Jl. Siliwangi No. 6, Rawa Panjang, Bekasi Timur | [email protected] | (021) 82436886
Skripsi (S1) FID Teknik Informatika (S1) 2026

PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS INVENTORY ATK PADA BANK RAYA INDONESIA

Penulis: Rifqi Yovila Candra (Penulis Utama / Mahasiswa) RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. (Dosen Pembimbing I)

Logo Bina Insani OPEN ACCESS COVER
UNIVERSITAS BINA INSANI
INSTITUTIONAL REPOSITORY
Skripsi (S1) BEKASI, 2026

PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS INVENTORY ATK PADA BANK RAYA INDONESIA

Penulis Utama: Rifqi Yovila Candra
Fakultas: FID
Program Studi: Teknik Informatika (S1)
URI Handle: http://hdl.handle.net/binainsani/190
Tanggal Terbit: 23 September 2026
Abstrak / Ringkasan Karya
Open Access

Pengelolaan persediaan alat tulis kantor (ATK) pada Divisi Finance and Asset Management (FAM) Bank Raya Indonesia memerlukan analisis berbasis data untuk mengidentifikasi pola konsumsi divisi, pergerakan produk, dan prioritas kebutuhan ATK. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering dengan kerangka kerja CRISP-DM untuk menganalisis 4.271 data transaksi permintaan ATK periode 2017–2026 yang mencakup 27 jenis item ATK dari beberapa divisi internal. Tiga model segmentasi dibangun secara simultan dari satu dataset yang sama, yaitu Model 1 (segmentasi konsumsi divisi), Model 2 (segmentasi pergerakan produk), dan Model 3 (pemetaan prioritas hubungan divisi-item), yang dievaluasi menggunakan WCSS, Silhouette Score, dan Davies-Bouldin Index (DBI). Model 1 menghasilkan tiga cluster (K=3, Silhouette=0,6697, DBI=0,4776) terdiri dari 55 divisi konsumsi rendah, 27 sedang, dan 3 tinggi. Model 2 menghasilkan dua cluster (K=2, Silhouette=0,8718, DBI=0,0618) dengan Materai 10.000 sebagai satusatunya produk fast moving dari 27 produk. Model 3 menghasilkan dua cluster (K=2, Silhouette=0,8417, DBI=0,5477) dengan 20 pasangan divisi-item berprioritas tinggi dari 647 pasangan yang dianalisis. Hasil segmentasi diimplementasikan dalam dashboard analitik interaktif berbasis Streamlit yang dilengkapi fitur visualisasi, import dataset, dan export laporan dalam format Excel dan PDF. Pengujian melalui Alpha Testing dan User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan fungsional dengan nilai kepuasan UAT sebesar 85%, yang mengindikasikan sistem layak digunakan oleh Divisi FAM Bank Raya Indonesia.

Generator Sitasi Ilmiah
APA / IEEE / BibTeX
Rifqi Yovila Candra (2026). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS INVENTORY ATK PADA BANK RAYA INDONESIA. Skripsi (S1), FID, Universitas Bina Insani, Bekasi.
Rifqi Yovila Candra, "PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS INVENTORY ATK PADA BANK RAYA INDONESIA," Skripsi (S1), Univ. Bina Insani, Bekasi, 2026.
@thesis{submission190,
  author = {Rifqi Yovila Candra},
  title = {PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS INVENTORY ATK PADA BANK RAYA INDONESIA},
  school = {Universitas Bina Insani},
  year = {2026}
}
Metadata Lengkap Item
Berkas Naskah Dokumen
  • Cover_Halaman_Judul.pdf
    Cover Page • 245 KB
    Open Access (Publik)
    Unduh
  • Abstrak_Bina_Insani.pdf
    Abstract Page • 180 KB
    Open Access (Publik)
    Unduh
  • Bab_1_Pendahuluan.pdf
    Chapter 1 • 420 KB
    Restricted Hanya pengunggah asli
  • Bab_2_Tinjauan_Pustaka.pdf
    Chapter 2 • 850 KB
    Restricted Hanya pengunggah asli
  • Bab_3_Metodologi_Penelitian.pdf
    Chapter 3 • 610 KB
    Restricted Hanya pengunggah asli
  • Bab_4_Hasil_Dan_Pembahasan.pdf
    Chapter 4 • 1.8 MB
    Restricted Hanya pengunggah asli
  • Bab_5_Kesimpulan_Dan_Saran.pdf
    Chapter 5 • 320 KB
    Restricted Hanya pengunggah asli
Kebijakan Akses Berkas Repository

Sesuai dengan pedoman repository institusi Universitas Bina Insani:

  • Halaman Sampul (Cover) & Abstrak: Dapat diakses dan diunduh secara bebas oleh publik (Open Access).
  • Naskah Bab 1 s.d. Bab 5: Bersifat terbatas (Restricted Access). Hanya pengunggah asli karya dan Staff Perpustakaan yang dapat mengakses berkas naskah ini.
Berkas naskah Bab 1–5 bersifat Restricted Access dan hanya tersedia bagi pengunggah asli atau Staff Perpustakaan.