Klasifikasi Data Penjualan Mengunakan Algoritma K-Means Dan Analytic Hierarchy Process

Klasifikasi Data Penjualan Mengunakan Algoritma K-Means Dan Analytic Hierarchy Process

• By Sudarsono, Bibit; Faddillah, Umi; Asistyasari, Ayuni; Nuryaman, Yosep;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 142
• 23-28

Dengan adanya Covid 19 yang telah melanda beberapa tahun terakhir ini membuat penjualan di berbagai bidang mengalami dampak negatif tak terkecuali bagi Swalayan X yang mengalami penurunan di berbagai cabang yang terbagai ke beberapa daerah. Sebagai bahan pertimbangan, mereka melakukan evaluasi terhadap penjualan cabang-cabang tersebut. Dengan mengklasifikasikan data penjualan yang ada diharapkan mereka mampu melihat mana kelompok cabang swalayan x yang kurang baik mana yang sudah baik. Namun perlu adanya teknik klasifikasi yang baik agar evaluasi yang dilakukan bedasarkan hasil perhitungan yang baik. Oleh sebab itu penulis mencoba menggunakan Algoritma K-Mean dan Algortima AHP untuk mengklasifikan data penjualan yang ada. Algoritma K-Mean dan Algortma AHP merupakan algoritma yang mampu mengklusterisasi sekumpulan data. Dengan mengklusteriasi toko-toko berdasarkan kedekatan hasil penjualan selama 2 tahun terakhir yang naik turun dengan menggunakan 2 algoritma tersebut nantinya akan mampu melihat toko mana tergolong baik dan mana yang tergolong kurang baik. Berdasarkan hasil perbandingan dari hasil perhitungan, didapakan bahwa hasil terbaik yaitu menggunakan algoritma K-Mean dengan k2 pada literasi ke 3 dengan rasio 0,04926.

• Katakunci Kmean; AHP; Data mining
• URL https://jurnal.bsi.ac.id/index.php/larik/article/view/1371/911
• Penerbit Jurnal Larik: Ladang Artikel Ilmu Komputer, Sukabumi Jawa Barat

REFERENSI

[1] Butsianto and N. T. Mayangwulan, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Mobil Menggunakan Metode KMeans Clustering,” J. Nas. Komputasi Teknol. Inf., vol. 3, no. 3, pp. 187–201, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2428

[2] Nuryaman, Y.(2017). "Komparasi Algoritma Kmean dan Ahc untuk Klasifikasi Curah Hujan di Indonesia." Ikraith Informatika, vol. 2, no. 2, 1 Jul. 2018, pp. 70-75.

[3] Normah, N., Nurajizah, S., & Salbinda, A. (2021). Penerapan Data Mining Metode KMeans Clustering untuk Analisa Penjualan Pada Toko Fashion Hijab Banten. JITK AMIK BSI, 22(2)

[4] Yulianti, Y., Utami, D. Y., Hikmah, N., & Hasan, F. N. (2019). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means
Untuk Mengetahui Minat Customer Di Toko Hijab. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(2), 241– 246. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.650

[5] 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.

[6] I. Parlina, A. P. Memanfaatkan Algoritma KMeans Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center. Journal of Computer Engineering, System and Science, 2018; 3(1): 87-93.

[7] Siregar, M. H. (2018). Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan). Jurnal Teknologi Dan Open Source, 1(2), 83–91. https://doi.org/10.36378/jtos.v1i2.24

[8] Armaita, Dedi , H., Eri , B., Indang , D., & Iswandi, U. (2020). Policy Model of Community Adaptation using AHP in the
Malaria Endemic Region of Lahat Regency - Indonesia. International Journal of Management and Humanities (IJMH), 44-48.

[9] Deny , S., Agus , R., & Yushar , K. (2020). ANALISIS PENENTUAN TIPE FONDASI PILAR JEMBATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus: Pembangunan Jembatan Walahar Kecamatan Ciampel, Kabupaten Karawang)

[10] Armaita, Dedi , H., Eri , B., Indang , D., & Iswandi, U. (2020). Policy Model of Community Adaptation using AHP in the Malaria Endemic Region of Lahat Regency - Indonesia. International Journal of Management and Humanities (IJMH), 44-48