasi hasil
e. Dokumentasi eksperimen
Adapun skema alur tahapan penelitian ini ditunjukan pada gambar 1.
Gambar 1. Skema Alur Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data  dilakukan  dengan  mengambil dataset transaksi  penjualan  pada  sebuah supermarket.  Terdapat  304  atribut  yang  303  merupakan item /barang  dan  salah  satunya  merupakan  ID transaksi  penjualan.  Terdiri  dari  1361 record transaksi.  Adapun  contoh  data  dari dataset dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Contoh Dataset Basket ID Lemons Standard coffee Frozen Chicken Wings 98pct. Fat Free Hamburger Sugar Cookies …. C11867 false false true true false …. C5096 false false false true false …. C4295 false false false false false …. C2837 true false false false true …. C2693 true false true false false ….
Pengumpulan Data Penerapan Algoritma Evaluasi Hasil Dokumentasi Eksperimen Mulai Selesai Pengolahan Data Awal
…. …. …. …. …. …. ….
Keterangan:
a. Basket ID merupakan ID Transaksi penjualan barang.
b. Lemons,  Standard  coffee,  Frozen  Chicken  Wings,  98pct.  Fat  Free  Hamburger,  Sugar  Cookies merupakan barang-barang yang dijual di Supermarket.
c. False menandakan bahwa barang tersebut tidak dibeli oleh pembeli.
d. True menandakan bahwa barang tersebut dibeli oleh pembeli.

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Data yang sudah dikumpulkan akan diolah dengan beberapa tahap sehingga menjadi sebuah dataset yang  akan  diimplementasikan  terhadap  metode-metode data  mining .  Semua  record  transaksi  yang  ada pada dataset penjualan  digunakan dalam tahap pengolahan data.Tahapan pengolahan data yang dilakukan yaitu:
a. Data Preprocessing
Data Preprocessing yaitu  dilakukan  pembersihan  dan  persiapan  data  untuk  menghilangkan kosistensi  data,  data  tidak  lengkap  dan  redundant  data  yang  terdapat  pada  data  awal.  Data Preprocessing juga melakukan pengubahan status barang yang semula true / false menjadi 1 / 0, yang akan digunakan untuk proses asosiasi.
b. Menghitung Jumlah Barang yang Dibeli / Tidak Dibeli Penghitungan jumlah barang yang dibeli maupun yang tidak dibeli dilakukan dengan menambah 2 atribut di dalam dataset, kedua atribut tersebut digunakan untuk melakukan proses clustering data.
Adapun hasil perhitungan jumlah beli.tidak beli ditunjukan pada gambar 2.

## Gambar 2. Menghitung Jumlah Beli / Tidak beli

## 3.3 Penerapan Algoritma
Untuk  melakukan clustering dengan  metode  partisi  dapat  menggunakan K-Means dan K-Medoids . K-Means merupakan  suatu  algoritma  peng cluster an  yang  cukup  sederhana  yang  mempartisi dataset kedalam beberapa cluster k [2]. Algortima K-Medoids , juga dikenal sebagai partitioning around Medoids , adalah varian dari metode K-Means. Hal ini didasarkan pada penggunaan Medoids bukan dari pengamatan mean yang dimiliki oleh setiap cluster, dengan  tujuan  mengurangi  sensitivitas  dari  partisi  yang  dihasilkan  sehubungan  dengan nilai-nilai ekstrim yang ada dalam dataset [3]. Algoritma K-Medoids hadir untuk mengatasi kelemahan Algoritma K-Means yang sensitif terhadap outlier karena  suatu  objek  dengan  suatu  nilai  yang  besar  mungkin  secara  substansial  menyimpang  dari distribusi data [4]. Menurut Han dan Kamber, algoritma K-Medoids adalah sebagai berikut [4]: a. Secara acak pilih k objek pada sekumpulan n objek sebagai medoid . b. Ulangi: c. Tempatkan objek non-medoid ke dalam cluster yang paling dekat dengan medoid . d. Secara acak pilih Orandom : sebuah objek non-medoid . e. Hitung total cost , S , dari pertukaran medoid oj dengan Orandom . f. Jika S < 0  maka  tukar  oj  dengan Orandom untuk  membentuk  sekumpulan k objek  baru  sebagai medoid . g. Hingga tidak ada perubahan.

## 3.4 Evaluasi Hasil
Dari  hasil  eksperimen clustering data  penjualan,  diperoleh  grafik  seperti  yang  ditunjukan  pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik Hasil Clustering data Penjualan
Informasi  yang bisa diperoleh dari  hasil proses clustering tersebut adalah pada transaksi penjualan yang semula terdiri dari 1360 record transaksi, dapat dikelompokkan menjadi 5 cluster : a. Cluster pertama terdiri dari 909 record transaksi, berisi transaksi yang memiliki jumlah barang yang dibeli sekitar 1 - 2; dan jumlah barang yang tidak dibeli sekitar 301 - 302.
b. Cluster kedua  terdiri  dari  166 record transaksi,  berisi  transaksi  yang  memiliki  jumlah  barang yang dibeli sekitar 3 - 7; dan jumlah barang yang tidak dibeli sekitar 296 - 300.
c. Cluster ketiga terdiri dari 66 record transaksi, berisi transaksi yang memiliki jumlah barang yang dibeli sekitar 8 - 14; dan jumlah barang yang tidak dibeli sekitar 289 –295.
d. Cluster keempat terdiri dari 132 record transaksi, berisi transaksi yang memiliki jumlah barang yang dibeli sekitar 15 -48; dan jumlah barang yang tidak dibeli sekitar 255 –288.
e. Cluster kelima terdiri  dari  87 record transaksi,  berisi  transaksi  yang  memiliki  jumlah  barang yang dibeli sekitar 49 -303; dan jumlah barang yang tidak dibeli sekitar 0 –254.

## 3.5 Dokumentasi Eksperimen
Dataset  diambil  dari  data  penjualan  dalam  bentuk excel diimport  ke  dalam rapid miner .  Adapun hasil import data dari dataset ditunjukan pada gambar 4.
Kemudian  data  yang  sudah  diimport  dilakukan  proses clustering dengan  membagi  data  tersebut menjadi 5  cluster (k).  Hasil  dari  proses clustering tersebut  akan  di  eksport  dalam  bentuk  file  excel. Adapun proses clustering data ditunjukan pada gambar 5.
Gambar 5. Proses Clustering Data
Adapun hasil clustering data ditunjukan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Clustering Data

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Pengelompokan menghasilkan 5 cluster dengan Cluster pertama terdiri dari 909 record transaksi, Cluster kedua  terdiri  dari  166 record transaksi, Cluster ketiga  terdiri  dari  66 record transaksi, Cluster keempat terdiri dari 132 record transaksi, Cluster kelima terdiri dari 87 record transaksi.
b. Strategi pemasaran produk dapat dilakukan dengan melakukan promosi pada cluster kelima yang memiliki kombinasi jumlah barang dibeli yang paling tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Velmurugan,  "Efficiency  of  k-Means  and  K-Medoids  Algorithms  for  Clustering  Arbitrary  Data Points," International Journal Computer Technology & Applications , vol. 3, 2012, pp. 1758-1764.
[2] X. Wu, V. Kumar, J.R. Quinlan, J. Ghosh, Q. Yang, H. Motoda, G.J. Mclachlan, A. Ng, B. Liu, P.S. Yu,  Z.Z.  Michael,  S.  David,  and  J.H.  Dan,  "Top  10  algorithms  in data  mining ," Knowledge  and Information Systems , 2008, pp. 1-37.
[3] C.  Vercellis, Business  Intelligence:  Data  mining  and  Optimization  for  Decision  Making ,  Milan: WILEY, 2009.
[4] J. Han and M. Kamber, Data mining: Concepts and Techniques , Morgan Kaufmann, 2006.