Rancang Bangun Penerapan Metode Elbow Pada K-Means Untuk Clustering Data Persediaan Barang


Andri Rajsya(1*); Purnawansyah Purnawansyah(2); Abdul Rachman Manga’(3);

(1) Universitas Muslim Indonesia
(2) Universitas Muslim Indonesia
(3) Universitas Muslim Indonesia
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Penerapan metode elbow pada algoritma K-Means untuk clustering data persediaan barang bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan jumlah cluster yang optimal, yang sangat penting dalam manajemen persediaan barang. Penelitian ini melibatkan analisis data persediaan barang menggunakan algoritma K-Means dan metode elbow untuk menentukan jumlah cluster yang tepat. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup data persediaan barang dari sebuah toko retail. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, penerapan algoritma K-Means, dan evaluasi hasil clustering dengan metode elbow. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode elbow dapat memberikan gambaran yang jelas tentang jumlah cluster optimal yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi manajemen persediaan barang. Kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa metode elbow merupakan alat yang efektif dalam menentukan jumlah cluster optimal dalam clustering data persediaan barang.Penelitian ini juga menunjukkan bahwa dengan menentukan jumlah cluster yang optimal, toko retail dapat mengelompokkan produk secara lebih tepat, sehingga strategi pengelolaan stok dapat disesuaikan dengan karakteristik setiap cluster. Hal ini berkontribusi pada pengurangan biaya penyimpanan, peningkatan kecepatan rotasi barang, dan optimalisasi ruang penyimpanan

Keywords


K-Means; metode elbow; clustering; data persediaan barang; manajemen persediaan

  
  

Full Text:

PDF
  

Article Metrics

Abstract view: 4 times
PDF view: 1 times 		     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/linier.v1i4.2539 		  

Cite

How to cite item

References


N. A. Maori and E. Evanita, “Metode Elbow dalam Optimasi Jumlah Cluster pada K-Means Clustering,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 14, no. 2, pp. 277–288, 2023, doi: 10.24176/simet.v14i2.9630.

I. Wahyudi, M. B. Sulthan, and L. Suhartini, “Analisa Penentuan Cluster Terbaik Pada Metode K-Means Menggunakan Elbow Terhadap Sentra Industri Produksi Di Pamekasan,” Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM), vol. 2, no. 2, pp. 72–81, 2021, doi: 10.31102/jatim.v2i2.1274.

A. Winarta and W. J. Kurniawan, “Optimasi Cluster K-Means Menggunakan Metode Elbow Pada Data Pengguna Narkoba Dengan Pemrograman Python,” JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), vol. 5, no. 1, pp. 113–119, Jan. 2021, doi: 10.59697/jtik.v5i1.593.

Y. Jumaryadi, A. Wibowo, and M. Ilmu Komputer, “Analisis Pengelompokan Gangguan TIK Pada Sistem Pencatatan Layanan Menggunakan Algoritma K-Means dan Metode Elbow Analysis of Incidents Segmentation Based on Service Recording System Data Using K-Means Algorithm and Elbow Method,” vol. 22, no. 2, pp. 348–357, 2023.

M. Orisa, “Optimasi Cluster pada Algoritma K-Means,” Prosiding SENIATI, vol. 6, no. 2, pp. 430–437, Jul. 2022, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5034.

M. Sholeh and K. Aeni, “Perbandingan Evaluasi Metode Davies Bouldin, Elbow dan Silhouette pada Model Clustering dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 8, no. 1, p. 56, 2023, doi: 10.30998/string.v8i1.16388.

C. A. Sri Fastaf and Y. Yamasari, “Analisa Pemetaan Kriminalitas Kabupaten Bangkalan Menggunakan Metode K-Means dan K-Means++,” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), vol. 3, no. 04, pp. 534–546, 2022, doi: 10.26740/jinacs.v3n04.p534-546.

F. M. Sarimole and L. Hakim, “Klasifikasi Barang Menggunakan Metode Clustering K-Means Dalam Penentuan Prediksi Stok Barang,” Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 5, no. 3, pp. 846–854, Feb. 2024, doi: 10.55338/saintek.v5i3.2709.

R. Ishak and A. Bengnga, “Clustering Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Perkuliahan Probabilitas Statistika Dengan Metode K-Means,” Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 65–69, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.11997.

C. Darmawan, Y. Setiyawan, R. A. Prasetyo, and S. K. Qurrota’Ayyun, “Penerapan Algoritma K-means dan Metode Elbow Untuk Clustering Tingkat Pencemaran Sampah Plastik pada Kabupaten/Kota di Seluruh Indonesia,” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 8, no. 1, pp. 349–358, 2024, doi: 10.33379/gtech.v8i1.3637.

R. Yuliana Sari, H. Oktavianto, and H. Wahyu Sulistyo, “Algoritma K-Means Dengan Metode Elbow Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah Berdasarkan Komponen Pembentuk Indeks Pembangunan Manusia K-Means Algorithm With Elbow Method To Grouping District/City in Central Java Based on Components of Human D,” Jurnal Smart Teknologi, vol. 3, no. 2, pp. 2774–1702, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST

S. Nofita, H. H. Hanny, and M. S. Amril, “Implementasi Clustering Data Kasus Covid 19 Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” Bianglala Informatika, vol. 11, no. 1, pp. 7–12, 2023.

F. Arifatul Ulya, A. N. Abdullah, T. Aisya Hanan, and I. Manfaati Nur, “Pengelompokkan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Tengah Menggunakan Metode K – Means Clustering,” Journal Of Data Insights, vol. 1, no. 2, pp. 71–80, 2023, doi: 10.26714/jodi.v1i2.148.

V. A. Ekasetya and A. Jananto, “Klusterisasi Optimal Dengan Elbow Method Untuk Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Semarang,” Jurnal Dinamika Informatika, vol. 12, no. 1, pp. 20–28, 2020, doi: 10.35315/informatika.v12i1.8159.

Taufik Hidayat, Mohamad Jajuli, and Susilawati, “Clustering Daerah Rawan Stunting Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means,” INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi, vol. 4, no. 2, pp. 137–146, 2023, doi: 10.37373/infotech.v4i2.642.

D. Indra, R. Satra, H. Azis, A. R. Manga, and H. L, “Detection System of Strawberry Ripeness Using K-Means,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 14, no. 1, pp. 25–31, Apr. 2022, doi: 10.33096/ilkom.v14i1.1054.25-31.

Purnawansyah, Comparison Between K-Means and Fuzzy C-Means Clustering in Network Traffic Activities. Springer International Publishing, 2018. doi: 10.1007/978-3-319-59280-0.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2025 Andri Rajsya, Purnawansyah Purnawansyah, Abdul Rachman Manga’

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.



Literatur Informatika dan Komputer

Diterbitkan oleh  Fakultas Ilmu Komputer
Website :  https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/LINIER/
Email : linier@umi.ac.id

 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0