Implementasi Data Mining Pada Hasil Penjualan Barang Menggunakan Metode K-Means Clustering
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v4i2.121Abstract
Sistem manajemen pergudangan atau biasa dikenal sebagai industri distributor barang dalam dunia perindustrian kerap kali luput dari pengawasan ataupun perhatian dari para pelaku bisnis. Dapat di ambil contoh dari data yang ada di PT.Enseval Putera Megatrading. Permasalahan yang kerap terjadi dalam perindustrian terutama dalam permasalahan khususnya di pergudangan yaitu dengan stok barang yang tidak sesuai dengan data yang ada permasalahan tersebut bisa menyebabkan kerugian bagi para pelaku bisnis. Penjualan barang menjadi faktor suksesnya bisnis ataupun usaha yang dilakukan para pelaku bisnis. Namun, para pelaku bisnis terkadang menganggap itu semua dengan sebelah mata dan membuat karyawan melakukan input data dengan cara manual. Berdasarkan latar belakang diatas ini maka penulis berencana untuk merancang sebuah aplikasi tentang pengelompokan berdasarkan penjualan barang yang terjual di pasaran dengan menggunakan metode k-means untuk mempermudah melihat hasil penjualan barang mana yang Sangat laku diperjual belikan di pasaran,yang laku dipasaran maupun yang tidak laku di pasaran. Dari hasil penerapan metode k-means diatas ada 4 jenis barang yang sangat laku yaitu Bits 300ML/24, LV juice pome 300ML/24, Vegie F premium carrot 300ML/24, Vegie F premium tomat 300ML/24, 2 jenis barang yang laku yaitu LV juice mangga 300ML/24 dan Hydro coco original 500ML/12, dan 4 jenis barang yang tidak laku yaitu Hydro coco original 200ML/24, LV juice guava 300ML/24, LV juice orange 300ML/24, dan LV juice pome 1 LT/12.
Keywords:
Pengelompokan, Penjualan, K-Means, Clusteri##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
Irwansyah, Edy, Faisal, Muhammad. 2015. Advance Clustering Teori dan Aplikasi, DeePublish.
Lase, Yerianus, Panggabean, Erwin. 2019. Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Sistem Pemilihan Jurusan Di SMK Swasta Harapan Baru. Jurnal Penelitian Teknik Informatika, Vol.2, No.2. ISSN : 2541-2019. Medan.
Marsono, 2019. Analisi Data Mining Pada Strategi Penjualan Produk PT Aquasolve Sanaria Dengan menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, Vol.2, No.1. ISSN : 2615-5133. Medan : STMIK Triguna Dharma.
Siregar, M.Hasyim,S.Kom.,M.kom. 2018. Klasterisasi Pejualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan). Jurnal Teknologi dan Open Source, Vol.1,No.2. Teluk Kuantan
Z,Aras Zainul, Sarjono. 2016. Analisis Data Mining Untuk Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah Menggunakan Metode Clustering K-means. Jurnal Manajemen Sistem Informas , Vol.1, No.2. ISSN : 2540-8011. Yogyakarta.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2020 PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License