Penerapan Algoritma K-Means Clustering Berdasarkan Hasil Penjualan Produk Inez Cosmetic Di Toko Rosalia

Abstract

Produk kosmetik telah menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari bagi wanita dari remaja hingga dewasa. Toko Rosalia merupakan salah satu toko yang menyediakan dan menjual berbagai macam produk kosmetik dari berbagai brand salah satunya ialah produk Inez Cosmetic. Produk Inez Cosmetic memiliki penjualan yang cukup tinggi. Namun transaksi dan penyediaan produk yang belum terkomputerisasi menyebabkan pemilik toko kesulitan dalam menentukan produk Inez Cosmetic mana yang laku dan kurang laku di pasaran. Sehingga menyebabkan terjadinya penumpukan stok produk dan data penjualan tidak bisa dimanfaatkan secara optimal. Berdasarkan permasalahan tersebut dilakukan beberapa cara yaitu dengan menerapkan teknik data mining dengan menggunkan algorimta K-Means Clustering, data yang di gunakan berasal dari historis data penjualan produk Inez Cosmetic selama 6 bulan yaitu dari bulan Juni 2022 sampai dengan bulan Desember 2022. Dari penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode algoritma K-Means Clustering pada penjualan produk Inez Cosmetic didapatkan hasil 3 kelompok atau 3 cluster yaitu Cluster 0 sebanyak 37 items, Cluster 1 sebanyak 186 items, Cluster 2 sebanyak 1 items, dan hasil niai Davies-Bouldin Index yang di dapatkan sebesar 0.128.

Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Perencanaan Persediaan Stok Sepatu Di Toko Diomclothing

“…Dalam konteks pengelompokan, kohesi mencakup jumlah kedekatan data terhadap centroid kelompok, sedangkan separasi berkaitan dengan jarak antara centroid dari masingmasing klaster [7]. Performa klasterisasi dengan K-Means dianggap semakin optimal jika nilai Davies-Bouldin Index (DBI) yang dihasilkan semakin rendah atau sama dengan 0 dan tidak negatif (non-negatif >= 0) [6], [7], [16].…”