Analisis Pola Penjualan Toko Ritel NisaMart Menggunakan Algoritma K-Means Klasterisasi

Abstrak

Pemanfaatan data transaksi penjualan pada toko ritel dapat memberikan informasi penting untuk memahami pola pembelian konsumen dan mendukung pengambilan keputusan operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan produk pada ritel NisaMart Wonogiri menggunakan algoritma K-Means klasterisasi. Data yang digunakan berasal dari transaksi penjualan tanggal 5 Agustus 2025 dan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan, meliputi pembersihan data, normalisasi, serta pengelompokan waktu transaksi. Proses klasterisasi dilakukan menggunakan perangkat lunak WEKA dengan jumlah klaster ditetapkan sebanyak tiga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means berhasil mengelompokkan produk ke dalam tiga klaster utama, yaitu klaster dengan penjualan tinggi dan harga rendah, klaster dengan penjualan sedang dan harga menengah, serta klaster dengan penjualan rendah dan harga lebih tinggi. Pembagian klaster ini memberikan gambaran yang jelas tentang karakteristik produk berdasarkan tingkat pergerakan penjualannya. Temuan ini dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan pengelolaan stok, menyusun strategi promosi, serta mengidentifikasi produk dengan tingkat perputaran rendah yang memerlukan perhatian khusus. Secara keseluruhan, algoritma K-Means terbukti efektif dalam mengungkap pola penjualan dan dapat digunakan sebagai alat pendukung pengambilan keputusan pada lingkungan ritel.