MENENTUKAN TINGKAT MINAT BELANJA KONSUMEN PADA PRODUK ECOPRINT DENGAN MENERAPKAN METODE CLUSTERING K-MEANS

• SAKTI SUDIRMAN

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Sakti Sudirman (11182382), Menentukan Tingkat Minat Belanja Konsumen Pada Produk Ecoprint Dengan Menerapkan Metode Clustering K-Means.

Dalam rangka menghadapi persaingan bisnis didunia fashion dan meningkatkan pendapatan perusahaan sekaligus meminimalisir pengeluaran, pihak terkait dalam perusahaan tersebut dituntut untuk dapat mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi pemasaran produk ecoprint yang akan dijualnya. Mencari tahu tingkat minat tertinggi konsumen produk ecoprint berdasarkan data daerah, data usia, data jenis kelamin, dan data jenis produk. Data jenis produk antara lain sepatu sport, sepatu boots, sepatu flat pria, sepatu falt wanita, dan tas. Dalam mencari tahu tingkat peminat tertinggi dari pembelian produk, penelitian ini menerapkan data mining dengan metode algoritma Clustering K-Means dan implementasi data menggunakan aplikasi Rapidminer. Pada hasil akhir penelitian dengan menerapkan metode algoritma Clustering K-Means, cluster dikelompokkan menjadi 3 yaitu cluster 1 berjumlah 73 data, cluster 2 berjumlah 15 data, dan cluster 3 berjumlah 12 data. Dari cluster yang didapat menghasilkan 3 kategori peminatan yaitu sangat diminati, diminati, kurang diminati. Produk yang sangat diminati konsumen terbanyak adalah sepatu sport dan sepatu flat wanita kemudian produk tas dan sepatu flat pria dan yang terendah adalah produk sepatu boots. Produk ini sangat diminati oleh kalangan perempuan dan kurang diminati oleh kalangan laki-laki. Dengan rentan usia konsumen yang sangat berminat yaitu kalangan usia 25 sampai 50 tahun, rentan usia yang kurang berminat kalangan usia 18-25 dan 50 keatas. Asal daerah konsumen yang sangat berminat yaitu daerah Pulau Jawa, Kota Jakarta, dan sekitarnya, sedangkan asal daerah konsumen yang kurang berminat yaitu Sumatera. Hal ini menunjukkan bahwa metode algoritma Clustering K-Means dan implementasi data menggunakan aplikasi Rapidminer dalam menentukan tingkat minat konsumen produk ecoprint dapat diselesaikan dengan baik.

Kata Kunci : Produk Ecoprint, Minat, Clustering K-Means

KATA KUNCI

Metode K-Means Clustering

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] R. Sari, “Enur Irdiansyah PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN PRODUK MINUMAN DI PT . PEPSI COLA INDOBEVERAGES MENGGUNAKAN ...”.

[2] A. M. Dixit et al., “No ????????????????????? ? ????????????????Title,” Anal. Biochem., vol. 11, no. 1, pp. 1–5, 2018, [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978-3- 319-59379-1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-420070-8.00002- 7%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ab.2015.03.024%0Ahttps://doi.org/10.1080/0 7352689.2018.1441103%0Ahttp://www.chile.bmwmotorrad.cl/sync/showroom/lam/es/

[3] E. Saptutyningsih and B. P. Kamiel, “Pemanfaatan Bahan Alami untuk Pengembangan Ecoprint dalam Mendukung Ekonomi Kreatif,” in Prosiding Seminar Nasional Unimus, 2019, vol. 2.

[4] S. Ristiani, “EKSPLORASI TEKNIK ECOPRINT PADA MEDIA KULIT / EXPLORATION OF ECOPRINT TEQNIQUES ON LEATHER MEDIA,” no. 7. [5] F. Yanti and E. Br, “Febry yanti elmida br. ginting 161201035,” 2021.

[6] A. Budiawan,S.E, The Secret of Ecoprint on Leather by Ecoprint Bali. 2021.

[7] S. Anita; Muharmi, Yulya; Tria, “Penentuan Tingkat Minat Belanja Online Melalui Media Sosial Menggunakan Metode Clustering K-Means,” vol. I, 2018.

[8] A. Nazaruddin, Data Mining dan Penerapan Algoritma. 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=v0gtEAAAQBAJ&oi=fnd&p g=PA5&dq=penerapan+knowledge+discovery+in+databases&ots=RiYnwkgiN&sig=8awOvi21iVqIH4ApEKHbGZ9CNQA&redir_esc=y#v=onepag e&q=penerapan knowledge discovery in databases&f=false

[9] Alfiqra, “PENERAPAN MARKET BASKET ANALYSIS MENGGUNAKAN PROSES KDD (KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASE) SEBAGAI STRATEGI PENJUALAN PRODUK SWALAYAN (STUDI KASUS?: SWALAYAN X),” pp. 509–516, 2018.

[10] A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Tek., vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.

[11] S. Yakub, “Penerapan Data Mining dalam pengelompokan Bibit Padi Ungggul Berdasarkan Minat Beli Konsumen Pada PT.Sang Hyang Seri Regional IV Deli Serdang dengan Menggunakan Metode Clustering Algoritma K-Means,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 17, no. 2, p. 192, 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.43. 55

[12] L. Iryani, “Penerapan Data Mining Menentukan Minat Baca Mahasiswa Di Perpustakaan Universitas Bina Darma Palembang Menggunakan Metode Clustering,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 82–89, 2020.

[13] Dr.Henderi, UML POWERED DESIGN SYSTEM  USING VISUAL PARADIGM. 2022. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/UML_POWERED_DESIGN_SYSTE M_USING_VISUAL_P/Dn9XEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0

[14] M. Alda, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek. 2021. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Rekayasa_Perangkat_Lunak_Berorien tasi_Ob/rxkgEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0

[15] R. Destriana, Diagram UML Dalam Membuat Aplikasi Android Firebase “Studi Kasus Aplikasi Bank Sampah.” Deepublish, 2021. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Diagram_UML_Dalam_Membuat_Ap likasi_Andro/vmtYEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0

[16] A. Haqiqi, Sulasmono, Buku ajar algoritma dan pemrograman I. P4I, 2022. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Buku_ajar_algoritma_dan_pemrogra man_I/gUNjEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0

[17] M. Hasanah, Implementasi Barcode Dan Algoritma Regresi Linear Untuk Memprediksi Data Persediaan Barang. 2020. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Implementasi_Barcode_Dan_Algorit ma_Regre/db38DwAAQBAJ?hl=id&gbpv=0

[18] S. Kumari, Data Science and Analytics. Emerald Publishing Limited, 2020. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Data_Science_and_Analytics/dgALE AAAQBAJ?hl=id&gbpv=0