ANALISIS DATA PENJUALAN PRODUK PAKAIAN MENGGUNAKAN K-MEANS DENGAN CLUSTER DISTANCE PERFORMANCE - Komala, Wulan; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie (Jurnal Informatika, 2024)
Seiring dengan perkembangan zaman di era modern dimana teknologi informasi(TI) semakin berkembang pesat. Setiap perusahaan dalam bidang perdagangan juga memiliki keinginan untuk mengembangkan usahanya dengan maksimal agar tidak tenggelam dalam persaingan bisnis yang berjalan sangat ketat. Permasalahan pada penelitian ini belum diketahui informasi yang diperoleh dari data transaksi penjualan. Oleh karena itu, perlu dilakukan beberapa strategi untuk meningkatkan penjualan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh measure type agar mendapatkan nilai K optimal  berdasarkan Davies Bouldin Index. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma K-Means dan metode analisa data yang digunakan yaitu Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 172 record. Hasil dari penelitian ini adalah melakukan perbandingan nilai DBI dengan measure type yang digunakan. Karena nilai K=4 merupakan nilai terkecil dibandingkan K lainnya, maka dapat disimpulkan bahwa K=4 dengan nilai DBI sebesar 0,156 dengan  menggunakan measure type jenis Bregman Divergences merupakan hasil cluster terbaik. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Peneliti, toko LanShop dapat mengetahui stok produk pakaian yang laris dan kurang laris sehingga dapat mengatur jenis produk mana yang harus ditingkatkan dan dikurangi guna mengoptimalkan persediaan jenis produk pakaian. Kata kunci ; Penjualan, K-Means, CRISP-DM, Cluster Distance Performance, Davies Bouldin Index