<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi berbasis web yang menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data pemasok (supplier) Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit [cite: 1]. Permasalahan yang dihadapi oleh CV Saroha Maju Jaya adalah pengelolaan data historis penerimaan TBS yang masif dan belum terstruktur secara analitik, sehingga menyulitkan proses evaluasi performa pemasok [cite: 1]. Penelitian ini mengusulkan kebaruan (novelty) berupa penerapan teknik Data Preprocessing, yaitu Transformasi Logaritma (Log10) dan Normalisasi Min-Max, sebelum data dimasukkan ke dalam model K-Means [cite: 1]. Pendekatan ini dilakukan untuk mencegah bias komputasi yang diakibatkan oleh dominasi variabel berskala besar (seperti nilai rupiah) terhadap variabel berskala kecil (seperti potongan kilogram) [cite: 1]. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dan arsitektur Model-View-Controller (MVC) dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL [cite: 1]. Hasil komputasi menunjukkan algoritma berhasil mengelompokkan supplier ke dalam dua klaster utama, yaitu Volume Kecil (Klaster 1) dan Volume Besar (Klaster 2), secara akurat hingga mencapai titik konvergen pada iterasi kedua [cite: 1]. Pengujian penerimaan pengguna (User Acceptance Test/UAT) menghasilkan tingkat kepuasan sebesar 92,4%, yang menegaskan bahwa sistem sangat layak dan efektif dalam memfasilitasi pengambilan keputusan strategis perusahaan [cite: 1].]]>
