Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Data Stok Barang Dengan Metode K-Means Clustering - Lestari, Elvira Dwi Novi; Rezky, Syarifah Fadillah; Alhafiz, Afdal (Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2025)
Laporan stok gudang sangat dibutuhkan perusahaan untuk memberikan informasi terbaru mengenai stok akhir barang. Pengelolaan data stok barang pada Toko Karya Percetakan belum dapat disusunÂ  secara keseluruhan sehingga terkadang masih ada barang yang menumpuk karena kurang laku dan ada barang yang ingin dibeli tapi kosong di gudang, sehingga diperlukan sistem yang dapat membantu toko dalam manajemen stok barang gudang. Untuk menyelesaikan permasalahan diatas maka dibuatlah sebuah sistem yang dapat membantu mengelompokkan data stok barang pada Toko Karya Percetakan yaitu dengan Data Mining menggunakan metode K-Means Clustering. K-Means Clustering merupakan metode dengan menggunakan data-data yang telah didapatkan untuk dikelompokkan ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan dari data-data tersebut, sehingga data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster yang lain. Hasil yang diperoleh berdasarkan penerapan metode K-Means Clustering pada sistem Data Mining yang telah dibangun yaitu menghasilkan data stok barang yang sangat laris, cukup laris dan kurang laris.