Klasterisasi Supplier Berdasarkan Kinerja Menggunakan Algoritma K-Means

Evaluasi kinerja supplier memiliki peran penting dalam menjaga efisiensi operasional dan kualitas produk. PT Percetakan hingga saat ini masih menggunakan pendekatan subjektif dalam penilaian supplier. Penelitian ini dilakukan untuk mengelompokkan supplier berdasarkan kinerja menggunakan algoritma K-Means, yang dipilih karena kemampuannya mengolah data besar secara efisien dan memberikan hasil yang lebih objektif. Data yang digunakan berasal dari pengadaan barang umum tahun 2019–2021, dengan variabel jumlah pesanan, harga satuan, dan rentang waktu pengiriman. Evaluasi kualitas klaster dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI), Calinski-Harabasz Index (CHI), dan Sum of Squared Error (SSE). Hasil menunjukkan nilai DBI sebesar 0.7462, yang mengindikasikan pemisahan klaster yang cukup baik; CHI sebesar 53.9515 menunjukkan separasi antar klaster yang signifikan; dan SSE sebesar 4.8337 menunjukkan kompaknya struktur klaster. Tiga klaster kinerja supplier berhasil dibentuk. Klaster 0 menunjukkan supplier dengan kinerja sedang, ditandai oleh harga satuan tinggi dan jumlah pesanan bervariasi. Rentang pengirimannya berada pada level sedang hingga tinggi. Klaster 1 menunjukkan kinerja tinggi dengan jumlah pesanan tinggi namun harga satuan relatif rendah. Rentang pengirimannya cenderung berada dikisaran rendah hingga sedang. Klaster 2 menunjukkan kinerja rendah, dengan harga satuan rendah dan rentang pengiriman yang tinggi. Visualisasi 3D Scatter Plot dan Pairplot digunakan untuk menggambarkan distribusi data dan mendukung interpretasi hasil. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam menyediakan pendekatan objektif terhadap evaluasi dan seleksi supplier, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat di lingkungan industri.

Kata Kunci: Kinerja Supplier, Klasterisasi, K-Means, Pengadaan Barang, Rantai Pasok