<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi telah memberikan peluang signifikan dalam meningkatkan efisiensi manajemen penjualan dan stok di sektor farmasi, termasuk apotek. Namun, tantangan utama yang dihadapi adalah ketepatan dalam mengelompokkan produk berdasarkan pola penjualan, yang dapat memengaruhi ketersediaan stok dan pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means guna meningkatkan efektivitas klasterisasi data penjualan obat di Apotek Perjuangan. Metode penelitian menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), dengan analisis data yang dilakukan melalui aplikasi RapidMiner. Data primer diperoleh melalui observasi langsung terhadap transaksi penjualan selama periode tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasterisasi optimal dicapai dengan nilai K=5, menghasilkan Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,415. Klasterisasi ini mampu mengelompokkan produk berdasarkan tingkat penjualan yang tinggi, sedang, dan rendah, sehingga mendukung strategi pengelolaan stok yang lebih efisien. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan berbasis data untuk meminimalkan risiko overstock dan stockout, sekaligus meningkatkan kualitas manajemen stok obat di apotek]]>
Copyrights © 2025
