Penerapan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Pola Penjualan Oleh-Oleh Khas Medan
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam pengelompokan pola penjualan oleh-oleh khas Medan guna memberikan wawasan strategis bagi pelaku usaha dalam manajemen stok dan pemasaran. Data yang digunakan meliputi stok awal dan jumlah penjualan produk oleh-oleh khas Medan, seperti Bika Ambon dan Kopi Sidikalang. Data diolah menggunakan metode Elbow untuk menentukan jumlah cluster optimal, sementara validasi dilakukan dengan Silhouette Score. Hasil analisis menghasilkan tiga cluster: produk dengan stok dan penjualan moderat, produk dengan permintaan tinggi, serta produk dengan stok berlebih tetapi penjualan rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu mengidentifikasi pola penjualan secara sistematis, membantu pelaku usaha dalam mengambil keputusan berbasis data, seperti penyesuaian stok, strategi promosi, dan pengurangan pemborosan. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan strategi bisnis yang lebih efektif dalam sektor pariwisata lokal, meningkatkan daya saing produk oleh-oleh khas Medan di pasar yang kompetitif.
References
[2] F. Li, Y. Qian, and J. Wang, ‘GoT: a Growing Tree Model for Clustering Ensemble’, Proc. AAAI Conf. Artif. Intell., vol. 35, no. 9, pp. 8349–8356, May 2021, doi: 10.1609/aaai.v35i9.17015.
[3] K. Tabianan, S. Velu, and V. Ravi, ‘K-Means Clustering Approach for Intelligent Customer Segmentation Using Customer Purchase Behavior Data’, Sustainability, vol. 14, no. 12, p. 7243, Jun. 2022, doi: 10.3390/su14127243.
[4] P. Edastama, A. S. Bist, and A. Prambudi, ‘Implementation Of Data Mining On Glasses Sales Using The Apriori Algorithm’, Int. J. Cyber IT Serv. Manag., vol. 1, no. 2, pp. 159–172, Oct. 2021, doi: 10.34306/ijcitsm.v1i2.46.
[5] U. Radtke, ‘K-means cluster analysis of hourly measured power demand in the district heating system in Kaposvár : Putting theoretical figures into practical use’, Reg. Bus. Stud., vol. 14, no. 1, pp. 57–72, Jun. 2022, doi: 10.33568/rbs.3343.
[6] R. Gustriansyah, N. Suhandi, and F. Antony, ‘Clustering optimization in RFM analysis Based on k-Means’, Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 18, no. 1, p. 470, Apr. 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v18.i1.pp470-477.
[7] A. Adli, F. Prastyasari, D. Handani, and K. Artana, ‘LNG Distribution Optimization using Set Partitioning Problem Method’, IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 972, no. 1, p. 012082, Jan. 2022, doi: 10.1088/1755-1315/972/1/012082.
[8] O. N. Oyelade and A. E. Ezugwu, ‘A case-based reasoning framework for early detection and diagnosis of novel coronavirus’, Inform. Med. Unlocked, vol. 20, p. 100395, 2020, doi: 10.1016/j.imu.2020.100395.
[9] S. Mukhi and B. E. Medise, ‘Faktor yang Memengaruhi Penurunan Cakupan Imunisasi pada Masa Pandemi Covid-19 di Jakarta’, Sari Pediatri, vol. 22, no. 6, p. 336, Apr. 2021, doi: 10.14238/sp22.6.2021.336-42.
[10] U. F. Kurniawati, ‘Dampak Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Besaran Stok Karbon di Kota Surabaya’, J. Penataan Ruang, vol. 16, no. 1, p. 54, Mar. 2021, doi: 10.12962/j2716179X.v16i1.8951.
