Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means

Abstract

Proses pengendalian persediaan merupakan bagian penting bagi perusahaan untuk melakukan penyediaan barang. Pengendalian persediaan dilakukan untuk memenuhi jumlah barang yang dibutuhkan pada saat pemasaran dilakukan, namun perusahaan memiliki permasalahan dalam menentukan jumlah persediaan barang dikarenakan jumlah barang yang dibutuhkan pada saat pemasaran berubah setiap waktu. Penelitian ini melakukan data mining guna membantu perusahaan agar dapat mengukur jumlah persediaan barang sebelum dipasarkan dengan melakukan penggalian data menggunakan salah satu metode data mining yaitu pengelompokan data. Pada penelitian ini melakukan mengelompokkan data laporan distribusi dan laporan penjualan pada perusahaan aki, data tersebut di kelompokkan menjadi 3 kelompok dengan menggunakan salah satu algoritma pengelompokan data yaitu K-Means, dari hasil pengelompokan digunakan untuk mengetahui kelompok produk yang diminati, sedang dan kurang diminati kemudian kelompok tersebut digunakan sebagai acuan persediaan banyak, sedang dan sedikit. Data yang digunakan merupakan data laporan distribusi dan laporan penjualan periode Januari – Desember 2018 dengan total sebanyak 125 produk. Setelah data tersebut diolah menggunakan algoritma K-Means, menunjukkan bahwa kelompok 1 dengan nilai objek data rendah merupakan kelompok produk yang kurang diminati, kelompok 2 dengan nilai objek data sedang merupakan kelompok produk diminati dalam kategori sedang, sedangkan kelompok 3 dengan nilai objek data tinggi merupakan kelompok produk yang banyak diminati.