Marked Based Analysis Untuk Fashion Wanita Di Beutique Au&Li Menggunakan Metode K-Medoid
DOI:
https://doi.org/10.53513/jis.v25i2.13429Keywords:
Beutique Au&Li, Data Mining, Fashion wanita, K-Medoid, Marked Based AnalysisAbstract
Boutique Au&Li adalah toko fashion kecil yang menawarkan busana wanita elite dan modis. Dalam era globalisasi ini, industri fashion wanita mengalami perubahan besar dalam desain dan pemasaran. Sebagai salah satu pelaku dalam industri ini, Boutique Au&Li berusaha menyediakan produk terkini untuk wanita yang ingin tampil trendi. Namun, toko ini menghadapi masalah dengan fluktuasi penjualan dan stok yang tidak stabil, sering kali mengakibatkan kelebihan atau kekurangan produk. Data penjualan dan stok saat ini hanya dicatat tanpa analisis lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan marked based analysis berbasis data dengan menggunakan metode K-Medoid untuk mengelompokkan data penjualan yang dibagi menjadi beberapa kelompok dan hasilnya dapat menentukan strategi yang lebih efektif dalam menghadapi fluktuasi pasar. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi Boutique Au&Li dalam meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini mengusulkan pembangunan sistem berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, yang akan mengelola data dan menerapkan teknik data mining dengan algoritma K-Medoid. Sistem ini dirancang untuk mengatasi permasalahan manajemen stok dengan mengelompokkan data penjualan dan stok, sehingga memungkinkan analisis yang lebih mendalam.
References
P. E. Prakasawati, Y. H. Chrisnanto, and A. I. Hadiana, “Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Produk Menggunakan Metode K- Medoids,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 335–339, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1610.
N. Mirantika, T. S. Syamfithriani, and R. Trisudarmo, “Implementasi Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” vol. 17, pp. 196–204, 2023.
Tachi Naldy, E., & Andri. (Mei 2021). "Penerapan Data Mining Untuk Analisis Daftar Pembelian Konsumen Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN". Jurnal Nasional Ilmu Komputer, vol. 2, no. 2, e-ISSN: 2746-1343.
R. Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 27, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
Narasati, R., Lestari, R., Herdiana, R., Hamonangan, R., & Anawar, S. (April 2024). "Teknik Informatika". JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 2.
Mahsyari, Z., (2018). "Market Basket Analysis using Apriori Algorithm, Fuzzy c-Covering, and Association Rules Networks in K1 Mart ITS." Sarjana Thesis, Department of Statistics, Faculty of Mathematics, Computing, and Data Science, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Sutrisno, H. Tannady, D. Ekowati, R. L. M. B. Puri Bestari Mardani, "Analisis Peran Kualitas Produk Dan Visual Identity Terhadap Purchase Intention Produk Teh Dalam Kemasan," Management Studies and Entrepreneurship Journal, vol. 3, no. 6, pp. 4129-4138, 2022.
N. H. Putri, N. S. Sari, N. Rahmah, "Faktor-faktor yang Mempengaruhi Proses Riset Konsumen: Target Pasar, Perilaku Pembelian dan Permintaan Pasar (Literature Review Perilaku Konsumen)," Volume 3, Issue 5, Mei 2022, pp. 1-10, E-ISSN: 2686-4924, P-ISSN: 2686-5246.
M. R. Sulistio, N. Suarna, dan O. Nurdiawan, "Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Barang," J. Teknol. Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, hal. 37-42, Jun. 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
A. O. Fadilah, B. Huda, and A. Hananto, “Strategi Promosi untuk Meningkatkan Penjualan Kedai Kopi Desimal Menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering,” vol. 10, no. 1, pp. 128–135, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5561.
D. K. Pramudito, "Data Mining Implementation on Java North Coast Weather Forecast Dataset Using C4.5 Algorithm," J. Teknol. Pelita Bangsa, vol. 13, no. 3, hal. -, Sep. 2022, p-ISSN: 2407-3903, e-ISSN: 2407-390.
H. Syahputra, L. Mayola, dan D. Guswandi, "Clustering Tingkat Penjualan Menu (Food and Beverage) Menggunakan Algoritma K-Means," Jurnal KomtekInfo, vol. 9, no. 1, hal. 29-33, 2022.
Supardi Supardi, Annisa Karenina Ajie, Amanda Dwiyanti, Jiwo Ramiaji, Khomarudin Jein, Nazwa Aulia Ramadhanti, Ajeng Maharani Putri, dan Rigel Ken Meilizar, "Peran Data Mining dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Sepatu Adidas Menggunakan Metode Algoritma Regresi Linear Sederhana," JEMSI (Jurnal Ekonomi Sistem Informasi), vol. 4, no. 5, hal. 883, Mei 2023.
D. U. Iswavigra, S. Defit, dan G. W. Nurcahyo, "Data Mining dalam Pengelompokan Penyakit Pasien dengan Metode K-Medoids," Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 3, no. 4, hal. 181-189, 2021.
U. Nurfahmiyati, L. Lifia, D. F. Alfat, dan D. I. Efendi, "Analisis Firewall Layer 7 Protocol dengan Metode K-Medoid," J. Ilm. Betrik, vol. 12, no. 03, Desember 2021.
R. M. Nasrul Halim, "Sistem Informasi Penjualan Pada TB Harmonis Menggunakan Metode FAST," J. SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 09, no. 02, pp. 203-207.
Widyatmoko dan N. Pamungkas, "Pemodelan Unified Modeling Language pada Sistem Aplikasi Pariwisata (SiAP)," J. Bumigora Information Technology (BITe), vol. 4, no. 1, pp. 73-84, Juni 2022.
M. Supianti P, M. D. Irawan, dan A. P. Utama, "Implementasi RAD (Rapid Application Development) dan Uji Black Box pada Administrasi E-Arsip," J. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, Juni 2022, ISSN 2829-7342.
R. Hafsari, E. Aribe, dan N. Maulana, "Perancangan Sistem Informasi Manajemen Inventori dan Penjualan pada Perusahaan PT. INHUTANI V," J. PROSISKO, vol. 10, no. 2, September 2023.
M. Syarif dan E. B. Pratama, "Analisis Metode Pengujian Perangkat Lunak Blackbox Testing dan Pemodelan Diagram UML pada Aplikasi Veterinary Services yang Dikembangkan dengan Model Waterfall," J. Tek. Inform. Kaputama (JTIK), vol. 5, no. 2, Juli 2021.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Nama dan alamat email yang masuk ke situs jurnal ini akan digunakan secara eksklusif untuk tujuan jurnal ini dan tidak akan digunakan untuk tujuan dan pihak lain.
