Pengklasifikasian Tingkat Penjualan Sparepart Mobil di Putra Motor Menggunakan Algoritma K-Means Clustering - Siti Nurhalimah; Sri Wahyuni; Wiwin Handoko (PT. Faaslib Serambi Media, 2025)
K-Means adalah salah satu metode pengelompokan data non-hierarki (partisi) yang bertujuan untuk membagi data ke dalam dua atau lebih kelompok berdasarkan kesamaan tertentu . Dalam penelitian ini, analisis data mining dilakukan menggunakan metode K-Means. Metode ini memungkinkan data yang telah diperoleh dikelompokkan ke dalam beberapa cluster berdasarkan kesamaan atau kemiripan antar data. Data dengan karakteristik yang serupa akan dikelompokkan dalam cluster yang sama, sementara data dengan karakteristik berbeda akan masuk ke cluster lain. Data dengan karakteristik yang serupa akan dikelompokkan dalam cluster yang sama, sementara data dengan karakteristik berbeda akan masuk ke cluster lain Pembuatan model clustering dilakukan dengan menggunakan K-Means Clustring untuk mengelompokkan tingkat penjualan sparepart mobil pada Putra Motor berdasarkan jumlah total dan total penjualan dari bulan januari sampai bulan juni 2024. Algoritma ini diterapkan melalui software Jupyter Notebook, menggunakan data yang telah diambil dari Putra Motor. Proses dimulai dengan menjalankan Jupyter Notebook, kemudian membuat file baru dengan format ipnyb dan mengaktifkan fungsi-fungsi yang terdapat didalam python. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat 62 data dalam kategori penjualan sedang, 31 dalam rendah, dan 17 dalam tinggi. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi Putra Motor untuk meningkatkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan. Dengan sistem yang lebih efisien, perusahaan dapat mengurangi modal yang terjebak dalam persediaan dan meningkatkan profitabilitas. Penelitian ini juga menekankan pentingnya penerapan teknologi dalam analisis data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di sektor otomotif