Implementasi Data Mining Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Penjualan Sparepart Mobil - Sigit Aditya Fahmi; Ali Ikhwan; Fathiya Hasyifah Sibarani (LKP KARYA PRIMA KURSUS, 2025)
Transformasi teknologi informasi dan komunikasi yang berlangsung secara cepat telah menciptakan dampak yang signifikan terhadap berbagai sektor, termasuk bidang perdagangan dan layanan otomotif. Kemudahan dalam mengakses informasi serta peningkatan efisiensi operasional menjadi dua faktor utama yang memengaruhi dinamika penjualan suku cadang kendaraan. Uli Motor Service Station, sebuah bengkel yang beroperasi di Kota Padangsidempuan, Provinsi Sumatera Utara, menghadapi kesulitan dalam menentukan jenis suku cadang yang layak untuk dipasarkan. Kesulitan ini muncul sebagai akibat dari keragaman jenis suku cadang serta keterbatasan dalam sistem pengelolaan data yang dimiliki. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengadopsi pendekatan data mining dengan memanfaatkan algoritma K-Means Clustering. Algoritma ini berfungsi sebagai metode pengelompokan data yang mampu menyusun item berdasarkan kesamaan atribut yang dimiliki. Dalam konteks penelitian ini, teknik K-Means digunakan untuk menganalisis dan mengelompokkan data penjualan suku cadang guna mengidentifikasi pola konsumsi yang berulang. Pengelompokan ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dalam menentukan jenis suku cadang yang memiliki nilai jual tinggi, berdasarkan tren historis yang ada. Melalui penerapan metode ini, pengambilan keputusan strategis terkait manajemen stok dan distribusi produk dapat dilakukan secara lebih efisien dan berbasis data. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi sistem penjualan suku cadang di lingkungan Uli Motor Service Station.