Penerapan K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Data Transaksi Penjualan (Studi Kasus pada Wijaya Hijab)

Widyawati, Lanjar
Lusiana, Veronica (Universitas Stikubank Semarang)

Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Vol 12, No 3: Desember 2023

UKM Wijaya Hijab Outfit is a shop engaged in Muslim fashion. The problem that occurs in this shop is the difficulty in supplying product stock that is in high demand, quite attractive, and less desirable by consumers. To prevent product shortages and excess stock, a system is needed to classify products using the K-Means Clustering Algorithm into 3 groups, namely highly desirable, moderately desirable, and less desirable. The data used in this study are sales transaction data for 12 months, out of 38 products processed using RapidMiner Software, there is 1 product that is a member of cluster 1 with the most interested category, 2 products of cluster member 2 categories of sufficient interest, and 35 products of cluster 3 members who are less fans. The expected objective of this research is to determine the stock of products so that excess and shortage of product stock does not occur. So that the inventory of goods can be controlled and can help improve stock management improvements and sales strategies at the store.Keywords: Clustering; K-Means Algorithm; Stock Management; Sales Transaction Data AbstrakUKM Wijaya Hijab Outfit merupakan sebuah toko yang bergerak dibidang fashion muslim. Permasalahan yang terjadi pada toko ini yaitu kesulitan dalam persediaan stok produk yang sangat diminati, cukup diminati, dan kurang diminati oleh konsumen. Untuk mencegah kekurangan dan kelebihan stok produk maka dibutuhkan sistem untuk mengelompokkan produk menggunakan Algoritma K-Means Clustering menjadi 3 kelompok yaitu sangat diminati, cukup diminati, dan kurang diminati. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data transaksi penjualan selama 12 Bulan dari 38 produk yang diolah menggnakan Software Rapid Miner terdapat 1 produk yang menjadi anggota cluster 1 dengan kategori peminat terbanyak, 2 produk anggota cluster 2 kategori cukup peminatnya, dan 35 produk anggota cluster 3 yang kurang peminatnya. Tujuan yang diharapkan dari penelitian ini adalah untuk menentukan penyetokan produk agar tidak terjadi kelebihan dan kekurangan stok produk. Sehingga persediaan stok barang dapat terkontrol dan dapat membantu memperbaiki peningkatan manajemen stok dan strategi penjualan pada toko.