Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Dengan Metode K-Means CV.Sentosa Jaya

Muhamad Ikbal; Erno Soemantri

doi:10.37424/informasi.v15i1.201

Muhamad Ikbal Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Erno Soemantri Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

DOI: https://doi.org/10.37424/informasi.v15i1.201

Keywords: Metode K-Means, Penjualan, Data Mining

Abstract

Dalam menentukan strategi Penjualan di CV. Sentosa Jaya masih terdapat beberapa kendala dalam menentukan nilai penjualan dilakukan secara manual, yang menyebabkan proses penjualan menjadi kurang akurat dan tidak efisien. Selain itu,untuk memperoleh atau menentukan informasi strategi penjualan memerlukan waktu yang cukup lama, Data mining atau knowledge discovery in database (KDD) ialah proses resourcing dan penggunaan data buat menemukan pola atau hubungan asal sekumpulan data berukuran besar. Dan di gunakan algoritma K-Means yang umum dipergunakan untuk clustering dokumen. Prinsip primer K-Means merupakan menyusun k-prototype atau pusat massa (centroid) dari sekumpulan data berdimensi. Implementasi program menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan database MySQL. Sistem strategi penjualan dapat digunakan untuk mempermudah pihak perusahaan dalam mengolah data dan penyajian informasi. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan di CV.Sentosa Jaya didapatkan nilai cluster 1 sebesar 0.8572 dan cluster 2 sebesar 3.5701. yang berpotensi menjadi pelanggan tetap.

References

Aisyah, S. (2020). Dna Barcoding Dan Status Konservasi Ikan Hiu (Hemiscylliidae Dan Charcharhinidae) Yang Didaratkan Di Ppn Sungailiat Bangka. JFMR-Journal of Fisheries and Marine Research, 4(3), 316–323. https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.2020.004.03.1

Harahap, P. N., & Sulindawaty, S. (2020). Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah). Matics, 11(2), 46. https://doi.org/10.18860/mat.v11i2.7821

Kristianto, W. W., & Rudianto, C. (2022). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Menggunakan Metode K- Means Clustering ( Studi Kasus Toko Sepatu Kakikaki ). 5, 90–98.

Manurung, J., Ramadhan, P. S., & Suryanata, M. G. (2020). Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Masyarakat Miskin Pada Kantor Camat Hatonduhan. 3(9), 1522–1531.

Setiawan, R. (2016). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ). Jurnal Lentera Ict, 3(1), 76–92.

Setiawan, S. (2018). Pemanfaatan Metode K-Means Dalam Penentuan Persediaan Barang. PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic, 6(1), 41–48. https://doi.org/10.33558/piksel.v6i1.1398

Suruan, S. S., Korwa, A., Kamal, M. M., & Imam, D. (2020). Kemunculan Ikan Hiu Paus (Rhincodon typus, Smith 1828) Berdasarkan Bagan dan Paradigma Masyarakat di Kampung Kwatisore Provinsi Papua. Jurnal Riset Perikanan Dan Kelautan, 2(2), 225–237.

Syahfriliani, L. R., & Sunarsi, D. (2020). Perlindungan Hukum Terhadap Perdagangan Satwa Liar Jenis Ikan Hiu Di Indonesia. SUPREMASI Jurnal Hukum, 3(2), 76–85. https://doi.org/10.36441/supremasi.v3i2.161

Yulianti, Y., Utami, D. Y., Hikmah, N., & Hasan, F. N. (2019). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Minat Customer Di Toko Hijab.Jurnal Pilar Nusa Mandiri, https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.650