SEGMENTASI DATA TRANSAKSI PENJUALAN TOKO ONLINE VASTYLE UNTUK MANAJEMEN STOK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING - Vina, Vina; Rahaningsih, Nining; Ali, Irfan (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Pesatnya perkembangan e-commerce dalam beberapa tahun terakhir mendorong kebutuhan akan pengelolaan stok gudang yang lebih efisien, terutama karena permintaan yang fluktuatif dan pola pembelian yang sulit diprediksi. Toko Online Vastyle mengalami tantangan berupa kelebihan stok pada produk dengan penjualan rendah dan kekurangan stok pada produk yang banyak diminati, yang dapat memengaruhi keuntungan dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengelolaan stok dengan menganalisis data transaksi penjualan. Dalam penelitian ini, data transaksi penjualan yang meliputi no, nama produk, kode SKU, stok awal gudang, jumlah produk di pesan, dan sisa stok gudang dianalisis menggunakan metode algoritma K-Means clustering. Tujuan dari metode ini adalah untuk menghasilkan pengelompokan produk yang akurat sehingga dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan pengelolaan stok gudang yang lebih efisien. Hasil ini memberikan gambaran segmentasi yang dapat dimanfaatkan untuk strategi manajemen stok yang lebih tepat sasaran. Berdasarkan hasil pengujian algoritma K-Means Clustering, Cluster_0 terbagi menjadi 334 items dengan persebaran luas centroid -4198.311, memerlukan stok ulang secara rutin. Cluster_1 terbagi menjadi 194 items dengan nilai centroid -2535.426, pengisian stok berdasarkan permintaan mingguan untuk mengukur kebutuhan permintaan sesuai transaksi penjualan. Cluster_2 terbagi menjadi 118 items dengan nilai centroid -2078.155, diperlukan strategi penjualan seperti diskon, voucher toko, promosi, dan flash sale untuk meningkatkan permintaan.