IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN HARGA PENJUALAN

• DHIAS ADITYA HENDARWAN
• ABDUL AZIS
• MUHAMMAD AKBAR GIFFARI
• 2025

---

Perkembangan energi terbarukan, khususnya Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS), mendorong semakin tingginya kebutuhan analisis data penjualan produk. Perusahaan yang bergerak dalam distribusi inverter dan komponen sistem PLTS menghadapi tantangan dalam memahami pola harga penjualan yang fluktuatif setiap bulannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan data harga penjualan agar pola penjualan dapat diketahui secara lebih terstruktur. Metode penelitian dilakukan dengan menggunakan data penjualan bulanan selama tiga tahun terakhir (2022–2024). Proses analisis dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel serta dengan bantuan perangkat lunak RapidMiner untuk membandingkan hasil clustering. Evaluasi performa model menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) untuk menentukan jumlah cluster optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik diperoleh pada K=4 dengan nilai DBI sebesar 0.380. Cluster yang terbentuk terdiri dari: Cluster Rendah (Februari, Maret, April, Mei, September, November, Desember), Cluster Sedang (Juni, Juli), Cluster Tinggi (Oktober), dan Cluster Sangat Tinggi (Januari, Agustus). Hasil penelitian ini memberikan informasi strategis bagi perusahaan dalam menentukan strategi penjualan, seperti peningkatan promosi pada cluster rendah, menjaga kestabilan pada cluster sedang, mempertahankan strategi pemasaran pada cluster tinggi, serta memaksimalkan keuntungan pada cluster sangat tinggi.

 

Kata Kunci : K-Means Clustering, DBI, Harga Penjualan, Pembangkit Listrik Tenaga Surya, Data Mining

• K-Means Clustering
• DBI
• Harga Penjualan
• Pembangkit Listrik Tenaga Surya
• Data Mining

https://repository.bsi.ac.id/repo/70976/IMPLEMENTASI-ALGORITMA-K-MEANS-CLUSTERING-UNTUK-MENGELOMPOKKAN-HARGA-PENJUALAN
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.