Penerapan Data Mining Untuk Pengekompokan Data Penjualan Syrup Dripp Dan Syrup Multibev Dengan Metode K-Means Clustering
DOI:
https://doi.org/10.53513/jsk.v9i2.13449Keywords:
Data Mining, Kelarisan, Syrup Dripp, K-Means Clustering, TeknologiAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining dalam pengelompokan data penjualan syrup Dripp dan syrup Multibev pada CV. Untung Ada Noda menggunakan metode K-Means Clustering. Data penjualan dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan mengelompokkan produk berdasarkan tingkat kelarisan: laris, cukup laris, dan tidak laris. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam mengelompokkan data penjualan ke dalam tiga kategori utama, masing-masing dengan karakteristik yang spesifik. Pengelompokan ini memberikan wawasan penting tentang distribusi penjualan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dengan demikian, CV. Untung Ada Noda dapat mengoptimalkan strategi pemasaran berdasarkan hasil pengelompokan ini untuk meningkatkan volume penjualan dan keuntungan perusahaan. Penelitian ini menekankan pentingnya penerapan teknik data mining dalam pengambilan keputusan bisnis di industri makanan dan minuman
References
S. S. Wicida, “SISTEM INFORMASI PENJUALAN BARANG BERBASIS LOCAL AREA NETWORK ( LAN ) PADA UNIT USAHA DISTRIBUTOR DI KOPERASI TENAGA KERJA BONGKAR MUAT ( TKBM ),” pp. 13–19, 2020.
F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Distributor Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,” JUITA J. Inform., vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
T. Novika, P. Poningsih, H. Okprana, A. P. Windarto, and H. Siahaan, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2498.
C. Pada, P. T. Sukanda, M. H. Fakhriza, and K. Umam, “ANALISIS PRODUK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Means Clustering dalam Pengelompokan,” pp. 8–15, 2021.
I. Ahmad, S. Samsugi, and Y. Irawan, “Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 1, p. 46, 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/107
S. Gantina and A. H. Nasyuha, “Implementasi Data mining Dalam Pengelompokan Data Transaksi Penjualan Kosmetik di WN Kosmetik Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” no. x, pp. 1–11, 2020.
A. I. Rahmansyah and D. Darwis, “Sistem Informasi Akuntansi Pengendalian Internal Terhadap Penjualan (Studi Kasus : Cv. Anugrah Ps),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 42–49, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Y. Dharma Putra, M. Sudarma, and I. B. A. Swamardika, “Clustering History Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 20, no. 2, p. 195, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p03.
Y. Purba, J. Prayuda, S. Kom, M. Kom, and S. Kom, “PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA MINING UNTUK MENENTUKAN GENRE MUSIK LAGU DI RADIO JOY 101 FM,” pp. 1–8, 2020.
D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, A. Ajiz, and K. Kaslani, “Clustering Data Persediaan Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist., vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
N. F. Adani et al., “Implementasi Data mining Untuk Pengelompokan Data Penjualan Berdasarkan Pola Pembelian Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Distributor Syihan,” no. x, pp. 1–11, 2019.
M. Marsono, D. Saripurna, and M. Zunaidi, “Analisis Data mining Pada Strategi Penjualan Produk PT Aquasolve Sanaria Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 4, no. 1, p. 127, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.60.
J. Informatika, D. Rekayasa, K. Jakakom, H. Prastiwi, J. Pricilia, and E. Raswir, “Implementasi Data mining Untuk Menentuksn Persediaan Stok Barang Di Mini Market Menggunakan Metode K-Means Clustering Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” vol. 1, no. April, pp. 141–148, 2022.
S. A. Rahmah, “KLASTERISASI POLA PENJUALAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING ( STUDI KASUS DI DISTRIBUTOR JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA ),” vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
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.
