## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN PERSEDIAAN STOK BARANG
Diana Indriani, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B Cirebon, Indonesia dianaindriani02@gmail.com

## ABSTRAK
Istilah fashion umumnya mengacu pada perubahan tren dan gaya berpakaian yang mendominasi pada suatu periode  tertentu.  Bidang  bisnis fashion berusaha  untuk  inovatif  dengan  menghadirkan  produk-produk  yang menarik, mengikuti tren terbaru, dan memuaskan selera konsumen. Proses pemeriksaan stok saat ini masih bersifat manual  dengan  memeriksa  ketersediaan  barang,  sehingga  tidak  efisien  ketika  ada  permintaan  tinggi  dan persediaan  tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut diperlukan  penerapan  data mining untuk  menghasilkan  informasi  yang  dapat  digunakan  dalam  pengelolaan persediaan barang. Proses pengolahan data dilakukan dengan menerapkan teknik k-means clustering . Tujuan dari penelitian ini dapat mengetahui barang-barang yang telah terjual dan barang-barang yang masih tersedia dalam stok. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan data. Berdasarkan hasil analisis menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) , ditemukan bahwa konfigurasi optimal untuk pembagian data menjadi cluster adalah pada k=2, dengan nilai DBI mencapai minimum sebesar -0.142. Hasil ini mengindikasikan bahwa pembentukan dua cluster (k=2) memberikan nilai DBI terendah, Setelah mengevaluasi hasil pemrosesan data ditemukan bahwa Cluster _0  memiliki  jumlah  penjualan  yang  tinggi,  mencapai  594 item .  Dari  hasil  analisis cluster ,  dapat disimpulkan bahwa Cluster _0 terdiri dari produk yang diminati mengindikasikan Cluster _0 menjadi fokus utama karena memiliki jumlah item yang jauh lebih banyak dan dianggap sebagai produk paling diminati.
Kata kunci : Data Mining, K-Means Clustering, Stok

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi,  perkembangan  teknologi berlangsung  dengan  cepat.  Kemajuan  teknologi  di seluruh  dunia  telah  memberikan  kontribusi  besar dalam  mempermudah  tugas  manusia,  sehingga membuatnya  lebih  efisien  di  berbagai  sektor.  Bidang bisnis terus bergerak maju seiring berjalannya waktu, salah satu contoh teknologi yang bermanfaat di bisnis fashion adalah  memfasilitasi  pengelolaan  persediaan, yang  merupakan  aspek  penting  dalam  manajemen yang  efektif.  Dengan  demikian,  manajemen  yang kompeten dalam mengatur stok barang menjadi sangat penting untuk menghindari penumpukan barang yang berlebihan  dan  barang  yang  kurang  diminati  oleh konsumen.
Proses  pemeriksaan  stok  saat  ini  masih  bersifat manual  dengan  memeriksa  ketersediaan  barang, sehingga menjadi tidak efisien ketika ada permintaan tinggi  dan  persediaan  tidak  mencukupi  untuk memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Untuk  mengatasi permasalahan  ini  diperlukan  penerapan  metode  data mining untuk  menghasilkan  informasi  yang  dapat digunakan  dalam  pengelolaan  persediaan  barang. Proses  pengolahan  data  dapat  dilakukan  dengan menerapkan  teknik  pengelompokan  data,  seperti k- means  clustering . K-Means  Clustering bertujuan untuk  mengelompokkan  data  dengan  karakteristik serupa ke dalam kelompok yang sama, sementara data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam kelompok yang berbeda.
Dalam  studi  yang  serupa[1]  Permasalahan  yang dihadapi oleh PT. SAS Group yaitu berkaitan dengan
ketersediaan  barang  yang  merupakan  suatu  elemen yang  sangat  penting,  sehingga  sebagai  manajemen yang  baik  dalam  proses  mengatur  ketersediaan  stok barang  sangat  diperlukan,  untuk menghindari penumpukan  barang  yang  sama  dan  barang  yang kurang  diminati  oleh  pembeli  dengan  menggunakan data mining .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah memudahkan PT. SAS Group dalam menentukan stok persediaan barang. Hasil dari penelitian ini yaitu setiap cluster yaitu cluster _0  sebanyak  1282  atau  sebesar 98,6%, cluster _1  sebanyak  18  atau  sebesar  1,4%. Berdasarkan  hal  tersebut  didapat  kelompok  stok barang yang berada pada cluster _0 memiliki rata-rata penjualan  yang  besar  yaitu  mencapai  2368  barang. Artinya bahwa kelompok barang pada cluster _0 perlu menyimpan banyak barang karena merupakan produk yang  paling  banyak  diminati.  Menurut[2]  Pada kebanyakan  minimarket  yang  ada  dijambi  saat  ini belum  mempunyai  metode  baku  yang  diterapkan. Pemeriksaan stok hanya dilakukan dengan memeriksa persediaan  barang  secara  manual.  Sehingga  hal  ini kurang  efisien  jika  konsumen  membutuhkan  barang dalam  jumlah  banyak  dan  stok  tidak  cukup  untuk memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  diterapkan  suatu  metode  data mining dengan cara menganalisa data penjualan untuk menghasilkan informasi yang dapat dijadikan sebagai perencanaan  dan  pengendalian  persediaan  barang. Adapun pengolahan datanya dapat dilakukan  melalui proses clustering data dengan  menerapkan  metode k- means  clustering. Dengan  dilakukan  pengelompokan data  tersebut  dapat  diketahui  barang  apa  saja  yang
sudah  terjual  dan  barang  apa  saja  yang  masih  ada dalam stok. Pengumpulan data dilakukan pada sebuah minimarket  di  daerah  jambi  pada  bulan  Desember tahun 2021. Barang dalam minimarket dikelompokkan kedalam  20.  Data tersebut  diolah  untuk  menciptakan pengetahuan  yang  dapat  digunakan  sebagai  strategi untuk mengembangkan strategi pengelolaan persediaan  barang.  Data  awal  yang  diperoleh  dari minimarket  disimpan  sebagai  data  semua  penjualan obat  selama  3  bulan  terakhir.  [3]  dari  temuan penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan  yang diambil pada toko SS baby shop namun permasalahannya,  persediaan  barang  pada  Toko  SS Baby  Shop masih  dilakukan  secara  manual,  yaitu pemilik  hanya  melihat  barang  yang  habis  saja  tanpa mempertimbangkan  barang  mana  yang  lebih  laku terjual dan barang mana yang lakunya lambat. Padahal mengatur  ketersediaan  barang  sesuai  permintaan  dan kebutuhan konsumen dapat mengurangi nilai kerugian dari  menumpuknya  stok  barang  tidak  laku  terjual. Sehingga sebagai manajemen yang baik dalam proses mengatur  persediaan  stok  barang  sangat  diperlukan, untuk  menghindari  penumpukan  barang  yang  sama dan  barang  yang  kurang  diminati  oleh  konsumen. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka digunakan  penerapan K-Means  Clustering ,  karena permasalahan yang sering terjadi pada toko mengalami kesulitan  pada  saat  menentukan  stok  minimum  pada tiap  barang  yang  harus  dipenuhi  berdasarkan keinginan konsumen. Penelitian ini menggunakan data penjualan  yang  diambil  pada  tokoh  SS baby  shop dengan  jumlah  data  yang  digunakan  203  dan mempunyai  3  atribut  yaitu  jumlah  transaksi  jumlah stok dan rata-rata penjualan. Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah K-Means  Clustering dari perhitungan yang telah dilakukan maka direkomendasikan  5  klaster  untuk  menentukan persediaan barang yaitu Cluster 1 yang dikategorikan paling  banyak Cluster 2  yang  dikategorikan  terjual sedang Cluster 3  yang  dikategorikan  terjual  paling sedikit Cluster 4  yang  di  kategorikan  terjual  sedikit dan cluster 5  dikatagorikan  terjual  banyak,  dan  hasil perbandingan perhitungan manual dan SPSS berbeda. Hal  ini  dikarenakan  pemilihan  pusat Cluster nya dipilih  secara  random  hasil.  Tetapi,  walaupun  telah banyak  studi  yang  telah  dilakukan,  masih  ada kebutuhan  untuk  riset  lebih  lanjut,  dengan  penelitian ini  akan  berfokus  pada  peningkatan  manajemen persediaan stok barang yang lebih tepat.
Sebagai pemilik usaha, penting untuk merancang strategi  manajemen  persediaan  barang  dengan  baik untuk  mencegah  kerugian  yang  disebabkan  oleh penumpukan  barang.  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari penelitian  ini  dapat  mengetahui  barang-barang  yang telah  terjual  dan  barang-barang  yang  masih  tersedia dalam  stok.  Ketersediaan  stok  yang  tepat  dan  waktu pengisian  kembali  yang  efisien  menjadi  kunci keberhasilan bisnis ritel dalam meningkatkan pendapatan dan kepuasan konsumen.
Kumpulan  data  yang  besar  memiliki  potensi untuk  memberikan  informasi  yang  berharga  ketika diolah  dengan  benar.  Metode  untuk  mendapatkan informasi dari data adalah melalui proses data mining . Data mining adalah proses ekstraksi pengetahuan atau informasi  yang  bermanfaat  dari  kumpulan  data  besar atau  dataset.  Salah  satu  metode  yang  efektif  untuk mengolah  data  tersebut  adalah  dengan  menggunakan k-means clustering . Data ini diperoleh  melalui survei langsung, wawancara, dan dokumentasi data transaksi penjualan.  Data tersebut  mencakup  rincian  mengenai nama barang (artikel), ukuran, jumlah penjualan, stok awal, stok akhir, dan atribut lain yang relevan.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  mengenai persediaan stok barang fashion . Dengan menggunakan teknik  data mining K-Means  Clustering ,  dapat membuat keputusan yang lebih tepat dalam mengelola persediaan stok barang fashion yang dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko barang  yang  tidak  terjual  atau  kehabisan  stok  yang popular  serta  memaksimalkan  keuntungan  melalui manajemen persediaan yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Kata Mining merupakan  kiasan  dari  bahasa inggris, mine .  Jika mine berarti  menambang  sumber daya  yang  tersembunyi  di  dalam  tanah,  maka  Data Mining merupakan penggalian makna yang tersembunyi dari kumpulan data yang sangat besar.[4]
2.2. Clustering Clustering adalah metode  pengelompokan bagian atau kumpulan data atau objek sehingga objek yang sejenis menjadi cluster atau kelompok.[5]
2.3. Algoritma K-Means K-Means yakni  merupakan  algoritma  klustering dengan  menentukan  sejumlah  data  untuk  di  klaster dalam  kesamaan  karakteristik  dan  memaksimalkan perbedaan antar klaster. K-Means algoritma salah satu algoritma clustering yang  paling  banyak  orang  pakai untuk mengkategorikan sebuah produk.[6]

## 2.4. Persediaan
Persediaan  menurut Stice dan Skousen adalah istilah  untuk  barang-barang  yang  dijual  selama kegiatan  bisnis  normal  perusahaan,  atau  secara langsung atau tidak langsung terkandung dalam barang yang diproduksi dan dijual kemudian.[1]

## 2.5. Fashion
Kata  Sansekerta "bhusana" adalah  asal  kata "fashion". Namun,  konsep  berpakaian  dan  pakaian berbeda. Segala sesuatu yang kita kenakan, dari ujung rambut sampai ujung kaki, adalah pakaian.[7]
2.6. RapidMiner
RapiMiner adalah  perangkat  lunak  sumber terbuka. RapidMiner adalah solusi untuk penambangan  data  analitik,  penambangan  teks,  dan analisis prediktif. RapidMiner menggunakan berbagai teknik  deskriptif  dan  prediktif  untuk  memberikan wawasan  kepada  pengguna  sehingga  mereka  dapat membuat keputusan terbaik.[1]

## 2.7. Davies Bouldin Index
Davies-Bouldin Index merupakan metode yang di gunakan untuk mengukur validitas cluster pada suatu metode pengelompokkan, kohesi didefinisikan sebagai jumlah dari kedekatan data terhadap titik pusat cluster dari cluster yang  di  ikuti.  Sedangkan  separasi didasarkan pada jarak antar titik pusat cluster terhadap cluster nya. Pengukuran dengan Davies-Bouldin Index ini  memaksimalkan  jarak inter-cluster antara cluster Ci dan Cj dan pada waktu yang sama mencoba untuk meminimalkan  jarak  antar  titik  dalam  sebuah cluster .[8]

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam melaksanakan sebuah penelitian, diperlukan suatu prosedur penelitian agar pelaksanaan penelitian tersebut dapat berjalan secara efektif.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  diatas  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
1. Masalah
Dalam  penelitian  ini  permasalahan  yang dihadapi  yaitu  pemeriksaan  stok  masih bersifat  manual  dan  Persediaan  stok  barang
tidak  efisien  untuk  memenuhi  kebutuhan konsumen.
2. Pengumpulan Data Yaitu  Melalui  survei  langsung,  wawancara dan dokumentasi data transaksi penjualan.
3. Dataset yang digunakan Data transaksi penjualan selama 3 bulan.
4. Metode yang digunakan K-Means  Clustering dengan  menggunakan aplikasi RapidMiner.
5. Tahapan Pengumpulan  data  persediaan  stok  barang kemudian pemrosesan data.
6. Hasil
Membuat keputusan dalam mengelola persediaan stok barang lebih baik.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan metode KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases) dan k-means  clustering .  Oleh  karena  itu  melalui penerapan  algoritma k-means  clustering dalam kerangka Knowledge Discovery in Databases (KDD) , untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang  struktur  dan  distribusi  stok  barang fashion . Tahapan KDD :
Gambar 2. Tahapan KDD

## 3.1. Data Selection
Langkah  pertama  sebelum  memulai  proses ekstraksi informasi dalam data mining adalah memilih (select) data  yang  relevan  dari  sekumpulan  data operasional.  Proses  data selection dapat  melibatkan pemilihan  kolom  tertentu,  baris  yang  memenuhi kriteria  tertentu,    untuk  fokus  pada  informasi  yang paling relevan dalam pengolahan data.
3.2. Data Preprocessing Membersihkan, merapihkan, dan
mempersiapkan  data  agar  dapat  diolah  dengan  lebih efektif.

## 3.3. Data Transformation
Suatu proses yang dilakukan untuk membuat data terpilih sesuai untuk proses data mining . Meningkatkan  kualitas  data,  mengatasi  masalah spesifik, atau membuat data lebih sesuai.

## 3.4. Data Mining
Proses  menemukan  pola  dan  informasi  menarik pada  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  dan
Masalah Persediaan stok barang tidak efisien untuk memenuhi kebutuhan konsumen Metode yang digunakan K-Means Clustering .

## Tahapan
Pengumpulan data persediaan stok barang kemudian pemrosesan data . Hasil Membuat keputusan
dalam mengelola persediaan stok barang
lebih baik . Pengumpulan  Data Melalui survei langsung, wawancara dan dokumentasi data transaksi penjualan.
Dataset yang digunakan Data transaksi penjualan selama
3 bulan.
metode khusus ( k-means clustering )Mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster berdasarkan kemiripan antara titik-titik data.

## 3.5. Interpretasi/Evaluasi
Evaluasi kinerja algoritma, Memahami, mengevaluasi,  dan  memberikan  wawasan  terhadap aktivitas  yang  dijelaskan.  Hasil  pola  informasi  yang dihasilkan  dari  proses  data  mining  perlu  disajikan dalam  format  yang  dapat  dipahami  oleh  pihak-pihak yang berkepentingan.[9]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengelompokan dataset penjualan fashion dengan  menggunakan  algoritma K-Means dijelaskan pada  hasil  pembahasan  kali  ini.  Pengelompokan  ini dilakukan  melalui  metode  pengujian  pembelajaran mesin yang disebut RapidMiner . Beberapa tujuan yang mendasari  analisis cluster terhadap  data  inventaris menggunakan K-means menemukan  barang    terjual dan  masih  tersedia,  ketersediaan  inventaris  yang memadai, dan waktu pengisian ulang yang efisien.
a. Pengujian Data Pada  pengujian  ini  menggunakan  aplikasi RapidMiner  Studio versi  10.1,  carilah  operator
Read Excel , lalu klik untuk mengimpor data yang berada  dalam  format .xlsx ,  yang  diambil langsung dari file Excel . Data tersebut telah siap untuk  dilakukan  pengujian.  Langkah  pertama sebelum  memulai  proses  ekstraksi  informasi dalam  data mining adalah  memilih (select) data yang relevan dari sekumpulan data operasional.
Gambar 3. Read Excel
Seperti  terlihat  pada  gambar  di  atas,  ini  adalah impor data yang berhasil karena tanda seru berwarna kuning pada tombol operator Read Excel telah hilang (operator telah siap mengolah data).

## 4.1. Data Selection
Data selection merujuk  pada  proses  memilih subset atau  bagian  tertentu  dari  data  yang  akan digunakan  dalam  suatu  analisis  atau  pengolahan. Proses ini merupakan langkah awal dalam tahapan pra- pemrosesan  data  dan  memiliki  peran  penting  dalam menentukan  kualitas  dan  relevansi  data  yang  akan digunakan. Untuk  meningkatkan akurasi dan kualitas hasil data mining , data selama tiga bulan dikumpulkan dan  dipilih  untuk  penelitian  ini.  Informasi  ini mencakup 596 item dan 7 atribut.

## 4.2. Data Preprocessing
Pra-pemrosesan data adalah serangkaian langkah atau  proses  yang  dilakukan  terhadap  data  sebelum diolah atau digunakan dalam  analisis atau pemodelan, terutama  dalam  konteks  data  ilmiah,  statistik,  dan pembelajaran  mesin. Tahap  pertama  dari  proses  ini adalah pembersihan data, dimana  variabel  atau fitur yang sesuai dipilih dari kumpulan data untuk diproses lebih  lanjut.  Seperti  pada  gambar  dibawah  dengan menambahkan operator Select Attributes .
Gambar 4. Select Attributes
4.3. Data Transformation Data transformation adalah  proses  mengubah format,  struktur,  atau  nilai-nilai  dalam  dataset  untuk membuatnya lebih sesuai atau berguna untuk analisis data.  Tujuan  utama  dari  data transformation adalah untuk  meningkatkan  kualitas  data,  memudahkan pemahaman,  dan  mendukung  proses  analisis  lebih lanjut.
Dengan  menambahkan  operator Nominal  to Numerical yaitu  Proses  mengubah  format,  struktur, atau nilai-nilai dalam dataset untuk membuatnya lebih sesuai atau berguna untuk analisis data.
Gambar 5. Nominal to Numerical
4.4. Data Mining Data mining adalah  proses  penggalian  data  dari informasi  yang  sangat  penting.  Data mining juga merupakan  proses  eksplorasi  pola  dari  data.  Pola diperoleh  dari  berbagai  jenis database ,  seperti database relasional, data warehouse , data transaksional, dan data berorientasi objek. Penggunaan data mining dapat  membantu  pengusaha  mengambil keputusan dengan cepat dan akurat.[10]Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengungkap hubungan- hubungan  yang  belum  diketahui  dalam  data  dan memberikan  wawasan  yang  dapat  mendukung pengambilan  keputusan.  Metode  yang  diterapkan dalam penelitian ini adalah K-means clustering . Proses  ekstraksi  pengetahuan  yang  berguna, pola-pola  tersembunyi,  dan  informasi  berharga  dari dataset  yang  besar  atau  kompleks.  Selanjutnya, tambahkan  operator  pengelompokan k-means .  Atur parameter  k  ke  nilai  2, max  run ke  nilai  10,  jenis pengukuran ke nilai mixedmeasure, mixed Measure ke nilai Mixed EuclideanDistance , dan langkah optimalisasi maksimum ke nilai 100.
Gambar 6. K-Means Clustering
. Gambar 7. Hasil Cluster Model
Model cluster ditentukan dari hasil pengolahan operator k-means  clustering dengan  mengatur parameter  k  =  2  , max  runs =  10, measure  types = BregmanDivergences sehingga hasilnya dapat  seperti gambar  diatas, cluster model  merupakan  hasil pengelompokan data melalui algoritma K-Means yang diolah  dan  dibagi  menjadi  dua  kelompok,  sehingga menghasilkan cluster 0 yang berjumlah 594 item dan cluster 1 yang berjumlah 2 item .
Tabel 1. Cluster Optimal pada Davies Bouldin Iterasi Clustering.k Davies Bouldin 1 2 -0.142 2 3 -0.330 3 4 -0.216 4 5 -0.353 5 6 -0.391 6 7 -0.527 7 8 -0.615 8 9 -0.579 9 10 -0.537 Pada hasil Cluster Optimal pada Davies Bouldin Index  (DBI) terdapat  pada  k=2 dengan  nilai Davies Bouldin Index (DBI) -0.142. Langkah  pertama  menentukan  jumlah cluster yang  ingin  dibentuk.[11]  Melalui  proses  pemodelan ini, ditentukan dari hasil pengolahan operator k-means clustering dengan mengatur parameter k = 2 , max runs = 10, measure types = BregmanDivergences sehingga hasilnya  berhasil  mengelompokkan  dataset  yang terdiri  dari  total  596  data  menjadi  2  kelompok. sehingga menghasilkan cluster 0 yang berjumlah 594 item dan cluster 1  yang berjumlah 2 item . Pada hasil Cluster Optimal  pada Davies  Bouldin  Index  (DBI) , ditemukan bahwa nilai DBI mencapai minimum pada k=2 dengan nilai -0.142. Hasil ini menunjukkan bahwa pembagian data menjadi dua cluster (k=2) memberikan  nilai  DBI  terendah,  yang  dapat diinterpretasikan  sebagai  pembentukan cluster yang lebih  baik  dan  lebih  terpisah.  Nilai DBI yang mendekati  nol  menunjukkan  bahwa  kedua cluster memiliki  sejumlah  besar  perbedaan  antara  satu  sama lain,  dan  k=2  dianggap  sebagai  konfigurasi  optimal berdasarkan metrik ini.
kelompok persediaan Cluster _1 tidak memerlukan  penyimpanan  persediaan  dalam  jumlah besar karena persediaan produknya berlebih. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa Cluster _0 membutuhkan penyimpanan yang cukup besar karena termasuk  produk  yang  paling  diminati.  Berdasarkan analisis clustering  ini, dapat  memanfaatkannya untuk secara  efektif  memeriksa  persediaan  produk  guna memaksimalkan manajemen persediaan stok barang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis menggunakan Davies Bouldin  Index  (DBI) ,  ditemukan  bahwa  konfigurasi optimal untuk pembagian data menjadi cluster adalah pada  k=2,  dengan  nilai DBI mencapai  minimum sebesar  -0.142.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa pembentukan dua cluster (k=2) memberikan nilai DBI terendah, Setelah mengevaluasi hasil pemrosesan data ditemukan  bahwa Cluster _0 memiliki jumlah penjualan  yang tinggi,  mencapai 594 item . Dari hasil analisis cluster ,  dapat  disimpulkan  bahwa Cluster _0 terdiri  dari  produk  yang  diminati  mengindikasikan Cluster _0  menjadi  fokus  utama  karena  memiliki jumlah item yang  jauh  lebih  banyak  dan  dianggap sebagai  produk  paling  diminati.  Untuk   penyelidikan lebih lanjut harus mempertimbangkan untuk menambahkan  parameter  atau  variabel  ke  proses pengelompokan.  Sebaiknya  penelitian  selanjutnya menggunakan  dataset  yang  lebih  besar  untuk memperoleh  data  yang  lebih  akurat  dan  memperluas penggunaan atribut agar penelitian lebih komprehensif.  Selain  itu,  penelitian  di  masa  depan diharapkan    dapat  menambah  jumlah  data  dan menggabungkannya dengan pendekatan yang berbeda serta  harus  mempertimbangkan  penggunaan  atribut tambahan  untuk  meningkatkan  relevansi  dan  juga harus mencoba metode analisis  selain pengelompokan K-means .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ika  Anikah,  Agus  Surip,  Nela  Puji  Rahayu, Muhammad  Harun  Al-  Musa,  and  Edi  Tohidi,
“Pengelompokan Data Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Stok Persediaan Barang,”
KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol.  4,  no.  2,  pp.  58–64,  2022,  doi: 10.32485/kopertip.v4i2.120.
[2]  H. Prastiwi, Jeny Pricilia, and Errissya Rasywir, “Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini  Market Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Inform.  Dan  Rekayasa  Komputer(JAKAKOM) , vol.  2,  no.  1,  pp.  141–148,  2022,  doi: 10.33998/jakakom.2022.2.1.34.
[3]  J.  Informatika et  al. ,  “Implementasi  Metode  K- Means Clustering Untuk Menentukan Persediaan Barang  Pada  Toko  SS  BabyShop  Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (
JAKAKOM ),” vol. 3, no. September, pp. 712–
718, 2023.
[4]  P.  P.  Tjaya,  R.  Rino,  and  H.  Wijaya, “Implementasi  Metode  Clustering  K-Means Untuk  Rekomendasi  Pengadaan  Stock  Lampu Pada Pt Global Lighting Indonesia,” Algor , vol.
3, no. 1, pp. 50–59, 2021, doi: 10.31253/algor.v3i1.628.
[5]  D. A. Ramadhanty, R. Syafitri, E. Raswir, and D. Meisak,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Persediaan  Stok  Obat  Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM  ),” J.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 155–160, 2022.
[6]  S.  I.  Wahyudi  and  A.  Wibowo,  “Implementasi Metode K-Means Clustering
Untuk
Pengelompokan Data Stok Produk Toko Online Perdagangan  Kaos,” Semin.  Nas.  Mhs.  Fak. Teknol. Inf. , no. September, pp. 470–478, 2022, [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[7]  I.  Pii,  N.  Suarna,  and  N.  Rahaningsih, “PENERAPAN  DATA  MINING  PADA PENJUALAN PRODUK PAKAIAN
DAMEYRA  FASHION  MENGGUNAKAN
METODE  K-MEANS  CLUSTERING,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. … , 2023, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi
ew/6336
[8]  I.  Safira,  R.  Salkiawati,  and  W.  Priatna,
“Penerapan Algoritma K-Means untuk
Mengetahui  Pola  Persediaan  Barang  pada  Toko Raja  Bekasi,” J.  Inform.  … ,  2022,  [Online].
Available: https://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty /article/view/1253
[9]  T.  B.  Pamungkas,  S.  Maesaroh,  and  P. Ardiansyah,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Stok  Penggunaan  Barang  Di  Gmf  Aeroasia Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” J. Ilm. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 112– 123, 2023, doi: 10.47080/saintek.v7i2.2697.
[10]  G. Aprilianur and E. L. Hadisaputro, “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam Hijab Penajam,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu
… , 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/articl e/view/4684
[11]  . F., F. T. Kesuma, and S. P. Tamba, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Penjualan Sparepart  Toyota  Dengan  Metode  K-Means Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 2, no. 2, pp. 67– 72, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.