Penelitian ini bertujuan mengelompokkan data order produksi memakai algoritma K-Means Clustering dengan mengikuti tahapan CRISP-DM. Sebanyak 2.562 data digunakan, dengan tiga variabel: Material Description, Top Color, dan Order Quantity. Jumlah cluster ditentukan lewat Elbow Method, sedangkan kualitas hasil clustering dievaluasi memakai Silhouette Score. Hasilnya menunjukkan tiga cluster sebagai jumlah paling optimal, dengan karakteristik order tinggi, sedang, dan rendah berdasarkan rata-rata Ord. Qty. Nilai Silhouette Score yang diperoleh menempatkan hasil pengelompokan pada kategori cukup baik, menandakan algoritma K-Means mampu menghasilkan cluster dengan tingkat kemiripan tinggi di tiap kelompok data. Temuan ini diharapkan menjadi informasi pendukung bagi perusahaan dalam menyusun perencanaan produksi, mengoptimalkan pengelolaan persediaan, serta mempertajam efektivitas dan efisiensi pengambilan keputusan.

S12609

INF 0131 2026

Bekasi

Tersedia