PENGELOMPOKAN DATA TRANSAKSI DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Abstract

Toko Ritel Accessories adalah sebuah toko ritel yang berlokasi di daerah Kota Cirebon. Toko Ritel Accessories merupakan toko yang menjual berbagai macam barang kelontongan. Dalam penelitian ini menggunakan 624 record data penjualan terhitung dalam kurun waktu 12 bulan. Toko Ritel Accessories memiliki banyak tipe barang sehingga kesulitan dalam melakukan strategi penjualan dan mengelola manajemen penyimpanan. Selain itu Toko Ritel Accessories juga masih kesulitan dalam menentukan barang apa saja yang diminati dan kurang diminati oleh pelanggan. Akibatnya, strategi penjualan tetap tidak menentu, dengan menumpuknya produk-produk yang tidak terjual dan produk-produk yang banyak terjual terkadang kehabisan stok. Hal ini mengurangi keakuratan keputusan saat mengelola inventaris dan strategi penjualan. Seperti yang diuraikan diatas, maka dari itu dibutuhkannya klasterisasi pada data penjualan di Toko Ritel Accessories mengelola inventaris produk retail untuk menghindari kesalahan penempatan produk retail dan pengelompokan yang tidak teratur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kinerja perhitungan pada saat menganalisis data penjualan agar lebih mudah dan  akurat dalam menentukan produk mana yang disukai pelanggan dan mana yang tidak.Temuan laporan mengenai barang dapat digunakan untuk memandu pengambilan keputusan saat menentukan strategi pemasaran dan  manajemen inventaris untuk meningkatkan penjualan. Data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode clustering (pengelompokan) menggunakan Algoritma K-Means. Penerapan metode K-Means dalam pengelompokan data penjualan pada Toko Ritel Accessories menghasilkan rekomendasi barang yang diminati dan kurang diminati. Sehingga dapat mengoptimalkan strategi penjualan pada toko, meningkatkan efisiensi operasional, dan memberikan pengalaman belanja yang lebih baik kepada pelanggan Algoritma ini akan mengelompokkan data penjualan ke dalam klaster yang diproses menggunakan tools rapidminer untuk memproses hasil barang yang diminati dan kurang diminati. Setelah menhgasilkan nilai DBI dengan metode K-Means dari k-2 sampai k-10 yang terdapat pada tabel diatas, dapat dilihat bahwa cluster yang terkecil yaitu k-5, dengan nilai DBI 0,286. Karena nilai k-5 merupakan nilai terkecil dibandingkan k lainnya, maka dapat disimpulkan bahwa k-5 dengan nilai 0,286 merupakan hasil cluster terbaik.