Klasterisasi Menggunakan Metode Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan Tupperware
Keywords:
Data Mining, K-means, Clustering, Toko Asrafi Raya, Tupperware
AbstractPersaingan dalam dunia bisnis sangatlah ketat,pelaku dunia bisnis memiliki tantangan untuk mengatur strategi penjualan.Toko Asrafi Raya merupakan suatu toko yang bergerak di bidang penjualan tuppeware yang berada di daerah Kabupaten Pasaman Barat. Banyaknya data produk tuppeware dan stok barang yang harus dianalisis, maka pemilik toko harus bekerja keras dalam menentukan barang yang akan dibeli berikutnya dilihat dari stok yang ada.Sehingga kesulitan yang dialamipemilik Toko Asrafi Raya adalah kurangnya stok produk yang laku karena penjualan tinggi, dan menumpuknya produk yang tidak laku karena penjualannya rendah. Penelitian ini bertujuan agar memudahkan Toko Asrafi Raya dalam meningkatkan penjualan tuppeware dengan mengelompokkan produk yang sangat laris, laris dan tidak laris. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan penjualan terhadap produk tuppeware pada bulan februari sampai juni 2021 yang ada di Toko Asrafi Raya, dengan menggunakan metode algoritma K-Means clustering. Hasil dari penelitian ini mendapatkan 3 cluster yaitu cluster 1(C1)Sangat Laris,Cluster 2 (C2) Laris,Cluster 3 (C3) Tidak Laris. Hasil Penelitian ini digunakan untuk membantu pemilik toko Asrafi Raya dalam menentukan strategi penjualan pada Toko Asrafi Jaya. Downloads
Download data is not yet available.
References
[1] Syanai, K. G. A., Safitri, W. A., Panorama, M., & Trisky, Y. (2022). PENGARUH ECOLOGICAL MARKETING DAN CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY TERHADAP GRADE IMAGE PADA PRODUK TUPPERWARE. SIWAYANG Journal: Publikasi Ilmiah Bidang Pariwisata, Kebudayaan, dan Antropologi. https://doi.org/10.54443/siwayang.v1i2.137
[2] Febriana, A., &Yusnita, R. T. (2021). Analisis Keputusan Pembelian Ditinjau dari Kualitas Produk dan Strategi Multi Level Markrting (MLM) dengan Model Tupperware Party (survei pada member dan konsumen Tupperware di Kota Tasikmalaya). Jurnal Ekonomi Perjuangan, 2(2):154-166. https://doi.org/10.36423/jumper.v2i2.668 [3] Normah, N., Nurajizah, S., & Salbinda, A. (2021). Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Fashion Hijab Banten. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 7(2), 158-163. https://doi.org/10.31294/jtk.v7i2.10553 [4] Julianto, I. T., Rohmanto, R., Sarifudin, U., & Widianto, S. R. (2021). Performance Comparison of Data Mining Algorithms Which Occupy the Top: C4. 5 and SVM. Jurnal Mantik, 4(4), 2499-2507. https://doi.org/10.35335/mantik.Vol4.2021.1189.pp2499-2507 [5] Jaja, J., Priatna, N., & Ardan, T. S. (2021). Implementation of Data Mining Technique for Performance of WFH and WFO Agents Using the K-Means Method Case Study Study of PT. Infomedia Telkom Consumer Profiling Services. Budapest International Research in Exact Sciences (BirEx) Journal, 3(2), 117-125. https://doi.org/10.33258/birex.v3i2.1810 [6] irgo, I., Defit, S., & Yunus, Y. (2020). Klasterisasi Tingkat Kehadiran Dosen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus Institut Agama Islam Batusangkar). Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi,2(1), 23–28 .DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.22. [7] Na`am, Sinaga, K. P., & Yang, M. S. (2020). Unsupervised K-means clustering algorithm. IEEE access, 8, 80716-80727. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2988796 [8] Virgo, I., Defit, S., & Yunus, Y. (2020). Klasterisasi Tingkat Kehadiran Dosen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus Institut Agama Islam Batusangkar). Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 2(1), 24–29. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.22 [9] Dewi, S., Defit, S., & Yunus, Y. (2020). Akurasi Pemetaan Kelompok Belajar Siswa Menuju Prestasi Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus SMP Pembangunan Laboratorium UNP). Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.98 [10] Muttaqin, M.R., & Defriani, M. (2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa. ILKOM Jurnal Ilmiah,12(2), 121-129. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129 [11] Mirantika, N. (2021). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Davit Ariyanto Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol . 4 No. 1 (2022) 13-18 18 Provinsi Jawa Barat. NUANSA INFORMATIKA, 15(2), 92– 98. https://doi:10.25134/nuansa.v15i2.4321 [12] Oktarian, S., Defit, S., & Sumijan. (2020). Klasterisasi Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering Jurnal Informasi dan Teknologi, 2(3), 68-75. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i3.65 [13] Nainggolan, R., & Purba, E. (2020). Cluster Analisys of Online Shop Product Reviews Using K-Means Clustering. International Journal of Entrepreneurship and Business Development,3(2), 142-15. https://doi.org/10.29138/ijebd.v3i02.977 [14] Manullang, S. D., Buulolo, E., & Lubis, I. (2020). Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Jumlah Pinjaman Dengan Algoritma C4. 5 Pada Kopdit CU Damai Sejahtera. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 1(3), 265-272. http://dx.doi.org/10.30865/json.v1i3.2153 [15] Singh, S., & Singh, P. (2020). Speaker specific feature based clusteringand its applications in language independent forensic speaker recognition. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 10(4), 3508. doi:10.11591/ijece.v10i4.pp3508-3518 [16] Aditya, A., Jovian, I., & Sari,B. N. (2020). Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019.Jurnal Media Informatika Budidarma,4(1), 51-58. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784 [17] Kurniawan, R., Defit, S., & Sumijan, S. (2020). Prediksi Tingkat Kerugian Peternak Akibat Penyakit pada Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Informasi dan Teknologi, 3(1), 29-35. DOI : https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.87 [18] Hidayad, A., Defit, S., & Sumijan, S. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Melihat Hubungan Kegiatan Tahfiz dengan Hasil Belajar (Studi Kasus Madrasah Aliyah Negeri 1 Bukiktinggi). Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 2(2), 41-47. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i2.34. [19] Singh, S., & Singh, P. (2020). Speaker specific feature based clustering and its applications in language independent forensic speaker recognition. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 10(4), 3508. doi:10.11591/ijece.v10i4.pp3508-3518. [20] Sinaga, K. P., & Yang, M.-S. (2020). Unsupervised K-Means Clustering Algorithm. IEEE Access, 8, 80716–80727. doi:10.1109/access.2020.2988796 |
Published
2022-12-31
Section
Articles
How to Cite
Mulyadi, I. P. (2022). Klasterisasi Menggunakan Metode Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan Tupperware. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 4(4), 172-179. https://doi.org/10.37034/infeb.v4i4.164
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. |