<![CDATA[Pengelolaan persediaan merupakan salah satu aspek krusial dalam industri pengolahan kayu karena berpengaruh langsung terhadap kelancaran produksi, efisiensi biaya, dan kemampuan perusahaan dalam memenuhi permintaan pasar. Ketidaktepatan dalam menentukan jumlah stok sering menimbulkan permasalahan berupa kelebihan atau kekurangan persediaan, yang pada akhirnya dapat berdampak pada kerugian operasional. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means Clustering dalam mengelompokkan produk kayu pada CV Sutan Piko Mandiri berdasarkan pola penjualan sebagai dasar pendukung keputusan produksi dan pengelolaan persediaan. Data yang digunakan terdiri dari 1.000 transaksi penjualan tahun 2025 dengan atribut harga per unit, volume unit, dan jumlah terjual. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing untuk menangani data hilang dan pemilihan atribut, normalisasi data, serta penentuan jumlah cluster optimal menggunakan elbow method melalui analisis nilai Sum of Squared Error (SSE). Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai K optimal adalah 4, sehingga produk kayu dapat dikelompokkan ke dalam empat cluster dengan karakteristik penjualan yang berbeda. Analisis hasil clustering menunjukkan bahwa jenis kayu Mahoni, Kamper, dan Durian termasuk dalam kategori penjualan tinggi sehingga direkomendasikan sebagai prioritas produksi dan perlu dijaga ketersediaan stoknya. Kayu Balam berada pada kategori penjualan menengah, sedangkan kayu Jati tergolong dalam kategori penjualan rendah sehingga memerlukan pengendalian produksi yang lebih ketat untuk menghindari penumpukan stok. Temuan ini membuktikan bahwa penerapan metode K-Means Clustering mampu memberikan wawasan yang bermanfaat bagi perusahaan dalam menyusun strategi produksi dan pengelolaan persediaan secara lebih efektif, efisien, dan berbasis data.]]>
Copyrights © 2026
