KLASTERISASI PERSEDIAAN PRODUK ELEKTRONIK PADA TOKO SDS ELEKTRONIK MENGGUNAKAN METODE KMEANS CLUSTERING

• REZA NIMANZAH

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Reza Nimanzah (11170028), Klasterisasi Persediaan Produk Elektonik Pada Toko SDS Elektronik Menggunakan Metode K-Means Clustering.

Perkembangan dalam dunia bisnis di Indonesia sangatlah pesat perkembangannya, khususnya pada industri penjualan. Di mana industri penjualan ini menuntut para pebisnis untuk lebih aktif dalam mempelajari situasi agar menemukan strategistrategi dalam melakukan pemasaran penjualan produk, dengan tujuan untuk mengolah data transaksi penjualan menjadi informasi yang penting dalam persediaan produk elektronik, penelitian ini menggunakan metode k-means clustering. Adapun sumber data yang digunakan adalah data kuantitatif dengan dataset transaksi penjualan pada toko SDS Elektronik. Berdasarkan analisa data yang dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa terdapat tiga cluster dengan masing-masing cluster C1 terdapat 36 item barang yang sangat laku, C2 terdapat 49 item barang yang laku, dan C3 terdapat 15 item barang yang tidak laku.

KATA KUNCI

Metode K-Means Clustering

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] R. Andrean, S. Fendy, and A. Nugroho, “Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 4, no. 1, p. 5, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i1.998.

[2] F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,” JUITA J. Inform., vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.

[3] S. Susliansyah, H. Sumarno, H. Priyono, and N. Hikmah, “Pengelompokkan Data Pembelian Tinta Dengan Menggunakan Metode K-Means,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, p. 381, 2019, doi: 10.30645/jsakti.v3i2.156.

[4] M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source, vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.

[5] S. Rony, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus?: Politeknik Lp3i Jakarta ),” J. Lentera Ict, vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.

[6] M. Marsono, “Penerapan Data Mining Pengaturan Pola Tata Letak Barang Pada Berkah Swalayan Untuk Strategi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 2, pp. 170– 175, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.908.

[7] M. Silalahi, “Analisis Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Terhadap Penjualan Produk Padapt Batamas Niaga Jaya,” Comput. Based Inf. Syst. J., vol. 02, pp. 20–35, 2018.

[8] Y. D. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama, vol. 12, no. 2, pp. 148– 157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.

[9] R. Supardi and I. Kanedi, “Implementasi Metode Algoritma K-Means Clustering pada Toko Eidelweis,” JurTI (Jurnal Teknol. Informasi), vol. 4, no. 2, pp. 270–277, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.una.ac.id/index.php/jurti/article/view/1444.

[10] S. Setiawan, “Pemanfaatan Metode K-Means Dalam Penentuan Persediaan Barang,” PIKSEL Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log., vol. 6, no. 1, pp. 41–48, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1398.

[11] P. S. Hasugian, “Clustering Dalam Prediksi Persediaan Alat Kontrasepsi ( Studi Kasus?: Kabupaten Deliserdang ),” J. Mantik Penusa, vol. 1, no. 2, pp. 139–143, 2017.

[12] R. C. Dhewy, “Pelatihan Dasar-Dasar Statistika Dengan Menggunakan Aplikasi 54 Microsoft Excel Di Sdn Pamotan Ii Kecamatan Porong,” J. PADI – Pengabdi. Masy. Dosen Indones., vol. 1, no. 1, pp. 36–40, 2018.

[13] B. Rahmat C.T.I. et al., “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017, no. April, pp. 58–60, 2017.

[14] M. R. Saputra and S. Riyadi, “Sistem Informasi Populasi dan Historikal Unit Alat-Alat Berat Pada PT . Daya Kobelco Construction Machinery Indonesia,” J. Peneltian Dosen FIKOM (UNDA, vol. 6, no. 2, pp. 1–6, 2017