Penerapan Data Mining untuk Clustering dengan Metode K-means dalam Menentukan Stok Barang di Era Covid 19

Abstract

    Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokan produk paling, sedang, sedikit peminatnya  untuk menentukan jumlah stok barang. Selain itu tujuan berikutnya adalah mengetahui karakteristik setiap cluster dan mengetahui variabel apamempengaruhi terbentuknya cluster. Sedangkan untuk metode penelitia yang digunakan adalah k-means cluster. Setelah penelitian di lakukan terbentuklah cluster pada penelitian ini, dengan uraian cluster 1  yang paling diminati dengan jumlah produk hanya 1 yang menandakan stok barang pada cluster ini harus lebih banyak dari cluster laiinya, cluster 2 yang sedang peminatnya dengan jumlah produk 6 yang menandakan bahwa stok barang pada cluster ini sedang, cluster 3 kurang diminati degan jumlah produk 119 yang menandakan bahwa stok barang pada cluster ini lebih sedikit dari cluster lainnya. Karakteristik setiap cluster setelah dilakukan penelitian ini, karakteristik yang terdapat dalam  cluster 1 berisi variabel jumlah barang masuk di bawah rata-rata, jumlah barang yang keluar di bawah rata-rata, dan jumlah sisa stok barang di atas rata-rata, karakteristik yang terdapat pada cluster 2 berisi variabel jumlah stok barang yang masuk, barang yang keluar dan sisa barang berada di atas rata-rata, karakteristik yang terdapat pada cluster 3 berisi variabel jumlah stok barang yang masuk, barang yang keluar dan sisa barang berada di bawah rata-rata. Sedangkan variabel yang memberikan pengaruh besar dalam terbentuknya cluster adalah variabel barang masuk(X1)  dengan nilai F sebesar 143,323 dan nilai signifikan 0,000.