Clustering Data Penjualan Pakaian Pada Toko Top Dengan Metode K-Means

• VIRANDHA SALBINDA

---

ABSTRAK

ABSTRAK

VIRANDHA SALBINDA (11170657), Clustering Data Penjualan Pakaian Pada Toko Top Dengan Metode K-Means.

Dalam era globalisasi, perkembangan kecanggihan teknologi semakin berkembang pesat merupakan aspek yang dapat dimanfaatkan untuk mencapai kemudahan, terutama dalam arus informasi. Kecanggihan teknologi ini dengan semua akun semakin menyebar dengan penggunaan komputer yang saat ini sangat populer di berbagai bidang kehidupan. Misalnya di bidang pendidikan, hiburan, kesehatan, khususnya di bidang bisnis. Toko Top merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan pakaian, namun demikian dari berbagai jenis pakaian yang dijual tentu tidak semuanya yang sangat laris terjual, laris serta ada juga yang kurang laris terjual. Data-data penjualan, pembelian barang maupun pengeluaran tidak terduga pada Toko Top ini tidak tersusun dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip bagi toko dan tidak dapat dimanfaatkan untuk pengembangan strategi pemasaran. Oleh karena itu perlu diterapkan Clustering Data Penjualan Pakaian Pada Toko Top Dengan Metode K-Means. Metode K-means dapat diterapkan pada Toko Top untuk menentukan penjualan baju mana yang sangat laris, laris dan kurang laris. Penerapan metode K-Means pada Toko Top, yaitu dengan cara mengelompokan data stok baju. Kemudian memilih 3 cluster secara acak sebagai centroid awal. Setelah data pada setiap cluster tidak berubah-ubah, maka dapat diketahui hasil akhirnya yaitu yang sangat laris ada 21 artikel, yang laris ada 17 artikel dan 12 artikel untuk yang kurang laris. Kemudian Menerapkan metode K-means pada Rapidminer dilakukan dengan memasukkan data stok produk yaitu stok awal, stok terjual dan stok akhir yang akan menjadi Database pada Ms. Excel, data tersebut kemudian dikoneksikan ke dalam Tools Rapidminer, dan akan diolah dan dibentuk K-means. Setelah itu, Rapidminer akan menghasilkan produk mana yang sangat laris, laris, dan kurang laris.

KATA KUNCI

Data Mining,K-Means,RapidMiner

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] 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.

[2] Y. Yulianti, D. Y. Utami, N. Hikmah, and F. N. Hasan, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Minat Customer Di Toko Hijab,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 241–246, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.650.

[3] B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis clustering menggunakan metode K-Means dalam pengelompokkan penjualan produk pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.

[4] 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.

[5] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.

[6] M. Mardalius, “Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurteksi, vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.

[7] A. Bahar, B. Pramono, and L. H. S. Sagala, “Penentuan strategi penjualan alat-alat tattoo di studio sonyxtattoo menggunakan metode,” semanTIK, vol. 2, no. 2, pp. 75–86, 2016.

[8] E. Rianti, “Data Mining Dalam Menentukan Penjualan Laris Menggunakan Metode Clustering,” KomTekInfo, vol. 4, no. 2, pp. 267–283, 2017.

[9] N. Suri, “Bab II Landasan Teori,” J. Chem. Inf. Model., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.

[10] A. M. B. Aji, “Pengelompokan Peminatan Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Pada AMIK MI BSI Jakarta,” vol. 5, no. 2, pp. 1–9, 2017.

[11] M. A. W. K. MURTI, “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokan Potensi Produksi Buah – Buahan Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta,” Skripsi, 2017.

[12] A. Bastian, H. Sujadi, and G. Febrianto, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.

[13] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.

[14] P. S. Hasugian, “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Produk Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus : Toko Usaha Maju Barabai),” J. Mantik Penusa, vol. 2, no. 2, pp. 191–198, 2018.

[15] R. NOVIANTO, “Penerapan Data Mining menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Menganalisa Bisnis Perusahaan Asuransi,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 1, pp. 85–95, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i1.150.

[16] E. Muningsih and S. Kiswati, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang,” J. Bianglala Inform., vol. 3, no. 1, pp. 10–17, 2015.