Penerapan Data Mining Terhadap Penjualan Produk Kosmetik Menggunakan Algoritma K-Means - Dona Dona; Khairul Sabri; Kiki Yasdomi; Mi’rajul Rifqi; Hendri Maradona; Chandra Yuliansyah; Dina Rahayu (Prodi Teknik Informatika Universitas Pasir Pengaraian, 2025)
Kehidupan wanita tidak bisa dipisahkan dari kosmetik. Selain untuk mempercantik diri, kosmetik juga digunakan untuk keperluan kesehatan. Kosmetik pada dasarnya adalah salah satu kebutuhan pokok wanita. Oleh karenanya setiap hari data transaksi penjualan pada toko Putri Kosmetik Pasir Pengaraian semakin bertambah dan menyebabkan penyimpanan data menjadi sangat besar, sehingga proses manajemen untuk mengatur ketersediaan barang sangat diperlukan untuk menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang diminati oleh pelanggan. Oleh karena itu, penulis membuat sebuah sistem data mining terhadap penjualan produk kosmetik menggunakan algoritma K-Means yang bertujuan untuk mengetahui minat pembeli terhadap suatu produk sehingga bisa dipastikan persediaan produk yang laku terjual atau belum laku terjual. Manfaat penelitian ini adalah mencegah kehabisan stok dan terjadi penumpukan produk yang belum laku terjual. Metode yang digunakan dalam pengelompokan produk adalah menggunakan metode K-Means agar dapat diketahui produk yang terlari dan kurang laris. Data produk dikelompokkan berdasar kemiripan data, sehingga data dengan nilai yang sama akan berada dalam satu cluster. Dengan adanya cluster stok produk dengan masing-masing tingkat pergerakan stok yang dimiliki ini memungkinkan dijadikannya acuan dalam memprediksi persediaan produk sesuai dengan kebutuhannya. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.