Industri sepatu, khususnya produk sneakers, mengalami pertumbuhan yang signifikan seiring dengan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap gaya hidup dan tren fashion, serta pesatnya perkembangan platform e-commerce. PT. Mutasis Group Indonesia menghadapi tantangan dalam pengelolaan stok dan strategi promosi yang disebabkan oleh belum diterapkannya pengelompokan produk berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan produk sepatu berdasarkan pola penjualan dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering terhadap 761 data transaksi penjualan pada periode September hingga Desember 2023. Tahapan penelitian mengacu pada kerangka Knowledge Discovery in Databases (KDD), yang meliputi proses pembersihan data, transformasi, normalisasi, pemodelan, serta evaluasi menggunakan metrik Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil membentuk empat klaster dengan kualitas yang tergolong cukup baik, ditunjukkan oleh nilai DBI sebesar 0,799. Keempat klaster tersebut diberi label Sangat Laris, Laris, Kurang Laris, dan Cukup Laris. Hasil pengelompokan ini dapat dimanfaatkan untuk mendukung perumusan strategi promosi yang lebih tepat sasaran, meningkatkan efisiensi pengelolaan stok, serta menunjang pengambilan keputusan berbasis data.

S12141

INF 0168 2025

Bekasi

Tersedia