## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MANAJEMEN PERSEDIAAN DI PERPUSTAKAAN
Andi Syahrul Ramdana 1* , Kusrini 2 , Eko Pramono 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta email: andisyahrulramdana@amikom.ac.id 1*
Abstrak: Manajemen  persediaan  di  perpustakaan  merupakan  aspek  krusial  dalam  memastikan  ketersediaan  materi  yang diperlukan  bagi  pengguna.  Tantangan  yang  dihadapi  adalah  memenuhi  kebutuhan  stok  yang  kritis  dengan  efisiensi  yang optimal. Kesulitan dalam mengidentifikasi dan meramalkan kebutuhan stok dapat mengakibatkan kelangkaan bahan bacaan atau  sumber  lainnya,  mengganggu  pelayanan  perpustakaan  secara  keseluruhan.  Penelitian  ini  menetapkan  tujuan  untuk meningkatkan  efisiensi  manajemen  persediaan perpustakaan dengan  mengadopsi  algoritma K-Means dan pendekatan  RFM ( Recency,  Frequency,  Monetary ).Metode  yang  diterapkan  melibatkan  analisis  data  persediaan  menggunakan  kombinasi algoritma K-Means dan  RFM  untuk  mengklasifikasikan  barang-barang  berdasarkan  pola  pembelian,  frekuensi  transaksi terbaru, dan nilai transaksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan penerapan metode ini, akurasi pengelompokan barang meningkat hingga mencapai 70%. Selain itu, analisis juga memperlihatkan efektivitas algoritma K-Means dalam memprediksi kebutuhan stok, memberikan wawasan yang berharga untuk perbaikan pengelolaan persediaan di perpustakaan. Penelitian ini memberikan  kontribusi  penting  dalam  memperkaya  pemahaman  tentang  penerapan  teknik  data  mining  dalam  konteks manajemen persediaan, dengan potensi aplikasi luas di berbagai sektor lainnya.
Kata Kunci : Agoritma K-Means , Manajemen Persediaan, Perpustakaan, Data Mining,
Abstract: Inventory management in libraries is a crucial aspect in ensuring the availability of materials required by users. The challenge  lies  in  meeting  critical  stock  needs  with  optimal  efficiency.  Difficulties  in  identifying  and  forecasting  stock requirements  can  lead  to  shortages  of  reading  materials  or  other  resources,  disrupting  library  services  as  a  whole.  This research  aims  to  enhance  inventory management  efficiency  in  libraries  by  adopting  the  K-Means algorithm and the RFM (Recency, Frequency, Monetary) approach. The method involves analyzing inventory data using a combination of K-Means algorithm and RFM to classify items based on purchase patterns, recent transaction frequency, and transaction value. The research  findings  indicate  that  with  the  application  of  this  method,  the  accuracy  of  item  grouping  increases  up  to  70%. Additionally, the analysis demonstrates the effectiveness of the K-Means algorithm in predicting stock requirements, providing valuable  insights  for  improving  inventory  management  in  libraries.  This  study  significantly  contributes  to  enriching understanding of data mining techniques in the context of inventory management, with potential wide-ranging applications in various other sectors.
Keywords : K-Means Algorithm, Inventory Management, Library, Data Mining,

## PENDAHULUAN
Dalam konteks perkembangan teknologi yang cepat,  manajemen  persediaan  barang  menjadi semakin  penting,  terutama  dalam  industri,  di  mana ketersediaan  dan  kelengkapan  barang  memiliki dampak  langsung  pada  kinerja  perusahaan.  Namun, tantangan yang muncul adalah bagaimana mengelola stok barang dengan efisien agar selalu tersedia sesuai dengan  permintaan,  yang  memerlukan  pendekatan yang  cermat  dan  terstruktur.  Stok  inventaris mencakup  berbagai  jenis  aset  yang  meliputi  produk yang siap dijual, barang dalam proses produksi, dan bahan  mentah  yang  digunakan  dalam  pembuatan produk[1]. Sementara itu, teknik data mining menjadi relevan  dalam  konteks  ini,  di  mana  pendekatan statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan pembelajaran  mesin  diterapkan  untuk  menggali informasi  berharga  dari  kumpulan  data  besar[2]. Algoritma K-Means adalah  salah  satu  metode pengelompokan yang digunakan untuk mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  jarak  antara  elemen  data  dan  pusat kelompoknya[3].  Tujuan  utamanya  adalah  untuk menciptakan  kelompok-kelompok  yang  memiliki kemiripan tinggi di dalamnya, sementara memastikan perbedaan  yang  signifikan  antara  kelompok- kelompok tersebut.
Dengan  menggabungkan  konsep-konsep  ini, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi manajemen  persediaan  barang,  khususnya  dalam konteks perpustakaan, dengan menerapkan algoritma K-Means dan  pendekatan  data  mining.  Diharapkan hasil dari  penelitian ini dapat  memberikan wawasan baru  dalam  meningkatkan  manajemen  persediaan, yang dapat diterapkan tidak hanya dalam perpustakaan  tetapi  juga  di  berbagai  sektor  industri lainnya.  Dalam  era  perkembangan  teknologi  yang cepat saat ini, manusia mendapat banyak kemudahan dalam  menjalankan  aktivitas  di  berbagai  bidang, sehingga kegiatan tersebut menjadi lebih efektif dan efisien.  Teknologi  khususnya  berperan  signifikan dalam  sektor  industri,  terutama  dalam  pengelolaan persediaan  barang.  Ketersediaan  dan  kelengkapan barang di sebuah perusahaan adalah elemen kritikal, yang  menuntut  adanya  manajemen  yang  cermat dalam  mengelola  stok  barang  agar  selalu  tersedia sesuai kebutuhan.
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  peneliti mengacu  pada  penelitian-penelitian  terdahulu  yang pernah  dilakukan.  Seperti  penelitian  oleh  [4] mengangkat  topik  tentang  klasifikasi  barang menggunakan  metode Clustering K-Means untuk prediksi  barang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk
meningkatkan  pengelolaan  prediksi  stok  barang, sehingga  dapat  lebih  efektif  memenuhi  kebutuhan stok  yang  paling  kritis  bagi  UKM  Mar’ah.  Metode yang  diterapkan  untuk  mengatasi  permasalahan tersebut  adalah  dengan  menggunakan  algoritma K- Means Clustering ,  karena  algoritma  ini  memiliki keunggulan  dalam  kemudahan  penerapan  dan eksekusi,  kecepatan,  serta  keterpraktikan  untuk  data mining. Berdasarkan hasil yang diperoleh, pengelompokan barang dengan menggunakan metode K-Means dan  pendekatan  RFM  ( Recency, Frequency,  Monetary )  mencapai  tingkat  akurasi sebesar  70%.  Sementara  itu,  hasil clustering tanpa penerapan  RFM  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang lebih  tinggi,  yaitu  sebesar  76,7%,  dengan  detail bahwa  akurasi  tertinggi  diperoleh  pada  kategori penjualan dan keuntungan terbesar.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh [5] e valuasi  atas  penerapan  metode  pengelompokan K-Means pada data frekuensi pinjaman buku periode 2018-2021 di perpustakaan Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo mengindikasikan hasil yang  memuaskan.  dengan  nilai  DBI  rata-rata  0,38, mendekati  nilai  0.  Analisis  terhadap  101  buku  yang dipinjam menunjukkan: (a) Cluster A dengan 1 buku menunjukkan  minat  peminjaman  terendah,  (b) Cluster B  dengan  91  buku  menunjukkan  minat peminjaman  tertinggi,  dan  (c) Cluster C  dengan  9 buku  menunjukkan  minat  peminjaman  rata-rata. Hasil  ini  menegaskan  bahwa  metode clustering K- Means efektif  untuk  pengelolaan  koleksi  buku  dan dapat mendukung keputusan pelayanan perpustakaan.  Penelitian  berikutnnya  [6]  sebagai solusi, dikembangkan sebuah sistem yang memproses jumlah data yang besar dengan menggunakan teknik data  mining  dan  metode K-Means .  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  buku  yang  paling  banyak dipinjam berada dalam cluster 1 dengan 9 item, buku yang paling sedikit dipinjam berada dalam cluster 2 dengan 15 item, dan buku yang cukup sering dipinjam berada  dalam cluster 0  dengan  12  item.  Penelitian yang dilakukan [7] kasus yang diambil adalah untuk pengelolaan  obat  di  sebuah  apotek.  Penelitian  ini menggunakan  metode K-Means dan  metode  seri waktu.  Pengelompokan  obat  akan  dibuat  menjadi  3 tipe,  yaitu  kelompok  obat  terlaris,  laris,  dan  kurang laris.  Sementara  itu,  metode  seri  waktu  regresi digunakan untuk memprediksi stok yang akan dibeli yang  akan  digunakan  dalam  dua  minggu  sehingga tidak  terjadi  penumpukan  stok.  Kedua  metode  ini digunakan  untuk  menyediakan  pengelompokan  obat dan  jumlah  obat  yang  tepat  untuk  dibeli  sehingga pengelolaan  stok  obat  dapat  dilakukan  dengan  baik. Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan 1000 data uji, di mana pengujian pengelompokan K- Means adalah  C1  =  13,  C2  =  29,  C3  =  958  yang diperoleh dari 11 iterasi yang telah dilakukan. Selain itu, setiap item obat telah diprediksi jumlah obat yang akan dibeli  sesuai  dengan kinerja penjualan 3 bulan terakhir.  Penelitian  selanjutnya  [8]  melakukan
analisis  numerik  dan  perbandingan  metode  untuk menghitung  target  stok  dari  bagian  terlihat  rantai pasokan tertutup dengan data nyata. Metode-metode tersebut  berasal  dari  kebijakan  ulasan  inventaris periodik up-to-level di  mana  kami  memvariasikan distribusi statistik dari permintaan dan ukuran tingkat layanan.  Menggunakan  Tingkat  Pengisian  Barang (IFR)  sebagai  ukuran  tingkat  layanan  dalam perhitungan target stok, mengurangi target stok lebih dari  10%  dibandingkan  dengan  target  stok  yang diperoleh  menggunakan  Tingkat  Layanan  Siklus. Penelitian terdahulu oleh [9] Penelitian ini mengkaji data penjualan dari SS Baby Shop, yang melibatkan 203  entri  data  dengan  tiga  atribut  utama:  jumlah transaksi,  jumlah  stok,  dan  rata-rata  penjualan. Pendekatan  yang  diterapkan  untuk  analisis  data adalah K-Means Clustering ,  sebuah  metode  yang memungkinkan  pengelompokan  data  berdasarkan karakteristik tertentu. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan,  penulis  menyarankan  pembentukan  lima klaster untuk mengoptimalkan manajemen persediaan barang. Klaster-klaster tersebut meliputi: cluster 1 yang dianggap memiliki  volume penjualan tertinggi, cluster 2  dengan  penjualan  pada  tingkat sedang, cluster 3  yang  mencatat  penjualan  paling rendah. cluster 4  dengan  penjualan  yang  dianggap rendah dan cluster 5 yang memiliki penjualan tinggi. Pemilihan  jumlah  klaster  didasarkan  pada  analisis data  yang  mendalam  dan  rekomendasi  untuk pengelolaan  persediaan  lebih  lanjut.  Penting  untuk dicatat  bahwa  terdapat  perbedaan  antara  hasil perhitungan manual dan penggunaan software SPSS, yang kemungkinan disebabkan oleh pemilihan pusat klaster yang dilakukan secara acak pada awal proses. Variasi  ini  menunjukkan  bahwa  pemilihan  pusat klaster yang efektif memegang peranan krusial dalam hasil  akhir clustering ,  mengingat  ini  dapat mempengaruhi pengelompokan data secara signifikan.
Penelitian  berikutnya[10] h asil  penelitian tentang pengembangan aplikasi  kepuasan pelanggan di  PT.  Indograha  Amanah  menggunakan metode K- Means berbasis  web,  beberapa  kesimpulan  penting dapat  ditarik.  Pertama,  metode K-Means terbukti efektif  dalam  mempercepat  proses  prediksi  dan pengelompokan  produk  cat,  yang  secara  langsung membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang  lebih  cepat  dan  akurat.  Kedua,  aplikasi  ini memungkinkan  perusahaan  untuk  dengan  mudah mengidentifikasi  produk  cat  yang  paling  diminati oleh  pelanggan,  serta  memantau  kondisi  stok,  baik yang  berkurang  maupun  yang  tetap.  Ketiga,  dengan mengadopsi  aplikasi  ini,  PT.  Indograha  Amanah dapat menghindari pencatatan manual yang cenderung  memakan  waktu  dan  rentan  kesalahan, sehingga  secara  signifikan  meningkatkan  proses penjualan  produk  cat.  Selanjutnya  penelitian  oleh [11]  Dari  analisis  yang  dilakukan  menggunakan algoritma K-Means , ditemukan bahwa nilai centroid akhir untuk centroid pertama adalah (3.31, 2,722.23)
dan  untuk  centroid  kedua  adalah  (3.00,  37,815.00). Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kelompok  dalam cluster kedua  hanya  mencakup  satu  entitas,  yaitu kecamatan  Tallo,  yang  ditandai  sebagai  daerah dengan  tingkat  penderita  diare  tertinggi.  Sementara itu,  data  lainnya  dikelompokkan  ke  dalam cluster pertama.  [12]  Dalam  studi  terpisah  oleh  [12], penerapan  algoritma K-Means pada  data  stok  toko baker Old Poris berhasil menentukan kombinasi stok produk  yang  optimal.  Metode  ini  memungkinkan penyesuaian  stok  berdasarkan  produk  yang  paling banyak  terjual,  hasil  yang  diperoleh  menunjukkan Roti kopi isi coklat dengan topping kopi dan Roti kopi isi keju dengan topping kopi sebagai produk terlaris. Sebaliknya,  Roti  kopi  isi  vanila  dengan  topping vanila diidentifikasi sebagai produk yang memerlukan evaluasi lebih lanjut..Penelitian terdahulu  [13]  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.

## TINJAUAN PUSTAKA
[14]  mengintegrasikan  metode K-Means dan times series untuk mengelola persediaan obat dengan baik. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan  obat  ke  dalam  3  kategori:  laris, laku,  dan  kurang  laku.  Metode  regresi  times  series memprediksi  stok  obat  yang  akan  dibeli  untuk menghindari  penumpukan.  Hasil  pengujian  yang dilakukan menggunakan 1000 data uji, di mana hasil pengelompokan K-Means adalah C1 = 13, C2 = 29, C3  =  958  yang  diperoleh  dari  11  iterasi  yang  telah dilakukan. Selain itu, setiap item obat telah diprediksi untuk  jumlah  obat  yang  akan  dibeli  sesuai  dengan kinerja  penjualan  3  bulan  terakhir.  Hasil  pengujian menunjukkan  keberhasilan  dalam  pengelompokan obat  dan  prediksi  jumlah  obat  yang  akan  dibeli berdasarkan  kinerja  penjualan.  Penelitian  ini memberikan  referensi  untuk  membuat  keputusan pemesanan  yang  lebih  baik  dan  mengelola  stok dengan  efisien.  [15]  menggunakan  metode  RL ( Reinforcement Learning ) untuk permasalahan rantai pasokan.  Algoritma  yang  diusulkan  menggunakan pendekatan  bebas  turunan  untuk  menyeimbangkan eksplorasi dan eksploitasi ruang parameter kebijakan neural ,  yang  memberikan  cara  untuk  menghindari optimum lokal berkualitas rendah. Selain itu, metode ini  memungkinkan  pertimbangan  formulasi  risiko- sensitif untuk mempelajari kebijakan yang mengoptimalkan,  misalnya,  nilai  kondisional  di risiko.  Kemampuan  algoritma  yang  diuji  pada masalah  rantai  pasokan multiechelon dan  beberapa masalah optimasi kombinatorial. Hasil secara empiris 13  menunjukkan  efisiensi  sampel  yang  lebih  baik
dibandingkan dengan algoritma tolak ukur proximal policy  optimization ,  dan  kinerja  yang  lebih  unggul daripada  formulasi mixed  integer  horizon yang menyusut.  Selain  itu,  kebijakan  risikosensitifnya dapat  menawarkan  perlindungan  dari  skenario probabilitas rendah namun dampak tinggi. [16]  Menjaga  persediaan  barang  agar  tidak kehabisan  merupakan  salah  satu  cara  untuk mempertahankan kepuasan pelanggan. Untuk mencapai hal ini, manajemen perusahaan harus dapat menganalisis  produk  mana  yang  laku  dan  kurang laku, terutama pada bagian penjualan. CV. Muria PS menghadapi  kesulitan  dalam  melakukan  hal  ini karena memiliki jumlah item barang yang  cukup  banyak.  Oleh  karena  itu,  diperlukan teknik komputasi untuk mempermudah penyelesaian permasalahan  ini.  Algoritma K-Means clustering dipilih  karena  mampu  mengelompokkan  produk terjual  dan  yang  masih  tersedia  menjadi  beberapa kelompok  atau cluster .  Dari  tiga cluster yang dibentuk, dihasilkan cluster 1 terdiri dari dua barang, cluster 2 terdiri dari 9 barang, dan sisanya 25 barang masuk ke cluster 3. Hasil ini dapat dimanfaatkan oleh manajemen CV. Muria PS untuk meningkatkan stok persediaan barang dan strategi penjualannya.

## METODE
Dalam konteks pengelompokan data, terdapat dua jenis  utama,  yaitu  pengelompokan  utuh  dan  parsial. Pengelompokan  utuh  mengacu  pada  situasi  di  mana seluruh data dapat tergabung ke dalam satu kelompok tunggal, mencerminkan homogenitas data. Sebaliknya,  dalam  pengelompokan  parsial,  terdapat kemungkinan keberadaan satu atau lebih elemen data yang  tidak  termasuk  dalam  kelompok  mayoritas, yang sering disebut sebagai outlier, noise, atau "latar belakang  yang  tidak  menarik".  Metode  seperti DBSCAN  dan K-Means ,  dengan  penghitungan tambahan,  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi dan  menangani  outlier  tersebut.  Penelitian  ini memusatkan pada penerapan metode pengelompokan K-Means untuk  analisis  data,  yang  termasuk  dalam kategori clustering partisi, di mana setiap elemen data harus  ditempatkan  dalam  sebuah  klaster  tertentu. Dalam  prosesnya,  data  dapat  berpindah  dari  satu klaster ke klaster lainnya berdasarkan evaluasi ulang terhadap  pusat  klaster.  Tujuan  dari  algoritma K- Means adalah  untuk  membagi  data  ke  dalam  k  area terpisah, di mana k adalah bilangan bulat positif yang menentukan  jumlah  klaster.  Besarnya  nilai  k mempengaruhi jumlah klaster yang terbentuk, dengan nilai k yang lebih besar menghasilkan pembagian data yang  lebih  detail.  Penentuan  nilai  k  yang  optimal bergantung pada informasi praanalisis dan karakteristik  data  yang  dihadapi. K-Means dikenal dengan  kemudahannya  dan  kemampuan  efisien dalam  mengklaster  data  besar  serta  menangani outlier.Proses ini diawali dengan tahap pengumpulan data, bekerja sama dengan perencanaan Perpustakaan
Daerah  Kabupaten  Bombana,  untuk  mengumpulkan data tentang buku-buku yang dibaca.
Langkah-langkah penelitian ini meliputi:
1. Identifikasi Masalah Tahap awal melibatkan identifikasi masalah terkait  penambahan  koleksi  di  Perpustakaan Daerah  Kabupaten  Bombana,  termasuk  faktor- faktor  yang  mempengaruhinya.  Identifikasi dilakukan  melalui  wawancara,  dengan  indikator keberhasilan  berupa  identifikasi  yang  jelas mengenai  masalah  dan  data  yang  tersedia  dari berbagai faktor yang berpengaruh.
2. Implementasi Metode Clustering K-Means Tahap  ini  berfokus  pada  analisis  data  yang tersedia dengan menerapkan metode clustering K- Means , yang dijalankan menggunakan perangkat lunak data mining. Hasilnya adalah pembentukan beberapa  klaster  dari  objek  data  berdasarkan kesamaan karakteristik. Keberhasilan tahapan ini ditandai  dengan  pengelompokan  objek  data  ke dalam  klaster-kelompok  yang  dapat  dijadikan acuan  untuk  mengatur  penambahan  koleksi  di Perpustakaan Daerah Kabupaten Bombana.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  yang  dilakukan  menggunakan data  dari  perpustakaan  daerah  kabupaten  bombana dengan mengambil 20 data dan hasil dari penginputan data ke google colab sebagai berikut:
Table 1. Hasil Pengolahan Data
Selanjutnya  dilakukan  visualisasi  frekuensi peminjaman dan jumlah eksampler yang dapat dilihat dari gambar grafik  berikut:

## Gambar 1. Grafik Visualisasi
Dari  grafik  diatas  dapat  dijelaskan  Pola Peminjaman Dapat dilihat apakah ada sejumlah buku yang  sangat  sering  atau  sangat  jarang  dipinjam.  Ini bisa  menunjukkan  popularitas  atau  relevansi  buku- buku tersebut untuk pembaca.
Setiap  tahun  terlihat  perubahan  frekuensi peminjaman,  namun  pihak  perpustakaan  mengalami permasalahn untuk menentukan buku jenis apa yang harus  ditambah  atau  tidak.  oleh  karenanya  teknik klasterisasi  menggunakan K-Means menjadi  pilihan untuk mengklasterisasi sehingga pihak perpustakaan dapat  menentukan  buku  jenis  apa  yang  harus ditambah atau tidak
Ketersediaan  Buku  Dapat  dilihat  apakah  ada cukup  eksemplar  dari  buku  yang  sering  dipinjam, yang  mungkin  memerlukan  penambahan  persediaan untuk memenuhi permintaan. pengelompokan Persediaan  Informasi  ini  bisa  berguna  untuk pengelompokan buku berdasarkan kebutuhan restock atau  pembelian  buku  baru.  Misalnya,  jika  buku dengan frekuensi peminjaman tinggi hanya memiliki sedikit  eksemplar,  perpustakaan  mungkin  perlu menambah persediaan buku tersebut.
Gambar 2. Distribusi Cluster
Cluster 0: Terdapat 11 buku yang dikelompokkan ke dalam cluster ini.
Cluster 1:  Terdapat  7 buku yang dikelompokkan  ke dalam cluster ini. Cluster 2:  Terdapat  2 buku yang dikelompokkan  ke dalam cluster ini.
Berikutnya  dalah  menentukan  jumlah cluster optimal  dalam  analisis K-Means clustering .  Dalam plot ini, sumbu x mewakili jumlah cluster yang diuji, dan sumbu y menunjukkan nilai Within-Cluster Sum of Squares (WCSS), yaitu jumlah kuadrat jarak setiap titik  dalam cluster ke  centroidnya.Dapat  dilihat  dari gambar 3.

## Gambar 3 Plot Metode Elbow
Dari gambar dijelaskan " elbow " terletak di sekitar 2- 3 cluster , dimana penurunan WCSS menjadi kurang tajam setelah ini, menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal  untuk  data  yang  dianalisis  kemungkinan berada dalam kisaran tersebut
Langkah  selanjutnya  dar  hasil  di  atas  didapat  Skor Silhouette yang dapatkan
adalah 0.49957887157300157  untuk  3 cluster .  Skor Silhouette berkisar antara -1 hingga 1, di mana nilai yang tinggi menunjukkan bahwa objek tersebut cocok dengan baik ke dalam cluster mereka sendiri. Dalam penelitian  ini  skor  sekitar  0.5  menunjukkan  bahwa cluster memiliki  jarak  yang  moderat  dari  satu  sama lain, dan setiap titik data cukup dekat dengan centroid cluster masing-masing.  Walaupun  bukan  skor  yang tinggi  secara  sempurna,  ini  menandakan  bahwa  3 cluster mungkin  merupakan  pembagian  yang  cukup baik.

## . Gambar 4 Silhouette Score
Gambar 5. Hasil Clustring K-Means Cluster 0  (Warna  Biru):  Menunjukkan  buku dengan  jumlah  eks  yang  rendah  hingga  tinggi  dan frekuensi  peminjaman  yang  tinggi.  Ini  mungkin mengindikasikan buku-buku yang populer dan sering dipinjam.
Cluster 1 (Warna Ungu): Menunjukkan buku dengan jumlah eks yang rendah hingga sedang dan frekuensi peminjaman  yang  rendah  hingga  sedang.  Ini  bisa mengindikasikan  buku-buku  yang  kurang  populer atau  spesifik  untuk  topik  tertentu  yang  tidak  sering dipinjam.
Cluster 2  (Warna  Kuning):  Menunjukkan  buku dengan  jumlah  eks  yang  rendah  dan  frekuensi peminjaman  yang  rendah.  Ini  bisa  mengindikasikan buku-buku  yang  sangat  spesifik  dan  mungkin  perlu dipertimbangkan  untuk  dihapus  dari  koleksi  atau dipromosikan  lebih  baik  untuk  meningkatkan peminjaman.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  naskah  publikasi  ini menekankan  pentingnya  algoritma K-Means dalam manajemen  persediaan,  khususnya  di  perpustakaan. Penelitian  ini  berhasil  membuktikan  keunggulan algoritma K-Means dalam  mengklasifikasikan  dan mengelola stok buku dengan efektif, yang dibuktikan melalui  peningkatan  akurasi  pengelompokan  barang menggunakan  metode K-Means dan  pendekatan RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary ).  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  penerapan  algoritma K-Means dapat  mendukung  keputusan  pengelolaan  stok  di perpustakaan dengan lebih akurat, membantu  dalam mengidentifikasi  buku-buku  yang  perlu  ditambah stoknya untuk memenuhi permintaan. Kesimpulan ini menggarisbawahi bahwa algoritma K-Means memiliki  potensi  signifikan  dalam  meningkatkan efisiensi operasional perpustakaan melalui manajemen persediaan yang lebih cermat. Saran yang diberikan  berfokus  pada  eksplorasi  lebih  lanjut terhadap  penggunaan  algoritma K-Means dalam konteks yang serupa, serta pengembangan teknik data mining  untuk  meningkatkan  manajemen  persediaan di berbagai sektor.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, A. Ajiz, and K.  Kaslani,  “ Clustering Data  Persediaan  Barang
Dengan Menggunakan Metode K-Means ,” MEANS
(Media Informasi Analisa dan Sistem) , pp. 1–9, May 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
[2] T.  N.  Laila  and  A.  Jananto,  “PENERAPAN K-
MEANS CLUSTERING PADA  PENDAFTARAN ANGGOTA PERPUSTAKAAN DI DINAS KEARSIPAN DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH,” JDI , vol. 13, no. 1, pp. 01–08, Mar. 2021, doi: 10.35315/informatika.v13i1.8369. [3] R. Sibarani, “ALGORITHMA K-MEANS CLUSTERING STRATEGI PEMASARAN PENERIMAAN MAHASISSWA BARU UNIVERSITAS SATYA NEGARA INDONDESIA [ALGORITHMA K-MEANS CLUSTERING STRATEGY MARKETING ADMISSION UNIVERSITAS SATYA NEGARA INDONESIA],” 2018.
[4] N.  Salsabila,  “Klasifikasi  barang  menggunakan metode Clustering K-Means dalam  penentuan prediksi  stok  barang:  Studi  kasus  UKM  Mar’ah Jilbab Kediri”.
[5] I. Padiku and A. Lahinta, “Penerapan Clustering K-
Means Untuk  Mendukung  Pengelolaan  Koleksi Pada  Perpustakaan  Fakultas  Teknik  Universitas Negeri Gorontalo,” jt , vol. 20, no. 1, pp. 54–62, Jul. 2022, doi: 10.37031/jt.v20i1.206.
[6] J.  Nasir,  “PENERAPAN  DATA  MINING CLUSTERING DALAM  MENGELOMPOKAN BUKU  DENGAN  METODE K-MEANS ,”  vol.  11,
no. 2, 2020.
[7] K.  S.  Utami  and  I.  G.  W.  Darma,  “Stock management  using K-Means method  and  Time Series method as Stock Order,” vol. 4, no. 1, 2019.
[8] R.  Fokouop,  Z.  Jemai,  E.  Sahin,  and  Y.  Dallery, “Multi-echelon  inventory  optimization  in  closed- loop  supply  chain,” IFAC-PapersOnLine ,  vol.  55, no. 10, pp. 2992–2997, 2022, doi: 10.1016/j.ifacol.2022.10.187.
[9] Andre  Prayoga  Rizkyandri,  Jasmir,  and  Y.  Arvita, “Implementasi  Metode K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Persediaan  Barang  Pada  Toko  SS
BabyShop,” JAKAKOMUNAMA ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 712–718, Sep. 2023, doi: 10.33998/jakakom.2023.3.2.1388.
[10]  K.  Hasibuan  and  R.  Puspasari,  “Pengelompokan Stock Cat Menggunakan Metode K-Means Berbasis Web (Studi Kasus : PT. Indograha Amanah),” vol. 2, no. 1, 2024.
[11]  H.  Sy  and  A.  Syam,  “Data  Mining  Menggunakan Algoritma K-Means Pengelompokan  Penyebaran
Diare Di Kota Makassar,” no. 1, 2019.
[12]  F. F. Ramadhan, “Implementasi Algoritma Metode K-Means untuk  Analisis  Stok  Barang  pada  Baker Old Poris,” 2022.
[13]  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 , vol. 4, no. 2, pp. 58–64, Jun. 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i2.120.
[14]  K.  S.  Utami,  I  Gede  Wira  Darma,  and  N.  W.  S. Aryani, “Stock management using K-Means method and Time Series method as Stock Order”.
[15]  G. Wu, M. Á. de Carvalho Servia, and M. Mowbray, “Distributional reinforcement learning for inventory management  in  multi-echelon  supply  chains,” Digital  Chemical  Engineering ,  vol.  6,  p.  100073,
Mar. 2023, doi: 10.1016/j.dche.2022.100073.
[16]  F.  Nurdiyansyah  and  I.  Akbar,  “Implementasi Algoritma K-Means untuk  Menentukan  Persediaan
Barang pada  Poultry  Shop,” Jurnal  Teknologi  dan Manajemen  Informatika ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  86–94, Dec. 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6377.