Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Pada RTO Group
Keywords:
Data Mining, Clustering, K-Means, Orange Datamining, Penjualan, Batik
Abstract
RTO Grup merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan batik tulis. Dengan memiliki banyak produk maka RTO Grup membutuhkan pengelompokan untuk penjualan produknya. Dengan mengelompokan penjualan produk RTO grup dapat mengetahui produk-produk mana yang laku dan dapat memaksimalkan strategi penjualan dalam produknya. Dalam mengelompokan produk digunakan metode datamining. Dengan menggunakan metode datamining maka akan didapatkan informasi dari sekumpulan data penjualan yang sudah didapatkan oleh RTO Grup. Dalam menerapkan konsep datamining digunakan metode K-Means. Metode K-Means digunakan karena mudah untuk diimplemantasikan dan dijalankan, waktu yang diperlukan dalam pembelajaranya juga relatif cepat dan mudah diadaptasikan. Dalam mengestimasi data berdasarkan algoritma K-Means digunakan aplikasi orang datamining. Dari hasil estimasi didapatkankan pembagian clustering sebanyak 4 clustering dengan jumlah items terbanyak berada di cluster 2. Dari boxplot juga didapatkan bahwa cluster ke 4 menjadi kelompok untuk barang produksi yang memiliki jumlah terjual paling banyak, sehingga dapat ditingkatkan dalam proses produksinya, sedangkan kluster 3 menjadi kelompok dengan jumlah barang laku yang paling sedikit, yang pastinya menjadi point utama dalam peningkata penjualan.References
I. Rosyadi, F. A. Artanto, and M. Y. Febrianto, “Pengaruh Kepuasan Kerja terhadap Kinerja Karyawan di RTO dengan Structural Equation Modeling ( SEM ) dan Partial Least Square ( PLS ),†Indones. J. Strateg. Manag., vol. 9, no. 1, pp. 8–17, 2021.
H. H. Kusumawardani, I. Rosyadi, F. A. Artanto, F. I. Arzha, and N. A. Rachmayani, “Analisis Decision Tree dalam Pengaruh Digital Marketing terhadap Penerimaan Siswa Baru,†Remik, vol. 6, no. April, pp. 225–231, 2022.
H. Effendi, A. Syahrial, S. Prayoga, and W. D. Hidayat, “Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Pengelompokan Lahan Sawit Produktif pada PT Kasih Agro Mandiri,†Teknomatika, vol. 11, no. 02, pp. 117–126, 2021.
I. Rosyadi, F. A. Artanto, S. E. Rahmawati, H. Tri, and B. Joyo, “Decision Tree Dalam Analisis Keputusan Pembelian Program Pada Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia,†J. Fasilkom, vol. XII, no. III, pp. 141–144, 2022.
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.
N. Damanik and M. Sigiro, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Penerimaan Mahasiswa Baru Sebagai Metode Promosi,†J. Tek. Inform. Komput. Univers., vol. 4, no. 2, p. 158, 2021.
I. Of and K. M. In, “Penerapan Metode K-Means dalam Mengelompokkan Tingkat Kesembuhan Penderita Covid-19,†vol. 11, no. 02, pp. 127–136, 2021.
F. Putri, A. Hasibuan, S. Sumarno, and I. Parlina, “Penerapan K-Means pada Pengelompokan Penjualan Produk Smartphone,†vol. 1, no. 1, pp. 15–20, 2021.
B. J. M. Putra and D. A. F. Yuniarti, “Analisis Gaya Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Menggunakan Metode k-Means,†Techno.Com, vol. 21, no. 2, pp. 343–354, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5837.
N L G P Suwirmayanti and I. G. A. D. Saryanti, “Penerapan Teknik Clustering Untuk Pengelompokan Konsetrasi Mahasiswa Dengan Metode K-Means,†Sintesa, pp. 519–526, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/sintesa/article/view/884.
H. H. Kusumawardani, I. Rosyadi, F. A. Artanto, F. I. Arzha, and N. A. Rachmayani, “Analisis Decision Tree dalam Pengaruh Digital Marketing terhadap Penerimaan Siswa Baru,†Remik, vol. 6, no. April, pp. 225–231, 2022.
H. Effendi, A. Syahrial, S. Prayoga, and W. D. Hidayat, “Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Pengelompokan Lahan Sawit Produktif pada PT Kasih Agro Mandiri,†Teknomatika, vol. 11, no. 02, pp. 117–126, 2021.
I. Rosyadi, F. A. Artanto, S. E. Rahmawati, H. Tri, and B. Joyo, “Decision Tree Dalam Analisis Keputusan Pembelian Program Pada Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia,†J. Fasilkom, vol. XII, no. III, pp. 141–144, 2022.
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.
N. Damanik and M. Sigiro, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Penerimaan Mahasiswa Baru Sebagai Metode Promosi,†J. Tek. Inform. Komput. Univers., vol. 4, no. 2, p. 158, 2021.
I. Of and K. M. In, “Penerapan Metode K-Means dalam Mengelompokkan Tingkat Kesembuhan Penderita Covid-19,†vol. 11, no. 02, pp. 127–136, 2021.
F. Putri, A. Hasibuan, S. Sumarno, and I. Parlina, “Penerapan K-Means pada Pengelompokan Penjualan Produk Smartphone,†vol. 1, no. 1, pp. 15–20, 2021.
B. J. M. Putra and D. A. F. Yuniarti, “Analisis Gaya Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Menggunakan Metode k-Means,†Techno.Com, vol. 21, no. 2, pp. 343–354, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5837.
N L G P Suwirmayanti and I. G. A. D. Saryanti, “Penerapan Teknik Clustering Untuk Pengelompokan Konsetrasi Mahasiswa Dengan Metode K-Means,†Sintesa, pp. 519–526, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/sintesa/article/view/884.
Published
2023-09-30
How to Cite
Rosyadi, I., Kusumawardani, H. H., Artanto, F. A., Hardani, A. A. A., & Nafilaturrosyidah, F. (2023). Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Pada RTO Group. Teknomatika, 13(02), 55-60. https://doi.org/10.61423/teknomatika.v13i02.618
Section
Articles
