## ANALISIS CLUSTER STOK PRODUK PT. PANJUNAN DENGAN METODE K-MEANS
Ramdhan Pebriyanto 1 , Yudhistira Arie Wijaya 2
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B Majasem Kota Cirebon, Indonesia opickpick7@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  analisis  stok  produk  di  PT.  Panjunan  menggunakan  metode  k-means  untuk mengelompokkan  barang  ke  dalam  kategori  dengan  karakteristik  serupa.  Fokus  penelitian  adalah  pemahaman mendalam  terhadap  perbedaan  dan  persamaan  antar  produk  yang  dijual  oleh  perusahaan  retail  ini.  Melalui pengumpulan dan analisis data stok barang, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola, perilaku, dan karakteristik  mendasar  yang  mempengaruhi  persediaan.Metode  K-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan produk  berdasarkan  karakteristik  serupa.  Penelitian  ini  mengidentifikasi  enam  klaster,  masing-masing menampilkan  karakteristik  kuantitas  item,  kemasan,  dan  tingkat  stok  yang  berbeda.  Analisis  centroid mengungkapkan atribut spesifik untuk  setiap klaster. Klaster 6 menonjol dengan rata-rata 147,33 item, jumlah Karton  yang rendah sekitar 9,30, rata-rata Bag/Pax 11,36, Pieces (PCS) minimal, rata-rata Stok Karton sekitar 399,58, dan rata-rata Stok Bag/Pax sekitar 2,06. Pentingnya, Klaster 6 mencapai nilai Davies Bouldin Index (DBI) terendah sebesar 0,412, menandakan tingkat homogenitas yang tinggi dalam klaster tersebut. Trend penurunan nilai DBI dengan peningkatan jumlah klaster menunjukkan pemisahan dan pengelompokan data yang semakin baik. Pemilihan  klaster optimal terjadi pada k=6, memberikan  wawasan berharga tentang dinamika persediaan perusahaan.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  PT  Panjuna  dalam  pengambilan  keputusan, memungkinkan pengelolaan persediaan yang lebih efisien dan berbasis informasi.
Kata kunci :  Data mining , Clustering , K-Means ,  Evaluasi

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan retail adalah salah satu sector bisnis ysng  kompetitif  dan  berfluktuasi.  PT  Panjunan, sebagai perusahaaan retail, beroperasi dalam lingkungan yang penuh tekanan dan persaingan ketat. Dalam  upaya  mempertahankan  dan  meningkatakan daya saing yang kuat, perusahaan ini harus memeliki pemahaman  yang  mendalam  tentang  stok  barangnya. Stok  barang  adalah  salah  satu  asset  terbesar  dalam perusahaan  retail,  terutama  untuk  PT.  Panjunan  itu sendiri. Untuk manajemen yang efisien terhadap stok barang  adalah  faktoe  kunci  daalam  keberhasilan bisnis.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memahami karakteristik  stok  barang,  termasuk  perbedaan  di antara  produk-produk  yang  berbeda.  Salah  satu  cara untuk  mencapai  pemahaman  ini  adalah  melalui analisis  cluster.  Analisis  Cluster  merupakan  metode statistic yang memungkinkan kita untuk mengelompokan  produk  berdasarkan  karakteristik tertentu. Dalam konteks PT. Panjunan, analisi cluster stok  barang  dapat  memberikan  wawasan  berharga tentang bagaimana produk berperilaku dang bagaimana  Perusahaan  tersebut  dapat  dikelompokan ke dalam kategori yang memiliki karakteristik serupa. Berisi  penjelasan  tentang  kedudukan  dari fokus masalah dalam  konteks  masalah  yang  lebih  luas, alasan  pemilihan  fokus  masalah yang didukung oleh hasil-hasil  penelitian  terdahulu tentang  ada    nya masalah  tersebut,  serta  pentingnya  fokus  masalah tersebut  untuk  diteliti,  yang  termuat  dalam  beberapa paragrap sebagai berikut:
Tugas akhir ini yang berjudul “Analisis Cluster Stok Produk PT. Panjuna dengan Metode K-Means," bertujuan  untuk  mengimplementasika  teknik  analisis cluster k-means guna mengelompokan stok produk PT Panjuna  kedalam  kategori  yang  memiliki  kesamaaan karakteristil. Konsep utama adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang perbedaaan dan persamaan antara produk-produk yang di jual oleh perusahaan  retail  ini.  Definisi  utamanya  melibatkan penggunaan metode K-Means, yang akan memungkinkan  identifikasi  pola,  perilaku,  fdan karakteristik  yang  mendasari  stok  barang,  membantu dalam  perencaaana  persediaaan,  pengelolaaan  stok yang lebih efisien, serta pengambilan keputusan bisnis yang lebih informasional bagi PT Panjunan.
Pada penelitian sebelumnya dalam jurnal  Jurnal Informatika  MULTI  Tahun  2023  dengan  judul “Menentukan  Nilai  K  Pada  Metode  K-Means Menggunakan  Teknik  Grid  Search  Untuk  Strategi Produk Pakaian Medis” masalah dalam penelitian ini menggunakan  dataset  yang  bersifat  private.  Ini  dapat menimbulkan  beberapa  isu  terkait  keamanan  dan privasi data . Metode yang digunakan dalam penelitian ini  menggunakan  algoritma  K-means.  Adapun  hasil dari penelitiannya yaitu Hasil ekperimen berdasarkan evaluasi DBI bahwa nilai terbaik yaitu -0,734 terdapat pada  nilai  k=3.  Dengan  demikian  teknik  grid  search mampu  menentukan  nilai  k  terbaik  pada  metode  k- means  dan  dapat  menentukan  strategi  penjualan produk menjadi optimal [1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data Mining adalah istilah yang digunakan untuk menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi  dalam basis  data,  melibatkan  proses  semi-otomatis  dengan menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan  machine  learning.  Tujuannya  adalah mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan  yang berharga dan berpotensi dari basis data  besar,  gudang  data,  atau  sistem  penyimpanan informasi lainnya. Data Mining melibatkan penemuan pola menarik dari dataset besar yang disimpan dalam basis  data.  Ini  erat  kaitannya  dengan  bidang  seperti sistem basis data, pergudangan data, statistik, machine learning,  pencarian  informasi,  dan  komputasi  tingkat tinggi. Selain itu, Data Mining didukung oleh disiplin ilmu  lain  seperti  jaringan  saraf,  pengenalan  pola, analisis  data  spasial,  basis  data  gambar,  dan pemrosesan  sinyal.  Istilah  "data  mining"  dan " knowledge  discovery  in  databases (KDD)"  sering digunakan  bergantian  untuk  menjelaskan  proses penggalian  informasi  dalam  basis  data  besar, meskipun  memiliki perbedaan konseptual. Salah satu tahap  kunci  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah data mining [2].

## Gambar 1. KDD

## 2.1. K-Means
K-Means  merupakan  teknik  clustering  yang diperoleh dari sebuah dataset dengan cara menghitung jarak dari setiap titik ke pusat cluster  secara iterative [3].  Algoritma  K-Means  memiliki  beberapa  aturan yaitu:
a. Total cluster yang dibutuhkan
b. Jenis  atribut  adalah  numeric.  Proses  untuk clustering menggunakan algoritma k-means adalah sebagai berikut :
 Tentukan nilai k dalam total cluster yang ingin dibentuk.
 Pilih  nilai  centroid  cluster  (centroid)  berawal dari k.
 Hitung  jarak  setiap  data  input  dan  setiap centroid  menggunakan  rumus  jarak  Euclidean untuk  menemukan jarak terdekat antara setiap titik data dan centroid.
 Mengklasifikasikan/mengelompokan setiap item data berlandaskan jarak (jarak minimum) ke centroid.
 Perbarui mediannya. Nilai pusat baru.
Mengulangi  langkah  ke  3  sampai  5  anggota setiap  cluster  tetap  tidak  berubah.  Berikut  ini merupakan rumus terhadap perhitungan algoritma K- Means Clustering :
𝑑𝑒 = √( 𝑥 i − 𝑠 i) 2 + ( 𝑦 i− 𝑡 i) 2

## 2.2. RapidMiner
RapidMiner adalah  perangkat  lunak  sumber terbuka yang dapat diakses secara publik. RapidMiner bertindak  sebagai  solusi  untuk  analisis  pemrosesan data, menggabungkan berbagai teknik termasuk teknik deskriptif  dan  prediktif.  Pengoperasian RapidMiner menggunakan bahasa Java. Berkat teknologi algoritma komputasi  canggih  dan  analisis  data  berbasis komputer,  RapidMiner  dapat  digunakan  untuk melakukan  proses  data  mining.  Dalam  konteks  ini, perangkat lunak ini akan digunakan untuk melakukan perhitungan  algoritma Fuzzi  C-Means [4].  Pada penelitian ini menggunakan RapidMiner versi 10.1
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tri Bayu Pamungkas tahun 2023 mengatakan bahwa Hasil analisis  menggunakan  algoritma  k-means  pada  data penggunaan  barang  di  GMF  AeroAsia  menunjukkan pembagian  menjadi  tiga  klaster.  Klaster  pertama  (13 data  barang)  menandakan  barang  dengan  tingkat kedaluwarsa  rendah.  Klaster  kedua  (5  data  barang) mencerminkan kelompok dengan tingkat kedaluwarsa sedang.  Meskipun  jumlah  data  dalam  klaster  kedua lebih sedikit, keberadaannya menunjukkan kebutuhan perbaikan  dalam  pengelolaan  persediaan  dan  kontrol barang kedaluwarsa.
Hasil  perhitungan  manual,  terdapat  3  data minuman yang masuk ke klaster “Sangat Laris”, 2 data minuman  masuk  ke  klaster  “Laris”  dan  5  data minuman masuk ke klaster “Kurang Laris” [5].
Menurut  Rosi  Kusuma  serli  tahun  2023  dalam jurnalnya  mengatakan  hasil  penelitian  Analisis persedian  barang  menggunakan  metode  K-Means dapat  menyimpulkan  bahwa  pengelompokan  data memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan dalam mengelola inventaris mereka. Dengan informasi mengenai barang yang paling laris dan kurang laris [6].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Means untuk melakukan analisis cluster terhadap stok produk PT.  Panjunan.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk mengelompokkan stok produk berdasarkan kesamaan karakteristik  atau  atribut  tertentu.  Data  yang digunakan  mencakup  informasi  seperti  jenis  produk, level persediaan, kecepatan rotasi, atau parameter lain yang  relevan  dengan  manajemen  persediaan.  Proses K-Means melibatkan pemilihan jumlah kluster (K) dan inisialisasi  pusat  kluster  awal.  Algoritma  ini  secara iteratif  menghitung  jarak  antara  setiap  titik  data dengan  pusat  kluster  terdekat,  mengelompokkan  titik data  ke  dalam  kluster  yang  sesuai,  dan  memperbarui pusat kluster berdasarkan rata-rata atribut titik data di dalamnya.  Iterasi  dilakukan  hingga  konvergensi  atau mencapai  batas  iterasi  maksimum.  Hasil  analisis memungkinkan  pemahaman  lebih  mendalam  tentang
struktur  stok  produk,  membedakan  karakteristik masing-masing  kluster,  dan  memberikan  dasar  untuk pengambilan keputusan terkait manajemen persediaan dan  strategi  bisnis.  Validasi  hasil  klustering  juga dilakukan untuk memastikan ketepatan dan interpretasi  yang  tepat  terhadap  kelompok  produk yang dihasilkan. Dengan demikian, metode penelitian ini memberikan pandangan yang komprehensif untuk mendukung  PT.  Panjunan  dalam  mengoptimalkan strategi  manajemen  persediaan  dan  pengembangan bisnis.
Gambar 2. Tahapan penelitian
Keterangan gambar 2 : a. Seleksi Data (Selection) Pemilihan  data  dari  kumpulan  data  operasional perlu dilakukan sebelum memulai tahap penemuan informasi  dalam  Knowledge  Discovery  Database (KDD). Data yang dipilih untuk digunakan dalam proses  Data  Mining  disimpan  dalam  file  terpisah dari basis data operasional. b. Pemilihan Data ( Preprocessing) Tahapan Preprocessing mencakup  penghapusan data  duplikat,  verifikasi  konsistensi  data,  dan perbaikan  kesalahan  pada  data.  Proses  ini  juga mencakup enrichment , yang berarti "memperkaya" data  yang  sudah  ada  dengan  menambahkan  data atau informasi eksternal.. c. Transformasi Data ( Data Transformation)
Pada  tahap  ini  ialah  melakukan  transformasi  data yang  belum  memiliki  entitas  jelas  untuk  diubah menjadi bentuk data yang valid atau siap menjalani proses Data Mining . d. Data mining Proses data mining adalah proses mencari pola dan informasi yang menarik pada data terpilih dengan menggunakan teknik dan metode tertentu
e. Interpretation/ Evaluation
Evaluasi  ialah  tahap  terakhir,  yang  dilakukan dalam tahap ini yaitu pembentukan keluaran yang nantinya  mudah  dimengerti  yang  bersumber  pada proses data mining pola informasi.
Secara  garis  besar, data  mining dapat  dibagi menjadi dua kategori utama,yaitu ; a. Deskriptive Mining ,sebuah proses untuk menemukan  karakteristik  yang  penting  dari  data dalam basis data b. Predictive Mining , sebuah proses untuk menemukan  pola  dari  data  dengan  menggunakan beberapa variable lain

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  hasil  penelitian  ini  akan  membahas analisis  klustering  menggunakan  metode  algoritma Fuzzi  C-Means dalam  mengindentifikasi  pola-pola stock dan peluang bisnis dalam kontek data stock PT. Putri  Daya  Usahatama.  yang  akan  dilakukan pengolahan  data  menggunakan  aplikasi  pendukung yaitu rapidminer.
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data stock PT. Panjunan dengan jumlah 236 data terdiri  dari  atribut  atribut  kode  barang,  Item  barang, karton,  Bag/Pax,  PCS,  Stok  Karton,  Stok  Bag/Pax, Stok PCS.
Model algoritma K-means merupakan salah satu algoritma  clustering  yang  umum  digunakan  dalam analisis  data  dan  machine  learning.  Algoritma  ini bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok-kelompok  yang  homogen  berdasarkan kesamaan  atribut.  Teknik  optimasi  parameter  dengan Grid  Search  menjadi  salah  satu  pendekatan  yang efektif untuk menemukan kombinasi parameter terbaik yang dapat meningkatkan performa model .
Gambar 3. Model Proses K-Means
Gambar 4. Gambar cluster model
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  4  cluster  model bahwa  model  klcustering  Hasil  proses  clustering menghasilkan  enam  kelompok  (Cluster  0  hingga Cluster 5) dengan jumlah item yang bervariasi di setiap kelompok.  Klaster  0  memiliki  183  item,  Klaster  1 terdiri  dari  1  item,  Klaster  2  memiliki  5  item, sedangkan  Klaster  3  12  item.  Selanjutnya,  terdapat Klaster  4  dengan  1  item,  Klaster  5  dengan  33  item, Secara keseluruhan, total item  yang tergabung dalam klaster adalah sebanyak 235.
Data selection preprocesing Transformasi
Data Mining Evaluasi
Gambar 5. Hasil operator parameter grid
Berdasarkan  hasil  gambar  4.8  Hasil  evaluasi parameter  grid  dengan  mempertimbangkan  nilai Davies  Bouldin  (DB)  pada  berbagai  nilai  K menunjukkan pola yang perlu diperhatikan. Nilai DB, yang digunakan sebagai indikator kualitas  klastering, menurun secara konsisten seiring dengan peningkatan nilai  K,  mencapai  titik  terendah  pada  K  =  6  dengan nilai -0.412. Pada umumnya, penurunan nilai DB yang berkelanjutan  mengindikasikan  kualitas  klastering yang semakin baik.
Gambar 6. Gambar Centroid Table
Hasil dari centroid tabel ini menggambarkan nilai rata-rata untuk setiap atribut dalam kelompok klaster. Berikut adalah deskripsi untuk masing-masing atribut: a. Clsuter 0
Hasil dari centroid tabel ini memberikan gambaran tentang  karakteristik  rata-rata  dari  klaster  yang terbentuk setelah proses klastering. Dalam klaster ini,  rata-rata  jumlah  item  produk  ("ITEM PRODUK") mencapai sekitar 108.73, menandakan bahwa  klaster  ini  memiliki  kecenderungan memiliki  jumlah  produk  yang  relatif  tinggi. Selanjutnya, atribut "KARTON" dan "BAG/PAX" menunjukkan  rata-rata  sekitar  6.86  dan  7.06, menggambarkan  jumlah  karton  dan  kantong  atau paxel  produk  dalam  klaster  tersebut.  Selain  itu, atribut "PCS" memiliki nilai rata-rata sekitar 0.08, menunjukkan jumlah rata-rata item per unit (piece) dalam  klaster.  Atribut  "STOK  KARTON"  dan "STOK  BAG/PAX"  memiliki  rata-rata  masing- masing  sekitar  34.37  dan  1.05,  mengindikasikan rata-rata stok dalam satuan karton dan kantong atau paxel untuk produk dalam klaster.
b. Cluster 1 Hasil dari centroid tabel ini memberikan gambaran karakteristik  rata-rata  dari  kelompok  klaster  yang terbentuk setelah proses klastering. Dalam klaster ini,  terdapat  kecenderungan  rata-rata  yang menonjol pada beberapa atribut. Rata-rata jumlah item produk ("ITEM PRODUK") mencapai 164.0, menunjukkan bahwa klaster ini memiliki kecenderungan  untuk  memiliki  jumlah  produk yang  tinggi.  Selanjutnya,  atribut  "KARTON"  dan "BAG/PAX" menunjukkan nilai rata-rata masing- masing sekitar 22.0, mencerminkan bahwa klaster ini memiliki jumlah karton dan kantong atau paxel produk yang tinggi secara rata-rata.
Meskipun demikian, atribut "PCS" memiliki nilai rata-rata  sekitar  0.0,  menandakan  bahwa  rata-rata klaster  ini  memiliki  jumlah  item  per  unit  (piece) yang minimal atau mendekati nol. Atribut "STOK KARTON" menunjukkan rata-rata sekitar 5568.0, mengindikasikan  bahwa  klaster  ini  cenderung memiliki  stok  yang  tinggi  dalam  satuan  karton. Sementara  itu,  atribut  "STOK  BAG/PAX" memiliki rata-rata sekitar 4.0, menunjukkan bahwa klaster ini memiliki stok yang relatif rendah dalam satuan kantong atau paxel
c. Cluster 2 Hasil  centroid  tabel  menunjukkan  karakteristik rata-rata  dari  suatu  kelompok  klaster  setelah dilakukan  proses  klastering.  Pada  kelompok  ini, nilai  rata-rata  atribut  menunjukkan  pola  tertentu. Rata-rata jumlah item produk ("ITEM PRODUK") mencapai 138.2, mengindikasikan bahwa kelompok  ini  cenderung  memiliki  jumlah  produk yang moderat. Atribut "KARTON" memiliki rata- rata sekitar 12.0, mencerminkan bahwa klaster ini memiliki jumlah karton produk yang relatif rendah. Sementara  itu,  atribut  "BAG/PAX"  menunjukkan nilai  rata-rata  sekitar  19.2,  menandakan  adanya jumlah kantong atau paxel produk yang moderat.
Atribut  "PCS"  memiliki  rata-rata  sekitar  0.0, mengindikasikan  bahwa  klaster  ini  memiliki jumlah  item  per  unit  (piece)  yang  minimal  atau mendekati  nol.  Atribut  "STOK  KARTON" menunjukkan rata-rata sekitar 2213.4, menggambarkan  bahwa  klaster  ini  memiliki  stok yang  relatif  rendah  dalam  satuan  karton.  Di  sisi lain, atribut "STOK BAG/PAX" memiliki rata-rata sekitar  4.0,  menandakan  bahwa  kelompok  ini memiliki  stok  yang  cukup  stabil  dalam  satuan kantong atau paxel.
d. Cluster 3
Hasil dari centroid tabel menunjukkan karakteristik rata-rata dari suatu kelompok klaster setelah dilakukan proses klastering. Pada kelompok  ini,  nilai  rata-rata  atribut  memberikan gambaran  pola  tertentu.  Rata-rata  jumlah  item produk  ("ITEM  PRODUK")  mencapai  144.08, mengindikasikan  bahwa  kelompok  ini  cenderung memiliki  jumlah  produk  yang  moderat.  Atribut "KARTON"  memiliki  rata-rata  sekitar  11.92, mencerminkan bahwa klaster ini memiliki jumlah karton produk yang relatif rendah.
Atribut  "BAG/PAX"  menunjukkan  nilai  rata-rata sekitar  16.0,  menandakan  adanya  jumlah  kantong atau  paxel  produk  yang  stabil  secara  rata-rata. Atribut  "PCS"  memiliki  rata-rata  sekitar  0.0, mengindikasikan  bahwa  klaster  ini  memiliki jumlah  item  per  unit  (piece)  yang  minimal  atau mendekati  nol.  Atribut  "STOK  KARTON" menunjukkan rata-rata sekitar 1153.58, menggambarkan  bahwa  klaster  ini  memiliki  stok yang  relatif  rendah  dalam  satuan  karton.  Di  sisi lain, atribut "STOK BAG/PAX" memiliki rata-rata sekitar  2.33,  menandakan  bahwa  kelompok  ini memiliki  stok  yang  stabil  dalam  satuan  kantong atau paxel. e. Cluster 4 Hasil dari centroid tabel menunjukkan karakteristik rata-rata dari suatu kelompok klaster setelah dilakukan proses klastering. Pada kelompok  ini,  nilai  rata-rata  atribut  memberikan gambaran  pola  tertentu.  Rata-rata  jumlah  item produk  ("ITEM  PRODUK")  mencapai  152.0, menunjukkan  bahwa  kelompok  ini  memiliki jumlah  produk  yang  relatif  tinggi.  Atribut "KARTON"  memiliki  rata-rata  sekitar  20.0, mengindikasikan  bahwa  klaster  ini  memiliki jumlah karton produk yang tinggi.
Atribut  "BAG/PAX"  menunjukkan  nilai  rata-rata sekitar  20.0,  menandakan  adanya  jumlah  kantong atau  paxel  produk  yang  stabil  secara  rata-rata. Atribut  "PCS"  memiliki  rata-rata  sekitar  0.0, mengindikasikan  bahwa  klaster  ini  memiliki jumlah  item  per  unit  (piece)  yang  minimal  atau mendekati  nol.  Atribut  "STOK  KARTON" menunjukkan rata-rata sekitar 4004.0, menggambarkan  bahwa  klaster  ini  memiliki  stok yang  relatif  tinggi  dalam  satuan  karton.  Atribut "STOK BAG/PAX" memiliki rata-rata sekitar 0.0, menandakan  bahwa  stok  dalam  satuan  kantong atau paxel pada kelompok ini cenderung minimal.
f. Cluster 5
Hasil dari centroid tabel menunjukkan karakteristik rata-rata dari suatu kelompok klaster setelah dilakukan proses klastering. Pada kelompok  ini,  nilai  rata-rata  atribut  memberikan gambaran  pola  tertentu.  Rata-rata  jumlah  item produk  ("ITEM  PRODUK")  mencapai  147.33, menunjukkan  bahwa  kelompok  ini  memiliki jumlah  produk  yang  relatif  tinggi.  Atribut
"KARTON"  memiliki  rata-rata  sekitar  9.30, mengindikasikan  bahwa  klaster  ini  memiliki jumlah  karton  produk  yang  cenderung  lebih rendah.
Atribut  "BAG/PAX"  menunjukkan  nilai  rata-rata sekitar 11.36, menandakan adanya jumlah kantong atau  paxel  produk  yang  stabil  secara  rata-rata. Atribut  "PCS"  memiliki  rata-rata  sekitar  0.15, mengindikasikan  bahwa  klaster  ini  memiliki jumlah  item  per  unit  (piece)  yang  minimal  atau mendekati  nol.  Atribut  "STOK  KARTON" menunjukkan rata-rata sekitar 399.58, menggambarkan  bahwa  klaster  ini  memiliki  stok yang  relatif  tinggi  dalam  satuan  karton.  Atribut "STOK  BAG/PAX"  memiliki  rata-rata  sekitar 2.06,  menandakan  bahwa  stok  dalam  satuan kantong  atau  paxel  pada  kelompok  ini  cenderung stabil
Gambar 7. Visualiasi
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  4.10  memberikan gambaran  tentang  karakteristik  rata-rata  dari klaster  yang  terbentuk  setelah  proses  klastering. Dalam  klaster  ini,  rata-rata  jumlah  item  produk ("ITEM  PRODUK")  mencapai  sekitar  108.73, menandakan bahwa klaster ini memiliki kecenderungan  memiliki  jumlah  produk  yang relatif tinggi. Selanjutnya, atribut "KARTON" dan "BAG/PAX"  menunjukkan  rata-rata  sekitar  6.86 dan  7.06,  menggambarkan  jumlah  karton  dan kantong atau paxel produk dalam klaster tersebut. Selain  itu,  atribut  "PCS"  memiliki  nilai  rata-rata sekitar  0.08,  menunjukkan  jumlah  rata-rata  item per  unit  (piece)  dalam  klaster.  Atribut  "STOK KARTON" dan "STOK BAG/PAX" memiliki rata- rata  masing-masing  sekitar  34.37  dan  1.05, mengindikasikan  rata-rata  stok  dalam  satuan karton dan kantong atau paxel untuk produk dalam klaster.

## 4.1.  Evaluasi
Gambar  4.8  menunjukkan  tren  penurunan  nilai DB secara konsisten seiring dengan peningkatan nilai K,  mencapai  titik  terendah  pada  K  =  6  dengan  nilai 0.412.  Penurunan  yang  berkelanjutan  pada  nilai  DB menggambarkan  pemisahan  klaster  yang  semakin baik, dan titik terendah pada  K = 6  mengindikasikan bahwa  pemilihan  jumlah  klaster  yang  lebih  tinggi dapat  memberikan  hasil  yang  optimal  dalam  hal pemisahan dan kelompokan data.
Evaluasi  dari  hasil  klastering  menggunakan metode
K-means dapat dilakukan dengan mempertimbangkan  sejumlah  metrik  evaluasi  yang umum  digunakan,  seperti  Davies-Bouldin  Index (DBI).  DBI  mengukur  kehomogenan  dalam  satu klaster dan ketidakseragaman antara klaster. Nilai DBI yang lebih rendah menunjukkan hasil klastering yang lebih baik.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  DBI,  kelompok klaster dengan nilai DBI yang lebih rendah cenderung memiliki  tingkat  homogenitas  yang  lebih  baik. Sebagai contoh, kelompok klaster 6 dengan nilai DBI 0.412 menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan kelompok klaster lainnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis klustering menggunakan  metode Fuzzi  C-Means pada data stok PT. Panjunan, kesimpulan dapat ditarik:
Penelitian  analisis  cluster  stok  produk  PT Panjuna menggunakan metode K-Means memberikan pemahaman yang mendalam tentang karakteristik dan pola-pola yang mendasari stok barang. Hasil evaluasi klaster  menunjukkan  pembentukan  kelompok  yang bermakna,  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas terkait perilaku dan ciri-ciri setiap kelompok produk.
Sebagai  contoh,  ditemukan  klaster  dengan tingkat  kedaluwarsa  rendah,  sedang,  dan  tinggi. Pengetahuan ini memberikan wawasan berharga bagi manajemen  persediaan  dalam  mengambil  keputusan yang lebih informasional dan efisien.
Berikut  beberapa  saran  untuk  PT.  Putri  Daya Usahatama:  Optimalkan  Manajemen  Persediaan: Manfaatkan hasil analisis cluster untuk mengoptimalkan  manajemen  persediaan,  termasuk pengadaan,  penyimpanan,  dan  distribusi  barang. Pastikan  stok  tersedia  dengan  optimal  sesuai  dengan karakteristik masing-masing kelompok produk. Perluas Analisis: Selanjutnya, dapat dilakukan analisis lebih  lanjut  untuk  memahami  faktor-faktor  yang memengaruhi  karakteristik  setiap  klaster.  Misalnya, apa yang membuat produk pada suatu klaster memiliki tingkat  kedaluwarsa  yang  tinggi  atau  rendah. Implementasikan  Sistem  Informasi:  Pertimbangkan implementasi sistem informasi yang terintegrasi untuk memantau  dan  mengelola  stok  barang  secara  lebih efisien. Sistem ini dapat membantu dalam mengoptimalkan  proses  manajemen  persediaan. Lakukan  Pemantauan  Berkala:  Lakukan  pemantauan dan  pembaruan  berkala  terhadap  analisis  cluster. Lingkungan  bisnis  dapat  berubah,  sehingga  perlu adanya adaptasi terhadap perubahan tersebut. Dengan menerapkan saran-saran di atas, PT Panjunan dapat  meningkatkan  efisiensi  manajemen  persediaan, mengurangi risiko kerugian, dan merespons lebih baik terhadap dinamika pasar dalam bisnis ritel mereka

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dwirahmanto, R., & Bisri, A. (2023). Menentukan  Nilai  K  Pada  Metode  K-Means
Menggunakan  Teknik  Grid  Search  Untuk Strategi Produk Pakaian Medis. Jurnal Informatika MULTI , 1 (2), 93–103.
https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/jim93
[2] Nusti,  D.  H.,  Kanedi,  I.,  &  Rohmawan,  E.  P. (2021).  Application  of  K-Means  Clustering Algorithm  in  Grouping  Inventory  Data  at  Putra Shop. Jurnal
Komputer, Informasi Dan Teknologi (JKOMITEK) , 1 (1), 29–38. https://doi.org/10.53697/jkomitek.v1i1.104
[3] Pamungkas, T. B., Maesaroh, S., & Ardiansyah, P. (2023). Implementasi Data Mining Pada Stok Penggunaan Barang Di Gmf Aeroasia
Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal  Ilmiah  Sains  Dan  Teknologi , 7 (2),  112– 123. https://doi.org/10.47080/saintek.v7i2.2697
[4] Prastiwi,  H.,  Jeny  Pricilia,  &  Errissya  Rasywir. (2022).  Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentuksn  Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini Market Menggunakan Metode K-Means
Clustering. Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa
Komputer(JAKAKOM) , 2 (1), 141–148. https://doi.org/10.33998/jakakom.2022.2.1.34
[5] Sulistiyawati,  A.,  &  Supriyanto,  E.  (2021). Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam  Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan. Jurnal Tekno Kompak , 15 (2), 25.
https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162
[6] Supardi,  R.,  &  Kanedi,  I.  (2020).  Implementasi Metode  Algoritma  K-Means  Clustering  pada Toko  Eidelweis. Jurnal  Teknologi  Informasi , 4 (2), 270–277. https://doi.org/10.36294/jurti.v4i2.1444
[7] Suwaryo,  N.,  Rahman,  A.,  Marini,  D.,  Atmaja, U., & Basri, A. (2023). Klasterisasi Stok Produk Retail Untuk Menetukan Pergerakan Kebutuhan Konsumen Dengan Algoritma K-Means. Bulletin of Information Technology (BIT) , 4 (2), 306–312.
[8] Syahfitri,  N.,  Budianita,  E.,  Nazir,  A.,  & Afrianty,  I.  (2023).  Pengelompokan  Produk Berdasarkan Data
Persediaan Barang Menggunakan  Metode  Elbow  dan  K-Medoid. Media Online , 4 (3), 1668–1675. https://doi.org/10.30865/klik.v4i3.1525
[9] Teknika, J., Kusuma Serli, R., Wijonarko, B., & Nurhayati, Ms. (2023). Teknika 17 (2): 569-580 Analisis  Persediaan  Barang  Menggunakan Clustering  K-Means  Pada  PT.  Brothersindo Saudara Sejati. Ijccs , x , No.x (x), 1–5.
[10] Wahyudi,  S.  I.,  &  Wibowo,  A.  (2022). Implementasi  Metode  K-Means  Clustering Untuk  Pengelompokan  Data  Stok  Produk  Toko Online  Perdagangan  Kaos. Seminar  Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) , September , 470–478.
https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php