ANALISIS PENJUALAN PRODUK TEMBAKAU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Perkembangan teknologi informasi telah membuka peluang luas dalam pemanfaatan data sebagai landasan utama dalam menentukan keputusan strategis, khususnya di bidang penjualan. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data penjualan produk tembakau, sehingga menghasilkan segmentasi yang bermanfaat bagi proses evaluasi dan pengambilan keputusan manajerial. Data yang dianalisis mencakup 144 jenis produk, yang masing-masing memiliki atribut jumlah transaksi, volume penjualan, dan rata-rata penjualan. Tahapan penelitian terdiri atas pra-pemrosesan data, penerapan algoritma K-Means, dan penilaian hasil klasterisasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil dari proses klasterisasi menunjukkan pembagian produk ke dalam tiga kategori, yaitu sangat laku, cukup laku, dan kurang laku. Segmentasi ini memberikan dampak positif dalam menyusun strategi pengelolaan stok serta meningkatkan efektivitas pemasaran. Temuan ini mengindikasikan bahwa penggunaan metode K-Means mampu memperkuat efisiensi dalam analisis data penjualan serta mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data secara lebih tepat.