PREDIKSI BIAYA LOGISTIK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

Abstrak

K-Means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Peranan biaya sangatlah penting dan tidak dipisahkan dari aktivitas suatu perusahaan. GAP antara biaya operasional dan bisnis unit kerja melebihi biaya yang di breakdown sehingga menyebabkan kenaikan biaya operasional setiap tahun. Pembiayaan kebutuhan logistik dapat dilakukan dengan metode ini disebabkan metode ini dapat memilih dan mengelompokan sendiri cluster yang akan dibuat yang dianggap cocok dengan biaya operasional yang memiliki jumlah pengelompokan yang beragam. Hal ini bertujuan juga untuk mengoptimalkan penggunaan biaya dan mengoptimalkan laba perusahaan. Pada percobaan pertama menggunakan 3 pusat cluster centroid yang diperoleh secara acak. 3 pusat centroid yang dipakai pada pembiayaan operasional perusahaan adalah biaya pemeliharaan kantor, biaya pemeliharaan mesin, dan biaya ATK yang dikelompokan pada periode tahun 2020 dan tahun 2021 setiap tanggal biaya operasional. Pengelompokan ini bertujuan untuk efisiensi biaya operasional serta meningkatkan laba perusahaan yang lebih optimal.