SISTEM PENGELOMPOKAN PRODUK ELEKTRONIKA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
STUDI KASUS BCS ELEKTRONIKA MALANG
Abstract
Perkembangan teknologi telah beralih ke proyek elektronika seperti Internet of Things (IoT), yang menyebabkan
peningkatan signifikan dalam permintaan komponen seperti mikrokontroler, sensor, dan komponen pendukung lainnya.
Sebuah survei internal di toko BCS Elektronika Malang menunjukkan adanya masalah dalam manajemen stok yang tidak
sesuai karena analisa pola perputaran produk masih menggunakan intuisi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem
segmentasi produk berdasarkan popularitasnya, yaitu produk high turnover, medium turnover, dan low turnover dengan
metode k-means menggunakan tiga variable yaitu total terjual produk, frekuensi produk dan recency produk berdasarkan
data transaksi yan telah ada. Dari hasil uji blackbox mengunjukan sistem dapat berjalan sesuai dengan yang diujikan.
Pengujian hasil metode menggunakan skor silhouette menghaslkan nilai 0.8556 yang menunjukan bahwa hasil clustering
dinilai cukup baik, hasil dari clustering juga direpresentasikan dalam bentuk tabel daftar produk dan informasi cluster
produk tersebut.
References
Menggunakan K-Means Serta Fuzzy C-Means untuk Optimasi Penyimpanan”. Jurnal Pengembangan Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 9, pp. 1-11. 2025.
[2] Fithriyah, M., Yaqin, M. A., & Zaman, S, “K-Means Clustering Untuk Segmentasi Produk Berdasarkan Analisis
Recency, Frequency, Monetary (RFM) Pada Data Transaksi Penjualan”. ILKOMNIKA, vol. 3, pp. 151-164. 2021
[3] Mustari, K. A., Assiroj, P., Hartati, B., & Samuel, F., “Implementasi Data Mining pada Instansi Pemerintahan”, JATI
(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, pp. 3137-3142. 2024.
[4] Hendrastuty, N., “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil
Pembelajaran Siswa”, Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM), vol. 3, pp. 46-56. 2024
[5] Aidjili, M., Budijanto, H. A., Fadhilah, N., & Sulistiyaningsih, R, “Analisa Dengan Normalisasi Data Dari Kerangka
Database Dengan Bentuk Tabel Untuk Pengembangan Optik Kacamata Sebagai Kebutuhan Untuk Administrasi
Transaksi Pasien”. Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), vol. 6, pp. 448-455.
2024
[6] Ishak, R., Nurmawanti, N., & Bengnga, A, “Optimization of K-Means in Disease Clustering of Pregnant Women
Using Random Forest”, Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 7, pp. 41-47. 2025
[7] Arief, S. F., & Sugiarti, Y.. “Literature review: analisis metode perancangan sistem informasi akademik berbasis
web”. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar, vol. 8, pp. 87-93.
2022
