PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA PENJUALAN PAKAIAN

STUDI KASUS : UMKM LIMA MEDIA KUNINGAN

Abstract

ABSTRAK

Kabupaten Kuningan yang terletak di Jawa Barat merupakan salah satu kota yang memiliki jumlah UMKM yang terus meningkat setiap tahunnya. UMKM Lima Media merupakan UMKM yang menyediakan pakaian dalam dari berbagai brand di online shop. UMKM Lima Media masih mengalami kesulitan dalam menentukan pakaian dalam mana yang laku dan kurang laku. Sehingga persediaan stok terlalu banyak dapat mengakibatkan minimnya keuntungan, persediaan stok terlalu sedikit dapat menyebabkan toko kehabisan stok. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu mengelompokan data penjualan pakaian dalam sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut, seperti persediaan untuk periode selanjutnya. Metode yang digunakan yaitu data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok sehingga dapat mengetahui pakaian dalam mana yang banyak diminati oleh customer pada aplikasi Rapidminer versi 10.3. Hasil dari pengelompokan data penjualan pakaian, diperoleh pengelompokan 3 Cluster, yaitu Cluster 0 dengan jumlah 48 items, Cluster 1 dengan jumlah 120 items, dan Cluster 2 dengan jumlah 72 items. Selain itu, nilai Davies Bouldin Index yang didapat sebesar 0.271.