Analisis Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means untuk Optimalisasi Manajemen Stok - Anggara Nindiaputra, Rafi; Yisti Vita Via; Hendra Maulana (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam mengelola transaksi penjualan serta pengendalian persediaan barang dengan menerapkan algoritma clustering K-Means. Dalam kegiatan bisnis, pengelolaan stok yang kurang optimal sering menimbulkan masalah seperti kelebihan atau kekurangan barang, yang berdampak pada penurunan kinerja penjualan. Oleh karena itu, diperlukan metode analisis data yang mampu mengidentifikasi pola transaksi penjualan secara lebih mendalam dan objektif. Algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan barang berdasarkan kesamaan pola transaksi penjualan, sehingga setiap kelompok atau cluster merepresentasikan barang-barang dengan karakteristik penjualan yang serupa. Proses clustering ini melibatkan pengolahan data transaksi yang kompleks untuk menemukan keterkaitan antara frekuensi pembelian, volume penjualan, serta waktu transaksi. Melalui hasil pengelompokan tersebut, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang lebih jelas mengenai perilaku penjualan dan tren permintaan pasar. Implementasi metode K-Means diharapkan mampu membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih akurat terkait manajemen stok, strategi pemasaran, serta penentuan harga. Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat menjadi landasan dalam pengembangan sistem informasi penjualan yang lebih adaptif, efisien, dan cerdas dalam merespons perubahan kebutuhan pasar.