Analisis Metode K-Means Clustering pada Data Penjualan Barang NDT PT. Sandya Lestari

Abstrak

NDT (Non-Destructive Testing) merupakan teknik pengujian material tanpa merusak benda yang diuji, dengan produk utama antara lain Liquid Penetrant Testing dan Magnetic Particle Testing. Penumpukan stok barang yang belum terjual pada PT. Sandya Lestari menjadi pertimbangan penting dalam penyusunan strategi pemasaran dan penjualan. Penelitian ini bertujuan menganalisis data penjualan barang NDT menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan barang berdasarkan tingkat penjualannya. Data yang digunakan terdiri atas 28 jenis barang dengan atribut Stok Awal (SA), Stok Terjual (ST), dan Stok Akhir (SAK) pada rentang waktu tertentu. Proses clustering dilakukan baik melalui perhitungan manual menggunakan jarak Euclidean maupun dengan bantuan perangkat lunak RapidMiner Studio, terhadap 3 cluster. Hasil penelitian menunjukkan posisi pusat cluster konvergen pada iterasi ke-3, dengan hasil akhir Cluster 0 (C0) berisi 25 item barang kurang laku, Cluster 1 (C1) berisi 2 item barang laku, dan Cluster 2 (C2) berisi 1 item barang paling laku. Nilai validitas cluster yang diukur menggunakan Cluster Distance Performance (Average Within Centroid Distance) sebesar 21.073,928. Hasil perhitungan manual dan pengolahan software menunjukkan kesesuaian, dan mengindikasikan bahwa sebagian besar item (25 dari 28) tergolong kurang laku sehingga berkontribusi terhadap penumpukan stok barang. Temuan ini dapat menjadi dasar penyusunan strategi pemasaran dan pengelolaan persediaan yang lebih efektif bagi perusahaan.

Kata Kunci: K-Means, Clustering, Data Penjualan, Barang NDT, PT. Sandya Lestari