Penjualan Sales Sepeda Motor Di FIF Group Menggunakan Metode Clustering
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v1i5.5221Abstract
FIF GROUP adalah salah satu perusahaan yang menjual berbagai jenis sepeda motor seperti yamaha, Suzuki, honda dan lain-lain. Adapun yang menimbulkan beberapa permasalahan salah satunya seperti pemilik perusahaan kebingungan dalam proses penambahan stok barang dan terjadinya penumpukan stok sepeda motor yang kurang diminati pembeli, sedangkan stok untuk sepeda motor yang sangat dimanati dibeli oleh pembeli justru sering tidak tersedia. Permasalahan tersebut perusahaan membutuhkan bidang keilmuan data mining dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Dengan menggunakan metode ini, data-data yang telah didapatkan dapat dikelompokan kedalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan dari data-data tersebut, sehingga data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster dan yang memliki karakteristik yang berbeda dikelompokan dalam cluster yang lain yang memiliki karakteristik yang sama. Hasil penelitian ini dapat membantu FIF GROUP dalam hal klasterisasi penjualan sepeda motor yang paling diminati, cukup diminati dan kurang diminati.References
Juniar Hutagalung, Y. H. Syahputra, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,†JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
P. Purwadi, P. S. Ramadhan, and N. Safitri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,†J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 18, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
D. Nofriansyah, M. Yetri, K. Erwansyah, and S. Suharsil, “Penerapan Data Mining Dalam Menganalisa Data Penjualan Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori Pada K3 Mart,†J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 18, no. 2, p. 176, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i2.157.
A. Fitri, Y. Syahra, and R. Kustini, “Penerapan Data Mining Dalam Mengklusterisasi Location Best Pb Tambahan Pada Regional IV PT Indomarco Prismatama Cab.Medan Dengan Menggunakan Metode K-Means,†J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 19, no. 2, p. 11, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2330.
J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi,†J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, pp. 1187–1194, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
S. Natalia, B. Sembiring, H. Winata, and S. Kusnasari, “Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means,†J. Sist. Inf. TGD, vol. 1, pp. 31–40, 2022.
S. U. Tarigan and M. Yetri, “Klasterisasi Data Penanganan Dan Pelayanan Kesehatan Masyarakat,†J. Sist. Inf. TGD, vol. 1, no. 3, pp. 193–206, 2022.
S. Laia, D. H. Pane, and E. Affandi, “Implementasi Metode K-Means Untuk Mengelompokkan Kawasan Potensi Pertanian Karet Produktif,†J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 282, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5224.
M. H. Mhd. Gilang Suryanata, Deski Helsa Pane, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Proses Pembelajaran,†J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 2, no. 2, pp. 118–125, 2019.
D. Nofriansyah and I. Mariami, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelempokan Buku Di Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru Dengan Metode K-Means Clustering,†J. CyberTech, vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2021
J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P. D. Panjaitan, “COVID-19 Cases and Deaths in Southeast Asia Clustering using K-Means Algorithm,†J. Phys. Conf. Ser., vol. 1783, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012027.
T. Syahputra, J. Halim, and E. P. Sintho, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pilihan Jurusan Bidang Studi SMA Menggunakan Metode,†Penerapan Data Min. dalam Menentukan Pilihan
