OPTIMASI JUMLAH CLUSTER UNTUK ANALISIS PENJUALAN BARANG KOSMETIK MENGGUNAKAN K-MEDOIDS

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan jumlah cluster dalam analisis penjualan produk kosmetik menggunakan algoritma K-Medoids pada data penjualan toko KTT. Untuk menentukan jumlah cluster yang optimal, dengan menerapkan metode elbow, silhouette analysis, dan gap statistic dengan menggunakan Python selama analisis data dan implementasi algoritma. Dataset yang dianalisis mencakup data penjualan bulanan dengan atribut seperti jumlah unit penjualan, harga unit, dan total pendapatan. Pada ketiga metode tersebut masing masing memiliki karakteristik yang berbeda-beda sehingga menghasilkan nilai jumlah cluster optimum yang juga berbeda untuk dataset yang digunakan, perbedaan penentuan jumlah cluster optimal tidak berarti menggugurkan atau melemahkan antara satu metode dengan metode lainnya, melainkan dapat digunakan untuk bahan mengevaluasi satu dan yang lainnya. Dimana pada penelitian ini jumlah optimal cluster ditentukan dengan memperhatikan hasil dari tiap metode dengan mengambil nilai tengah. Terdapat 2 kategori pengelompokkan produk yang memiliki penjualan terbanyak dan produk yang kurang laku. Kategori produk yang memiliki penjualan terbanyak terdapat 3 kategori yaitu wardah, somethinc, dan focallure. Sedangkan kategori produk yang kurang laku terdapat 2 kategori yaitu instaperfect dan dazzle me.

Kata kunci – Clustering, K-Medoids, Elbow Method, Silhouette Analysis, Gap Statistic.