Clustering Minat Pembeli Produk Furniture Menggunakan Algoritma K-Means untuk Strategi Penjualan - Indriyani; Handayani, Masitah; Sumantri (Jurnal Algoritma, 2025)
Minat beli konsumen merupakan faktor penting dalam menentukan keberhasilan penjualan produk, termasuk industri furniture. Toko Deyumi Jati Sei Piring menghadapi permasalahan dalam memprediksi minat pelanggan terhadap berbagai jenis furniture yang dijual. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan minat beli pelanggan berdasarkan data penjualan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data penelitian mencakup penjualan lima jenis furniture utama selama 12 bulan terakhir. Proses klasterisasi dilakukan untuk membagi produk ke dalam kategori berdasarkan pola penjualan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lemari, tempat tidur, dan kursi termasuk dalam kategori produk dengan minat beli tinggi, sedangkan meja, rak TV, dan beberapa produk lainnya tergolong pada kategori dengan minat rendah. Informasi ini dapat membantu perusahaan menentukan strategi produksi, pengelolaan stok, serta penempatan barang secara lebih efisien. Selain itu, penelitian ini menghasilkan sistem berbasis web yang terintegrasi dengan metode K-Means, sehingga pemilik usaha dapat secara real-time memantau kategori produk dan menyesuaikan strategi penjualan. Kontribusi utama penelitian ini adalah menyediakan sistem pendukung keputusan berbasis data mining yang membantu perusahaan meminimalkan risiko kelebihan atau kekurangan stok. Dengan demikian, penerapan algoritma K-Means terbukti efektif dalam mengidentifikasi pola minat beli konsumen dan mendukung perencanaan bisnis yang lebih baik.