Clustering K-Means Dengan Rapidminer Untuk Identifikasi Produk Terlaris

Abstract

Analisis penjualan merupakan elemen krusial dalam industri ritel untuk merancang strategi pemasaran yang efektif dan efisien. K-Means Clustering digunakan dalam penelitian ini untuk dataset transaksi selama rentang waktu 45 hari di Toko Sembako Zamibarokah. Barang – barang dibagi menjadi dua kelompok berdasarkan jumlah penjualan. Hasil clustering menunjukkan bahwa produk Mie Instan Indomie dan Tepung Segitiga berada dalam kategori penjualan tinggi, sedangkan produk lain seperti The Pucuk Harum berada dalam kategori penjualan rendah. Sehingga hasil ini memberikan wawasan kepada manajer toko untuk mengelola inventaris, memberikan prioritas kepada pengadaan produk, dan mengurangi biaya penyimpanan barang yang kurang diminati. Dengan menggunakan data mining, Data mining membantu memberikan keputusan yang tepat dan cermat. Metode ini digunakan untuk mengoptimalkan analisis data penjualan di industri ritel lainnya.