Analisis Penjualan Menggunakan Data Mining Pada Toko Pakaian dengan Metode Algoritma K-Means - Asep Muhidin; Muhammad Rifqi Awalun Hayat (Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, 2023)
Perkembangan teknologi informasi menyebabkan peningkatan volume data yang tersimpan dalam basis data sehingga diperlukan teknik data mining untuk menghasilkan informasi yang bernilai dalam mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk menganalisis data penjualan pada toko pakaian dengan tujuan mengelompokkan produk berdasarkan tingkat penjualan, yaitu kurang laku, laku, dan sangat laku. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, penerapan algoritma, serta evaluasi dan pengujian. Data yang digunakan berupa data historis penjualan dengan total 9 item. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu mengelompokkan data penjualan ke dalam tiga klaster, yaitu klaster dengan penjualan paling tinggi, cukup tinggi, dan paling rendah, sehingga dapat membantu pemilik toko dalam mengevaluasi performa penjualan dan mengelola stok barang secara lebih efektif.