PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK REKOMENDASI RESTOK BARANG DI TOKO POJOK UMKM (Studi Kasus: Toko Pojok UMKM Purbalingga)

Toko Pojok UMKM merupakan toko yang menjual berbagai aneka produk seperti aneka makanan, minuman, kripik, kue, manisan dan masih banyak lagi. Toko Pojok UMKM seringkali dijadikan tempat untuk membeli oleh-oleh bagi para wisatawan maupun warga setempat karena dekat dengan pusat kota Purbalingga. Toko Pojok UMKM memiliki lebih dari satu supplier. Selama ini pencatatan produk masuk dari supplier dilakukan dengan buku besar. Pembukuan yang dilakukan secara manual mengakibatkan tumpukan data sehingga Kepala Toko kesulitan untuk melihat data stok produk yang sudah habis sehingga pengadaan barang ke supplier terhambat. Selama ini proses restok produk masih dilakukan dengan cara melihat stok digudang maupun stok yang ada di display. Pengecekan stok produk tersebut kurang efisien karena dengan cara tersebut mengakibatkan tidak terkontrolnya stok produk yang tersedia. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini dilakukan dengan mengimplementasikan metode K-Means untuk Clustering data penjualan produk yang ada di Toko Pojok UMKM. Pengujian data dilakukan dengan aplikasi Rapidminer dimana jumlah culster yang didapat adalah 3 cluster. Hasil cluster 1 terdapat 9 produk dimana data tersebut merupakan produk yang masuk rekomendasi jumlah pengadaan barang dalam jumlah banyak. Cluster 2 terdapat 19 produk yang masuk rekomendasi pengadaan barang dalam jumlah sedang dan cluster 0 terdapat 110 produk yang masuk rekomendasi jumlah pengadaan barang dalam jumlah sedikit. Keakuratan atau performa clustering dengan menggunakan 3 cluster menghasilkan nilai davies bouldin index sebesar 0.436. Kata kunci: Restok, K-means Clustering, Rapidminer