## OPTIMALISASI STOK BARANG MELALUI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ANALISIS UNTUK MANAJEMEN PERSEDIAAN DALAM KONTEKS BISNIS MODERN
Risma’ruf Samsudin 1 , Martanto 2 , Umi hayati 3 1,3 Program Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 samsudinrismaruf@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengeksplorasi  hasil  data  penjualan  untuk  di  analisis  dengan    penerapan  metode  K-Means dalam  mengelompokkan  transaksi  penjualan  untuk  mengoptimalkan  strategi  manajemen  persediaan  barang. Analisis data menjadi kunci utama dalam mengoptimalkan strategi persediaan barang, terutama dengan akses data yang semakin besar. Sistem manajemen persediaan konvensional memiliki kelemahan dalam akurasi dan waktu, sehingga diperlukan pendekatan modern dan efektif. Algoritma K-Means clustering memungkinkan perusahaan untuk mengkategorikan barang berdasarkan pola permintaan dan karakteristik lainnya, sehingga mempermudah penetapan tingkat persediaan ideal untuk setiap kategori barang. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis data dengan  algoritma  K-Means  clustering  dapat  membantu  mengidentifikasi  pola  permintaan  dan  karakteristik barang,  sehingga  membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  yang  terarah  dan  efektif  terkait  strategi persediaan  barang.  Hal  ini  dapat  meminimalisir  ketidakpastian  dan  risiko,  serta  memastikan  pengambilan keputusan persediaan barang secara personal dan efektif.
Kata kunci :   Analisis  data,  K-Means  clustering,  manajemen  persediaan  barang,  strategi  persediaan  barang, pengambilan keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan berkembang teknologi dan akses terhadap  data  yang  yang  lebih  besar,  dengan mengelola  data  dapat  memilliki  potensi  untuk mengumpulkan,  menyimpan  ,  dan  mengananlisis sejumlah  besar  informasi  terkait  stok  barang  produk. Analisis data sebagai  cara yang paling komplek  untuk menentukan penyedian stok barang yang tepat dengan banyaknya  produsen  dan  perubahan  cepat  dalam perilaku konsumen dalam membeli barang kebutuhan logistik. Dengan menggunakan teknologi dan analisis data yang canggih, dapat dengan cepat menyesuaikan diri  terhadap  perubahan  pasar  dan  mengantisipasi kebutuhan  persediaan  barang  dengan  lebih  tepat, Melalui  pemahaman  yang  mendalam  terhadap perilaku  konsumen  dan  tren  pasar,  sehingga  dalam berbisnis  dapat  mengenali  pola-pola  yang  mungkin tidak terdeteksi secara manual, Sehingga memungkinkan untuk meningkatkan strategi manajemen  persediaan  dan  efisiensi  operasional secara  keseluruhan.  memahami  tren  pasar,  referensi konsumen, dan dinamika pesaing untuk mengoptimalkan strategi dalam memanejemen penyedian  stok  barang  dengan  mengelola  data  untuk penyedian  stock  barang  produk  akan  lebih  optimal, oleh karena itu, peneliian ini bertujuan mengekplorasi penerapan  metode  K-Means  dalam  mengelompokan transaksi penjualan, dengan harapan dapat memberikan kontribusi dalam mengoptimalkan strategi manajemen persedian stock barang.
Sistem  manajemen  persediaan  konvensional umumnya  mengandalkan  metode  manual,  seperti penghitungan  stok  fisik  dan  perkiraan  permintaan
berdasarkan pengetahuan dan pengalaman. Kelemahan  sistem  ini  terletak  pada  akurasinya  yang rendah dan prosesnya yang memakan waktu, sehingga dapat  memicu  terjadinya  kelebihan  atau  kekurangan stok.  Perkembangan  teknologi  terhadap  pengolalan data memungkinkan pengelolan data untuk mengumpulkan  dan  menganalisis  data  dalam  sekala besar, analisis data dapat membantu untuk mengindentifikasi  pola-pola  yang  tidak  terlihat sebelumnya, dan memberikan wawasan yang mendalam  tentang  memanajemen  persediaan  stock barang.  Untuk mengatasi  kekurangan metode konvensional,  diperlukan  pendekatan  yang  lebih modern dan efektif dalam mengoptimalkan persediaan barang. Salah satu solusi yang potensial adalah dengan memanfaatkan algoritma K-Means clustering analysis. Algoritma  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk mengkategorikan barang berdasarkan pola permintaan dan  karakteristik  lainnya,  sehingga  mempermudah penetapan  tingkat  persediaan  ideal  untuk  setiap kategori barang.
Beberapa penelitian sebelumnya telah menyelidiki  clustering  data  persedian  stock  barang menggunakan  metode  K-Means.  sebagai  contohnya, studi  yang  dilakukan  [1]  (Ramdhan  et  al.,  n.d.), Persediaan  barang,  sebagai  aset  penting  dalam  siklus bisnis,  memerlukan  pengelolaan  yang  cermat.  Data mining, dengan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning, menawarkan solusi untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  relevan  dari  data persediaan.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk memanfaatkan  data  mining  dalam  pengelompokan
barang  dan  meningkatkan  akurasi  klasterisasi  data persediaan barang melalui metode K-Means Clustering,  ini  memungkinkan  pembagian  data menjadi kelompok-kelompok berdasarkan karakteristik  yang  serupa.  Data  dengan  karakteristik yang berbeda dikelompokkan secara terpisah, dengan menggunakan  centroid  (rata-rata)  sebagai  model klaster.
Studi kedua yang dilakukan [2](Kurnia Alvisan, 2021)  menggambarkan  penelitian  penerapan  metode clustering  K-Means  dalam  menentukan  jumlah kebutuhan  pembelian  makanan  dan  minuman  di Minimarket.  Analisis data penjualan dilakukan  untuk mengidentifikasi pola konsumsi dan mengelompokkan produk berdasarkan tingkat penjualan, Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  metode  clustering  K-Means efektif  dalam  mengelompokkan  produk  berdasarkan tingkat  penjualan.  Studi  ketiga  dilakukan  oleh [3](Syafrinal  &  Febrianti,  2023)  membahas  tentang penerapan  algoritma  k-means  pada  aplikasi  Data mining untuk menentukan pola Penjualan (studi kasus: zahra  mart),  hasil  studi  tersebut  menghasilkan Persaingan  bisnis  di  supermarket,  minimarket,  dan swalayan  semakin  ketat.  Untuk  meningkatkan penjualan  dan  stok  barang  barang,  Zahra  Mart  dapat menggunakan  aplikasi  data  mining  yang  dirancang dengan Algoritma K-Means, sehingga dapat mencegah penumpukan barang di gudang. Walaupun dari  beberapa  literatur  sebelumnya  telah  mengurai tuntas  aspek  aspek  penting  dalam  clutering  dan analisis  prefensi,  serta  penelitian  yang  spesifik  pada analisis persedian stock barang khususnya menggunakan  K-Means  clustering,  masih  terbatas oleh  karena  itu,  studi  ini  akan  melengkapi  literatur sebelumnya yang akan memberikan pandangan dalam tentang  cara  optimalisasi  stok  barang  melalui algoritma k-means clustering.
Yang  secara  nyata    bahwa  Analisis  data membantu dalam manajemen persediaan stock barang serta  meningkatkan  peluang  dan  memperkecil ancaman  kerugian  di  pasar  perdagangan  dan banyaknya  yang  blum  memahami  menggunakan analisis data penjualan yang dikelola sebagai pedoman dalam  memanajemen  ketersediaan  barang  maka penelitian  ini  memiliki  potensi  implikasi  yang signifikan  dalam  memberikan  informasi  dan  cara manajemen ketersedian barang sehingga bisa optimal dalam  mengelola  persedian  stock  barang,  membuat penulis tertarik mengangkatnya dalam penelitian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  ini,  metode  literature  review diterapkan  dengan  merinci  artikel-artikel  terkait [tuliskan  topik  /  judul  penelitian].  Proses  literature review terdiri dari empat tahapan, yaitu (1) formulasi permasalahan,  (2)  pencarian  literatur,  (3)  evaluasi data, dan (4) analisis serta interpretasi.
Formulasi  permasalahan  dilakukan  memilih topik.  Pada  penelitian  ini  topik  yang  dipilih  adalah mengenai      Data  penjualan  “Alghoritma  K-means
claustering”,  or  “Davies  Bouldin  Index”  .  Langkah selanjutnya  adalah  pencarian  literatur  yang  relevan dengan topik penelitian. Langkah ini dapat memberikan  gambaran  mengenai  Clustering  Data Penjualan  Menggunakan  Metode  K-Means  Proses pencarian dan pengumpulan artikel dengan menggunakan  tools  publish  or  perish,  yang  diambil dari database yaitu Google Scholar dengan kata kunci “Data Penjualan” dan “K-Means”.
Dari  hasil  pencarian  ditemukan  sebanyak  15 artikel  jurnal.  Langkah  ketiga  adalah  evaluasi  data yaitu  dengan  melakukan  penyaringan  dan  pemilihan serta pemilahan artikel jurnal yang benar benar relevan dengna  topik  penelitian  serta  mempertimbangkan keterbaruannya. Keterbaruan dibatasi dengan memilih artikel  5  tahun  terakhir  yaitu  mulai  dari  tahun  2023, 2022,  2021,  2020  dan  2019.  Sedangkan  kesesuaian dilihat dari kesesuain judul paper, sinta index, atau hal lain  yang  dianggap  memiliki  reputasi.  Berdasarkan hasil evaluasi data, kemudian dipilih 15 artikel jurnal untuk  di  review.  Setelah  keempat  tahapan  tersebut dilakukan,  proses  selanjutnya  adalah  pelaksanaan literature  review.  Adapun  teknik  yang  dilakukan dalam  literature  review  yaitu  mencari  kesamaan (compare), mencari ketidaksamaan (contrast), memberikan  pandangan  (criticize),  membandingkan (synthesize), dan meringkas (summary).

## 2.1. Hasil Literatur Review
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal penelitian terkait topik analisis clutering data penjualan dapat dijabarkan sebagai berikut :
Paper 1. Dari hasil penelitian [4] (Amalina et al., 2022)  Analisis  minat  konsumen  terhadap  produk frozen  food  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering mengungkap bahwa data penjualan produk frozen food terbagi menjadi dua kategori berdasarkan tingkat minat konsumen. Kategori pertama, Cluster 1, menampung 3 produk dengan minat konsumen paling rendah. Sedangkan kategori kedua, Cluster 2, berisi 42 produk dengan minat konsumen tinggi.
Paper 2. Berdasarkan dari penelitian [5] (Setyorin et al., 2021) Analisis pola pembelian konsumen di PT. Citra  Mustika  Pandawa  menggunakan  algoritma  K- Means clustering berhasil mengkategorikan konsumen menjadi 5 kelompok optimal. Validasi dengan Davies Bouldin  Indeks  (DBI)  menghasilkan  nilai  0.500, menunjukkan pengelompokan yang efektif penelusuran  pola  pembelian  dengan  Association Rules,  dengan  nilai  minimum  support  30%  dan confidence  50%,  menemukan  pola  unik  di  setiap kelompok.  Cluster  1  memiliki  3  pola,  cluster  2  &  3 memiliki 1 pola, cluster 4 memiliki 5 pola, dan cluster 5 memiliki 6 pola dengan memperketat nilai minimum support dan confidence menjadi 50%, pola pembelian hanya ditemukan di cluster 4 (3 pola) dan cluster 5 (1 pola).  Menariknya,  setiap  kelompok  menunjukkan  8 produk  yang  paling  sering  dibeli  oleh  pelanggan  PT. Citra Mustika Pandawa.
Paper 3. Berdasarkan [6](Murpratiwi et al., 2021) Penelitian  ini  memanfaatkan  algoritma  K-means clustering,  salah  satu  teknik  machine  learning unsupervised  learning, untuk mengelompokkan pelanggan  berdasarkan  pola  pembelian  mereka. Algoritma ini telah terbukti efektif dalam segmentasi pelanggan  sejak  tahun  2018  hingga  2022.  sebelum pengelompokan,  data  dibersihkan  dan  dianalisis melalui  proses  data  mining  dan  preprocessing. Analisis awal (exploratory data analysis) menguak tren penjualan  dan  perilaku  pelanggan  selanjutnya, algoritma  K-means  diterapkan  dengan  metode  elbow untuk  menentukan  jumlah  kluster  yang  optimal. Metode  ini  menghitung  dan  menggambarkan  nilai WCSS (Within Cluster Sum of Squares) dalam grafik untuk menemukan titik siku (elbow) yang menunjukkan  jumlah  kluster  terbaik.  Hasilnya, diperoleh  4  kluster  pelanggan  yang  berbeda pengelompokan  K-means  menggunakan  3  variabel data: quantity (jumlah barang yang dibeli), unit price (harga  satuan  barang),  dan  customer  ID  (kode pelanggan).  Analisis  menghasilkan  4  karakteristik pelanggan dengan ciri khasnya masing-masing: Kluster 0: Pelanggan dengan pembelian sedikit, harga satuan tinggi, dan kode pelanggan tinggi.
Kluster 1: Pelanggan dengan pembelian sedang, harga satuan rendah, dan kode pelanggan tinggi.
Kluster 2: Pelanggan dengan pembelian banyak, harga satuan rendah, dan kode pelanggan menengah. Kluster 3: Pelanggan dengan pembelian sedikit, harga satuan tinggi, dan kode pelanggan menengah.
Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  kuantitas  dan harga  satuan  barang  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  perilaku  pelanggan.  Perbandingan  metode elbow dengan metode lain untuk menentukan jumlah kluster  optimal  dapat  menjadi  bahan  penelitian selanjutnya.
Paper  4.    Pada  penelitian  [7](Syahputra,  2022) Proses  clusterisasi  mampu  menyajikan  pengetahuan baru dari data yang ada. Kasus tingkat penjualan menu pada  restoran  mama.  Hasil  tersebut  mampu memberikan hasil yang cukup baik dalam mengkluster menu makanan yang terbaik. Hasil penelitian ini juga menyajikan  knowladge  base  untuk  dijadikan  dasar dalam  manajemen  penjualan  yang  ada  di  restoran mama.
Paper 5.  Berdasarkan penelitian [3](Syafrinal & Febrianti,  2023)  Aplikasi  ini  membantu  swalayan menentukan produk yang terjual dengan lebih mudah dan efisien melalui proses klasifikasi data produk. Dari proses  klasifikasi,  ditemukan  pola  pemilihan  produk yang  digunakan  sebagai  aturan  dalam  menentukan produk yang terjual di Zahra Mart.
Manfaat utama aplikasi ini adalah memudahkan penentuan  produk  terjual:  Dengan  memasukkan  data barang  ke  dalam  sistem,  aplikasi  memproses  data penjualan dan menghasilkan keputusan dengan cepat, sehingga  swalayan  dapat  menentukan  produk  mana yang  terjual  dengan  lebih  cepat  dan  mudah  dan enentukan  produk  yang  diminati  dan  tidak  diminati:
Informasi  tentang  produk  yang  diminati  dan  tidak diminati  membantu  swalayan  dalam  mengambil keputusan  konsisten  untuk  menambah  stok  produk laris dan mengurangi stok produk kurang laris. Hal ini membantu  swalayan  dalam  mengoptimalkan  stok produk dan meningkatkan keuntungan.
Secara  keseluruhan,  aplikasi  ini  membantu swalayan  dalam  mengelola  stok  produk  secara  lebih efisien dan efektif, sehingga meningkatkan keuntungan dan kepuasan pelanggan. Swalayan dapat menyediakan  produk  yang  lebih  sesuai  dengan kebutuhan pelanggan, sehingga meningkatkan kepuasan  pelanggan  dan  mendorong  pembelian kembali.
Paper  6.    Berdasarkan  penelitian    [8](Abdul Muni., 2020) PT. Alfa Scorpii, perusahaan penjualan sepeda  motor,  masih  memiliki  potensi  besar  yang belum  digali.  Laporan  penjualan  yang  dihasilkan hanya berisi informasi dasar, tanpa analisis mendalam untuk  mendapatkan  wawasan  berharga.  Strategi promosi  yang  diterapkan  fokus  pada  peningkatan pendapatan, namun tanpa mempertimbangkan efisiensi biaya dengan penerapan data mining melalui teknik  knowledge  discovery  dan  pattern  recognition dapat  membuka  peluang  baru  bagi  perusahaan. Dengan  menggali  pengetahuan  terpendam  dari kumpulan  data  yang  besar,  perusahaan  dapat memahami  pelanggannya  dengan  lebih  baik.  Salah satu metode data mining yang efektif adalah algoritma K-Means  Clustering.  Algoritma  ini  memungkinkan pengelompokkan data pelanggan berdasarkan berbagai  faktor,  sehingga  bagian  pemasaran  dapat merumuskan  strategi  promosi  yang  lebih  terarah  dan efektif untuk menarik pelanggan baru dan meningkatkan pendapatan perusahaan secara berkelanjutan.
Dengan  memanfaatkan  data  secara  maksimal, PT.  Alfa  Scorpii  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  strategi  promosinya,  sehingga  mencapai target  penjualan  dan  profitabilitas  yang  lebih  tinggi. Hal ini akan membuka peluang baru bagi perusahaan untuk  berkembang  dan  mencapai  kesuksesan  yang lebih besar di masa depan..
Paper  7.    Dari  penelitian[9]  (Royal,  2024) Aplikasi  ini  membantu  Rima  Market  menentukan produk  yang  terjual  dengan  lebih  mudah  dan  efisien melalui  proses  klasifikasi  data  produk.  Dari  proses klasifikasi,  ditemukan  pola  pemilihan  produk  yang digunakan  sebagai  aturan  dalam  menentukan  produk terjual.
Manfaat  apliksi  ini  adalah  memudahkan penentuan  produk  terjual  Dengan  memasukkan  data barang  ke  dalam  sistem,  plikasi  memproses  data penjualan  dan  menghasilkan  eputusan  dengan  cepat, sehingga Rima Market dapat enentukan produk mana yang  terjual  dengan  lebih  ceat  dan  mudah  dan menentukan produk yang diminatidan tidak diminati: Informasi  tentang  produk  yang  diminati  dan  tidak diminati  membantu  Rima  Market  dalam  mengambil keputusan  konsisten  untuk  menambah  stok  produk
laris dan mengurangi stok produk kurang laris. Hal ini membantu Rima Market dalam mengoptimalkan stok produk dan meningkatkan keuntungan.
Paper  8.  Berdasarkan  penelitian  [2]  (Kurnia Alvisan,2021) Setelah melakukan analisis, perancangan,  dan  pengujian  maka  dapat  diperoleh kesimpulan  sebagai  Penerapan  Data  Mining  dengan menggunakan aplikasi yang dibangun dapat membantu PT. SINAR NIAGA SEJAHTERA sebagai gambaran  bagi  pengambilan  keputusan  perusahaan dalam  rangka  mendapatkan  pola  penjualan  produk. Aplikasi yang dibangun dapat mengurangi penumpukan data yang kurang dimanfaatkan sebelumnya serta lebih efisiensi dalam kinerja.
Paper 9.  Berdasarkan penelitian [10] (Widiyanto & Witanti, 2021) PT. Alfa Scorpii, perusahaan swasta di bidang penjualan sepeda motor, Data mining hadir sebagai  solusi  jitu  untuk  mengatasi  tantangan  ini. Dengan  memanfaatkan  metode  seperti  algoritma  K- Means  Clustering,  PT.  Alfa  Scorpii  dapat  mengolah kumpulan  data  penjualan  yang  besar  untuk  menggali pola  dan  wawasan  berharga.  Wawasan  ini  membuka pintu bagi:
Pemahaman  mendalam  karakteristik  pelanggan: Pengelompokan pelanggan berdasarkan pola pembelian  mereka  memungkinkan  perusahaan  untuk memahami  preferensi,  kebiasaan,  dan  kebutuhan mereka  dengan  lebih  baik  dengan  pengembangan strategi  promosi  terarah:  Pemahaman  karakteristik pelanggan  menjadi  kunci  untuk  merancang  strategi promosi  yang  efektif,  menjangkau  pelanggan  yang tepat  dengan  pesan  yang  sesuai  serta  peningkatan efisiensi  biaya  pemasaran:  Penargetan  promosi  yang tepat  dapat  meminimalisir  pemborosan  anggaran pemasaran  dan  meningkatkan  ROI  (Return  on Investment).
Paper 10.  Berdasarkan penelitian[11] (Hasugian, 2018) Data transaksi penjualan bagaikan jendela yang membuka  wawasan  tentang  perilaku  konsumen,  pola pembelian, dan tren pasar. Dengan menganalisis data ini,  toko  dapat  memahami  mengapa  konsumen memilih  berbelanja  di  tempat  mereka,  apa  yang mereka  inginkan,  dan  bagaimana  mereka  dapat meningkatkan pengalaman berbelanja dengan algoritma  K-Means,  atau  metode  data  mining  lain, telah  digunakan  untuk  mengelompokkan  konsumen berdasarkan  berbagai  faktor  seperti  kebiasaan berbelanja,  nilai  indeks  massa  tubuh  (BMI),  dan ukuran  rangka.  Pengelompokan  ini  memungkinkan toko  untuk  menargetkan  promosi  dan  penawaran secara lebih efektif kepada kelompok konsumen yang berbeda  serta  penerapan  data  mining  dalam  industri retail masih tergolong baru, namun potensinya sangat besar. Dengan memanfaatkan data secara cerdas, toko dapat  membuka  peluang  baru  untuk  meningkatkan penjualan,  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  dan membangun keunggulan kompetitif di pasar.
Paper  11.    Berdasarkan  hasil  penelitian  [12] (Silalahi,  2018)  Penerapan  algoritma  K-Means menghasilkan temuan penting yang membuka peluang
bagi  PT  Batamas  Niaga  Jaya  untuk  meningkatkan kinerja bisnisnya:
1. Pengelompokan Produk: Teridentifikasi 2 kelompok produk yang berbeda berdasarkan  tingkat  penjualan  kelompok  C0: Terdiri  dari  657  produk  yang  tidak  laris kelompok C1: Terdiri dari 70 produk yang laris.
2. Perbedaan Signifikan: Kelompok C0 dan C1 memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal tingkat penjualan.
3. Peluang Strategi: Analisis ini membuka peluang bagi PT Batamas Niaga  Jaya  untuk  merumuskan  strategi  yang lebih efektif dalam mengelola produknya.
Paper 12.  Dalam penelitian [13] (Siregar et al., n.d.)  Analisis  penjualan  Toko  Adi  Bangunan  yang dilakukan pada periode 1 Juli 2017 hingga 9 Agustus 2017  menggunakan  metode  k-means  clustering menghasilkan  beberapa  kesimpulan  penting  yang berimplikasi pada strategi pengelolaan stok barang di tok  efektivitas  Metode  Clustering  dalam  Penentuan Stok  Barang  penerapan  metode  clustering  terbukti efektif  dalam  membantu  Toko  Adi  Bangunan menentukan  item  barang  yang  perlu  diprioritaskan untuk  pembelian  stok.  Dari  penelitian  ini,  ditemukan bahwa terdapat 10 item barang yang termasuk dalam kelompok  barang  laris.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pembelian stok barang perlu difokuskan pada 10 item tersebut  untuk  memaksimalkan  keuntungan  dan efisiensi toko.
Paper  13.  Berdasarkan  penelitian  [14](Retno Lestari,  2019)  hasil  dan  pembahasan,  maka kesimpulan  bahwa  penelitian  tersebut  menghasilkan sebagai berikut:
1. Pengklasteran  dengan  menggunakan  metode  K- Means  didapatkan  untuk  produk  yang  laku dengan yang tidak laku.
2. Semakin  banyak  data  penjualan  barang  yang diinput,  maka  semakin  banyak  clustering centroid  yang  terbentuk  di  proses  metode kmeans.
3. Produk yang laku terdiri dari makanan, minuman dan  produk  yang  tidak  laku  terdiri  dari kebanyakan dari kosmetik.
Paper  14.    Berdasarkan  hasil  penelitian  [1] (Ramdhan  et  al.,  n.d.)  Metode  ini  menghasilkan  dua kluster:  kluster  dengan  penjualan  terbanyak  dan kluster  dengan  penjualan  terendah.  Algoritma  K- means menunjukkan akurasi 100% dengan dataset 249 data.  Penelitian  clustering  data  persediaan  barang dengan K-Means dapat ditingkatkan dengan menggunakan dataset yang lebih besar dan melakukan pengujian  dengan  atribut  yang  lebih  lengkap  untuk meningkatkan  penelitian  ini  gunakan  dataset  yang lebih besar dan lakukan pengujian dengan atribut yang lebih  lengkap.Bandingkan  K-means  dengan  metode clustering lain seperti Fuzzy C-Means.
Paper  15.    Dalam  penelitian[15]  Penelitian  ini menggunakan  metode  pengelompokkan  K-Means, teknik  data  mining  yang  ampuh,  untuk  mengungkap
pola penjualan tersembunyi dan memandu pengambilan  keputusan  strategis.  K-Means  berhasil mengelompokkan data penjualan menjadi tiga kategori berbeda:  penjualan  rendah,  sedang,  dan  tinggi. Hebatnya,  metode  ini  secara  akurat  mengidentifikasi Vivo  Y12  3+32GB  sebagai  produk  tunggal  di kelompok  penjualan  tertinggi,  sesuai  dengan  angka penjualan aktual.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  menggunakan  pendekatan kuantitatif  dengan  memanfaatkan  berbagai  teknik, termasuk  pengumpulan  data  melalui  studi  pustaka, analisis  statistik,  dan  penerapan  algoritma  K-Means untuk mengklasifikasikan data penjualan.
Gambar 1. Kerangka Berfikir

## Gambar 2. Flowchart Metode/algoritma K-MEAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  untuk  melakukan Clustering terhadap data hasil Data Penjualan berikut ini  beberapa  langkah  dalam  tahapan  penelitian  yang akan dilakukan.
1. Data selection Web scapping Web scraping adalah proses otomatis pengumpulan  informasi  dari  halaman  web menggunakan program komputer atau bot.
2. Preprocessing Preproccessing adalah sebuah proses yang melalui tahapan-tahapan sebebagai berikut:
a. Cek missing Value Cek  missing  Value  Melakukan  pengecekan terhadap  nilai  yang  hilang  pada  dataset  untuk mengetahui keberadaan data yang kosong.
b. Cek Distribusi data Cek  Distribusi  data  Memeriksa  sebaran  atau distribusi  data  untuk  memahami  pola  atau karakteristik dari dataset yang digunakan.
c. Cek tipe fitur dan label Cek  tipe  fitur  dan  label  Memeriksa  jenis  fitur dan  label  yang  digunakan  untuk  memastikan pemahaman yang tepat terhadap variabel yang akan dimodelkan.
d. Encoding Encoding  Mengaplikasikan  encoding  pada variabel  kategorikal  untuk  memungkinkan penggunaan dalam algoritma machine learning yang memerlukan data numerik.
e. Split data Split  data  Memisahkan  data  menjadi  subset pelatihan dan pengujian untuk evaluasi model. f. Cek overfitting Cek overfitting Menyelidiki tanda-tanda overfitting,  yaitu  kondisi  ketika  model  terlalu beradaptasi  dengan  data  pelatihan  dan  tidak umum untuk data baru.
g. Optimasi model Optimasi  model  Mengoptimalkan  model dengan  menyesuaikan  parameter  atau  struktur untuk  meningkatkan  kinerja  model  pada  data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
3. Data Transformasi Normalisasi  adalah  proses  mengubah  skala  nilai fitur  ke  rentang  tertentu,  sedangkan  standarisasi mengatur  nilai  rata-rata  menjadi  0  dan  deviasi standar menjadi 1 pada data
4. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  mengeksplorasi  dan menganalisa  data  dalam  jumlah  yang  besar  yang bertujuan  untuk  menemukan  suatu  pola  atau informasi  yang  menarik  dari  data  yang  tersimpan dalam  jumlah  yang  besar.  Dalam  penelitian  ini akan diterapkan tekanik data mining menggunakan metode algoritma K-Means Clustering . 5. Evaluasi Beberapa tahapan untuk evaluasi yang akan dilalui sebegai berikut:
a. Accuracy Accuracy  adalah metrik  evaluasi yang mengukur seberapa sering  model memberikan prediksi yang benar secara keseluruhan
b. Precission Precission  adalah  metrik  evaluasi  yang mengukur  seberapa  akurat  model  dalam memprediksi  kelas  positif  dari  total  prediksi positif yang diberikan.
c. Recall Recall  adalah  metrik  evaluasi  yang  mengukur seberapa  baik  model  dapat  mendeteksi  kelas positif dari total data yang sebenarnya positif.
Kemudian  beberapa  parameter  yang  akan digunakan dalam penelitian dengan menggunakan K- Means  Clustering  yaitu  mencari  nilai  K  terbaik, mencari  nilai  max  runs  dan  mencari  type  parameter numerical  measure  yang  menghasilkan  K  terbaik dengan  Cluster  Distance  Performance  berdasarkan Davies Bouldin.
Tahapan  selanjutnya  memasukkan  operator clustering  yang  berfungsi  untuk  menentukan  cluster atau pengelompokan data.
Gambar 3. Data Asli
Data Asli yang disajikan di atas merupakan data asli  sebelum  diproses  untuk  pengujian  model  K- Means.  Data  ini  sangat  penting  bagi  model  dan pembersihan data serta seleksi atribut yang digunakan untuk mengcluster dan kelompok secara efektif dalam kumpulan  data.  Langkah-langkah  pemrosesan  yang diperlukan untuk menyiapkan proses analisis K-Mens dapat,  dinormalisasi,  dan  pemilihan  fitur.  Langkah- langkah  ini  memastikan  bahwa  data  berada  dalam format  yang  sesuai  untuk  model  melakukan perhitungan  dan  menghasilkan  hasil  yang  berarti. Model  K-means,  setelah  itu  pada  data  yang  sudah diproses,  kemudian  dapat  mengelompokkan  data  ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan pola yang cluster.  Proses  ini  memberikan  wawasan  berharga tentang struktur dasar data dan dapat digunakan untuk berbagai  aplikasi,  seperti  segmentasi  pelanggan, analisis cluster berdasarkan Davies Bouldin Index.
Gambar 4. Seleksi Atribut
Data seleksi atribut data diatas adalah data yang akan diolah agar sesuai dengan model dari Algoritma clustering  K-Means  clustering  untuk  pengujian  dari model,  merupakan  representasi  dari  subkumpulan atribut yang dipilih dengan cermat dari kumpulan data asli. Pemilihan atribut ini dilakukan secara khusus agar sesuai dengan kebutuhan algoritma K-Means clustering.
Gambar 5. Normalize
Operator  Normalize  dalam  RapidMiner  adalah salah satu alat yang digunakan untuk mengubah nilai- nilai pada atribut dalam sebuah dataset agar memiliki rentang  nilai  yang  seragam  atau  sesuai  dengan  skala yang diinginkan. Tujuannya adalah untuk menghilangkan  disparitas  dalam  rentang  nilai  antar atribut,  sehingga  mencegah  atribut  dengan  rentang nilai  yang besar  mendominasi proses analisis, seperti pada proses pembelajaran mesin. Dengan menggunakan  operator  Normalize,  data  dapat disesuaikan  menjadi  skala  yang  lebih  mudah diinterpretasikan dan diproses, memungkinkan model yang lebih baik dalam analisis dan prediksi.

## Gambar 6. Operator Multiply
Operator Multiply dalam RapidMiner digunakan untuk  melakukan  perkalian  antara  dua  nilai  atau  dua kolom  dalam  dataset.  Operasi  ini  berguna  dalam melakukan perhitungan matematika sederhana, seperti mengalikan dua atribut numerik atau mengalikan nilai dengan  konstanta  tertentu.  Misalnya,  Anda  dapat menggunakan  operator  ini  untuk  mengalikan  nilai- nilai  dari  dua  atribut  yang  berbeda  untuk  membuat atribut  baru  yang  merepresentasikan  hasil  perkalian keduanya.  Dengan  demikian,  operator  Multiply membantu  dalam  mengembangkan  fitur-fitur  baru yang  mungkin  relevan  atau  berguna  dalam  analisis data lebih lanjut.
Gambar 7. Pengujian Algoritma K-Means
Hasil  evaluasi  kinerja  model  menunjukkan adanya  variasi  yang  signifikan  antara  cluster-cluster yang  terbentuk.  Rata-rata  jarak  dalam  centroid menunjukkan perbedaan yang mencolok, dengan nilai terendah tercatat pada cluster 0 sebesar - 271,699,703,951.411,  sementara  cluster  1  memiliki rata-rata  jarak  yang  jauh  lebih  besar,  mencapai  - 3,015,804,046,125.860.  Nilai  Davies  Bouldin  Index sebesar  -0.375  menunjukkan  bahwa  kecenderungan dalam  setiap  cluster  relatif  terdefinisi  dengan  baik, meskipun  perbedaan  yang  signifikan  antar-cluster menunjukkan bahwa ada variasi yang signifikan dalam pola-pola data di dalamnya.
Gambar 8. Graphic Cluster Root Set
Klaster  0,  Klaster  1  merujuk  pada  hasil pengelompokkan data yang ditemukan dalam analisis. Masing-masing klaster mencerminkan kelompok data yang  memiliki  karakteristik  atau  pola  tertentu  yang serupa  di  antara  anggotanya.  Pengelompokkan  ini memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  subset  data yang  memiliki  perilaku  atau  atribut  yang  mirip, sehingga  memungkinkan  untuk  melakukan  analisis lebih  lanjut  secara  spesifik  terhadap  masing-masing klaster. Dengan  memahami perbedaan antara klaster- klaster  ini,  pengguna  dapat  mengeksplorasi  dan memahami lebih dalam tentang struktur dan pola yang terdapat  dalam  dataset,  serta  potensi  implikasi  atau strategi  yang  dapat  diambil  berdasarkan  hasil pengelompokkan tersebut.
Gambar 9. Cluster Model
Dalam hasil pengelompokan data, terdapat empat klaster yang berhasil dibentuk, dengan masing-masing memiliki  jumlah  item  yang  berbeda.  Klaster  0 memiliki  902  item,  diikuti  oleh  Klaster  1  dengan  98 item.  Jumlah  total  item  dalam  dataset  adalah  1000. Distribusi  item  yang  berbeda-beda  ini  menunjukkan variasi dalam karakteristik atau pola di antara klaster-
klasternya.  Dengan  demikian,  hasil  ini  memberikan gambaran tentang struktur dan kompleksitas data serta memungkinkan  untuk  dilakukannya  analisis  lanjutan untuk  memahami  ciri  khas  dan  kebutuhan  setiap klaster dengan lebih baik.
Gambar 10. Performance Vektor dari K-Means
Hasil  analisis  menunjukkan  nilai  rata-rata  jarak dalam centroid secara keseluruhan sebesar -5406, yang mencerminkan  tingkat  kepadatan  data  terhadap centroid.  Selanjutnya,  nilai  rata-rata  jarak  dalam centroid  untuk  masing-masing  klaster  adalah  -5406 untuk Klaster 0, -2716 untuk Klaster 1, -3015. Selain itu,  nilai  Davies  Bouldin  yang  sebesar  -0.375 menunjukkan  bahwa  pengelompokkan  data  menjadi klaster  yang  baik,  dengan  kepadatan  setiap  klaster yang  seimbang  dan  terpisah  dengan  baik  dari  klaster lainnya.  Dengan  demikian,  hasil  evaluasi  ini memberikan  gambaran  yang  komprehensif  tentang distribusi dan kepadatan data di dalam masing-masing klaster, memungkinkan untuk pemahaman yang lebih mendalam  tentang  pola  dan  karakteristik  yang mendasarinya.

## Gambar 11. Visualisasi Cluster Example Set
Hasil  dari  Visualisasi  Example  Set  yang menggunakan plot yang memungkin membandingkan beberapa  atribut    menunjukan  bahwa  cluster  yang lebih unggul adalah cluster 0 menunjukan warna hijau yang dominan dilihat pada keterangan gambar.
Gambar 12. Visualiasasi Barang Produk Example Set
Hasil  dari  visualisasi  Example  Set  terhadap produk menghasilkan produk line yang paling banyak terjual  adalah  “Fashion  accessoris”.  Ini  yang  akan
menjadi  pedemon  dalam  pengambilan  keputuasan penyedian stock barang produk.
Tabel 1. Hasil Davies bouldin index No Nilai K Hasil Davies Bouldin 1 K2 0,375 2 K3 0,482 3 K4 0,457 4 K5 0,496 5 K6 0,493

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan Pengelompokkan Data Penjualan yang berguna untuk mengoptimalkan  rencana  penyedian  stok  barang dengan  menyesuaikan  tingkat  persediaan  dengan permintaan yang aktual menghindari kekurangan atau kelebihan  stock,  serta  merencanakan  pemesanan barang secara optimal, yang menjadi pedemoan dalam memanajemen  stok  barang  dengan  menggunakan algoritma clustering K-Means untuk evaluasi keakuratan  model  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index untuk optimalisai persediaan stock barang.
Gambar 13. Hasil DBI K2
Hasil evaluasi dari analisis menunjukkan bahwa pengelompokkan data menggunakan algoritma clustering  secara  keseluruhan  sebesar  -5406,  yang mencerminkan  tingkat  kepadatan  data  terhadap centroid.  Selanjutnya,  nilai  rata-rata  jarak  dalam centroid  untuk  masing-masing  klaster  adalah  -5406 untuk Klaster 0, -2716 untuk Klaster 1, -3015. Selain itu,  nilai  Davies  Bouldin  yang  sebesar  -0.375 mengindikasikan kualitas pengelompokkan yang baik, dengan  setiap  klaster  memiliki  kepadatan  yang seimbang  dan  terpisah  dengan  baik  dari  klaster lainnya.  Hasil  evaluasi  ini  memberikan  pemahaman yang  mendalam  tentang  distribusi  data  dalam  setiap klaster,  memberikan  landasan  yang  kokoh  untuk analisis  lanjutan  dan  pengambilan  keputusan  yang tepat.
Gambar 14. Hasil cluster yang dominan
Berdasarkan hasil pengelompokan data, direkomendasikan  untuk  menyusun  strategi  stok
barang yang disesuaikan dengan karakteristik masing- masing klaster. Untuk Klaster 0 yang dominan dalam kategori  "Fashion  accessories",  upaya  stok  barang yang  difokuskan  pada  busana  dan  benda  benda pelengkap  busana  dapat  meningkatkan  respons  dari segmen ini. Sementara itu, untuk Klaster 1 yang terkait dengan kategori "Food and beverages", dapat menjadi sasaran  untuk  promosi  makanan  dan  minuman. Dengan  memahami  ciri  khas  dan  preferensi  setiap klaster,  perusahaan  dapat  mengarahkan  upaya manajemen  stok  barang  dengan  lebih  efektif, meningkatkan keterlibatan pelanggan, dan meningkatkan hasil penjualan secara keseluruhan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN .
Kesimpulan  skripsi  ini  menegaskan  bahwa analisis  data,  algoritma  K-Means  clustering  yang digunakan menghasilkan nilai pengelompokan secara keseluruhan  sebesar  -5406.  Nilai  ini  menunjukkan kepadatan data yang baik terhadap centroid, atau titik pusat klaster. Hal ini diperkuat dengan rata-rata jarak dalam centroid untuk setiap klaster yang menunjukkan distribusi data yang terpusat dengan baik. Lebih lanjut, nilai  Davies  Bouldin  sebesar  -0.375  semakin memperkuat  indikasi  kualitas  pengelompokan  yang baik.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  klaster-klaster yang  dihasilkan  terpisah  dengan  baik  dan  memiliki kepadatan  data  yang  seimbang.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  algoritma  clustering  berhasil mengelompokkan  data  dengan  kualitas  yang  baik distribusi  data  yang  terpusat  dengan  baik  dan  nilai Davies  Bouldin  yang  rendah  menunjukkan  bahwa klaster-klaster  yang  dihasilkan  valid  dan  dapat digunakan  untuk  pedoman  manajemen  dalam mengambil keputusan penyedian stock barang produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ramdhan, D., Dwilestari, G., Danar Dana, R., & Ajiz,  A.  (n.d.).  Clustering  Data  Persediaan Barang dengan Menggunakan Metode K-Means. Clustering  Data  Persediaan  Barang  dengan Menggunakan Metode K-Means. 7(1). http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means
[2] Kurnia Alvisan, F. (2021). Clustering Minimarket Untuk Menentukan Jumlah Kebutuhan Pembelian Menggunakan Metode K- Means. Jurnal NOE, 4(2). https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe [3] Syafrinal, I., & Febrianti, E. L. (2023). Penerapan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan (Studi Kasus: Zahra Mart) (Vol. 13, Issue 1).
[4] Amalina, T., Bima, D., Pramana, A., & Sari, B. N.  (2022).  Metode  K-Means  Clustering  Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Frozen Food. Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan,  8(15),  574– 583. https://doi.org/10.5281/zenodo.7052276
[5] Setyorini, S. G., Sari, E. K., Elita, L. R., & Putri, S.  A.  (2021).  Market  Basket  Analysis  with  K- Means  and  FP-Growth  Algorithm  as  Citra
Mustika Pandawa Company  Analisis Keranjang Pasar  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan. Institute of Research and Publication Indonesia, 1(April), 41–46.
[6] Murpratiwi,  S.  I.,  Agung  Indrawan,  I.  G.,  & Aranta,  A.  (2021).  Analisis  Pemilihan  Cluster Optimal  Dalam  Segmentasi  Pelanggan  Toko
Retail.  Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Dan Kejuruan, 18(2), 152. Https://Doi.Org/10.23887/Jptk- Undiksha.V18i2.37426
[7] Syahputra,  H.  (2022).  Clustering  Tingkat Penjualan Menu (Food and Beverage) Menggunakan  Algoritma  K-Means.  Jurnal
K omtekInfo, 29–33. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v9i1.274
[8] 1087-Article Text-1855-1-10-20200704. (n.d.).
[9] Royal,  S.  (2024).  Perancangan  Aplikasi  Data Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat  Kelarisan Produk Menggunakan Metode Clustering Dengan  Algoritma  K-Means.  In  Journal  Of Science  And  Social  Research  (Issue  1). Http://Jurnal.Goretanpena.Com/Index.Php/Jssr
[10] Widiyanto,  A.  T.,  &  Witanti,  A.  (2021). Segmentasi  Pelanggan  Berdasarkan  Analisis RFM Menggunakan Algoritma K-Means Sebagai  Dasar  Strategi  Pemasaran  (Studi  Kasus PT Coversuper Indonesia Global). KONSTELASI:  Konvergensi  Teknologi  Dan Sistem Informasi, 1(1), 204–215. https://doi.org/10.24002/konstelasi.v1i1.4293
[11] Hasugian, P. S. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Produk Menggunakan
Algortima  K-Means  (Studi  Kasus :  Toko  Usaha Maju Barabai). Jurnal Mantik Penusa, 2(2), 191–
198.
[12] Silalahi, M. (2018). Computer Based Information System Journal Analisis Clustering Menggunakan  Algoritma  K-Means  Terhadap Penjualan  Produk  Padapt  Batamas  Niaga  Jaya. Cbis Journal, 06(02).
http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbishttp: //ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbis
[13] Siregar, Mh., Kuantan Singingi Jl Gatot Subroto Km,  I.,  &  Kuantan,  T.  (N.D.).  Klasterisasi Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Di  Toko  Adi Bangunan).
[14] Retno  Lestari,  D.  (2019).  Implementasi  Data Mining  Untuk  Pengaturan  Layout  Swalayan Delimas Lestari Kencana Dengan Menggunakan Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering.  In  JURIKOM)  (Vol.  6,  Issue  2). http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom|Page|112
[15] Hasibuan,  F.  P.  A.,  Sumarno,  S.,  &  Parlina,  I. (2021). Penerapan K-Means pada Pengelompokan  Penjualan  Produk  Smartphone. SATESI:  Jurnal  Sains  Teknologi  Dan  Sistem Informasi, 1(1), 15–20. https://doi.org/10.54259/satesi.v1i1.3