<![CDATA[Bobby Aquatic adalah bisnis yang bergerak di bidang perdagangan akuatik, saat ini Bobby Aquatic menghadapi tantangan dalam efisiensi pengadaan stok dan prediksi tren penjualan yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan Bobby Aquatic menggunakan pendekatan K-Means Clustering dan Holt-Winters Exponential Smoothing berdasarkan metodologi CRISP-DM.Data yang digunakan berasal dari data penjualan dua cabang bisnis, yaitu Bobby Aquatic 1 dan Bobby Aquatic 2. K-Means Clustering digunakan untuk segmentasi produk berdasarkan model RFM (Recency, Frequency, Monetary), dengan tujuan mengelompokkan produk berdasarkan performa penjualannya. Hasil evaluasi dengan Silhouette Score menunjukkan rentang nilai 0,4 – 0,5 dan diperoleh jumlah cluster optimal adalah 4. Hasil ini juga konsisten dengan pencarian cluster optimal menggunakan Elbow method. Sementara itu, Holt-Winters Exponential Smoothing diterapkan untuk memprediksi penjualan berdasarkan pola tren dan musiman. Model ini dievaluasi menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error ), dengan tingkat error sebesar 6,90% untuk model pertama dan 9,34% untuk model kedua. Hasil analisis Clustering dan prediksi penjualan disajikan dalam bentuk dashboard analitik interaktif yang diimplementasikan menggunakan Streamlit Community Cloud untuk mempermudah pemantauan analisis secara berkelanjutan. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung manajemen dalam pengambilan keputusan strategis terkait pengadaan stok dan perencanaan penjualan berdasarkan hasil analisis data]]>
Copyrights © 2025
