<![CDATA[Penerapan metode elbow pada algoritma K-Means untuk clustering data persediaan barang bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan jumlah cluster yang optimal, yang sangat penting dalam manajemen persediaan barang. Penelitian ini melibatkan analisis data persediaan barang menggunakan algoritma K-Means dan metode elbow untuk menentukan jumlah cluster yang tepat. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup data persediaan barang dari sebuah toko retail. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, penerapan algoritma K-Means, dan evaluasi hasil clustering dengan metode elbow. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode elbow dapat memberikan gambaran yang jelas tentang jumlah cluster optimal yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi manajemen persediaan barang. Kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa metode elbow merupakan alat yang efektif dalam menentukan jumlah cluster optimal dalam clustering data persediaan barang.Penelitian ini juga menunjukkan bahwa dengan menentukan jumlah cluster yang optimal, toko retail dapat mengelompokkan produk secara lebih tepat, sehingga strategi pengelolaan stok dapat disesuaikan dengan karakteristik setiap cluster. Hal ini berkontribusi pada pengurangan biaya penyimpanan, peningkatan kecepatan rotasi barang, dan optimalisasi ruang penyimpanan]]>
Copyrights © 2024
