IMPLEMENTASI DATA MINING PENGELOMPOKAN MENU MINUMAN BERDASARKAN TINGKAT PENJUALAN DENGAN METODE K-MEANS (STUDY KASUS KEDAI NYOKLAT KLASIK)

research
  • 14 Oct
  • 2024

IMPLEMENTASI DATA MINING PENGELOMPOKAN MENU MINUMAN BERDASARKAN TINGKAT PENJUALAN DENGAN METODE K-MEANS (STUDY KASUS KEDAI NYOKLAT KLASIK)

Data mining dapat digunakan untuk mencari solusi dalam pengambilan keputusan penjualan untuk meningkatkan penjualan. Penyimpanan data penjualan menyimpan banyak catatan transaksi penjualan, dimana setiap dokumennya menyediakan produk yang dibeli pelanggan pada setiap transaksi penjualan. Masalah mulai timbul dengan penimbunan bahan yang berlebihan. Jumlahnya berfluktuasi penjualan menyebabkan stok bahan yang tersedia tidak stabil dan dapat berdampak langsung konsumen. Kesalahan dalam memperkirakan penjualan menyebabkan kedai Nyoklat Klasik melakukan pembelian dalam jumlah besar jumlah stok bahan, yang tidak banyak digunakan atau terjual habis, sehingga persediaan bahan-bahan ini membengkak di gudang. Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah dengan menerapkan data mining karena terdapat cara dan metode untuk memenuhi kebutuhan, salah satunya yaitu kebutuhan akan informasi yang luas, maka informasi yang dapat kita manfaatkan menentukan kualitas dalam menentukan suatu keputusan. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan dapat membantu Nyoklat Klasik meminimalisir kasus pengelolaan persediaan stok material tersebut kekurangan dan kelebihan serta membuat kebijakan untuk meningkatkan penjualan dengan mengelompokkan menu-menu berdasarkan tingkat penjualan dengan menggunakan algoritma K-means. Berdasarkan hasil pengolahan dataset penjualan di kedai Nyoklat Klasik menggunakan tools RapidMiner, mengasilkan 2 cluster dengan nilai DBI sebesar -0,391, yaitu dengan cluster 1 dengan menu yang tingkat penjualan rendah sebanyak 17. Cluster 2 dengan menu yang memiliki tingkat penjualan rendah sebanyak 4.

Unduhan

 

REFERENSI

Hermawan, Ady, Ardi Ramadhan Sukma, Riqardi Halfis, Magister Ilmu Komputer, and Stmik Nusa Mandiri Jakarta. 2019. ‘Analisis Algoritma Klasifikasi C 4.5 Untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotherapy Pada Penyakit Kutil’. doi: 10.31294/jtk.v4i2.

iin ernawati. 2018. DATA MINING SEBAGAI SALAH SATU SOLUSI STRATEGI BISNIS.

Indraputra, R. A., and R. Fitriana. 2020. ‘K-Means Clustering Data COVID-19’.

Mayori, Audi, Yuyun Tresnawati, M. Kom, and * Koresponden. 2024. ‘IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA PENJUALAN MAKANAN (STUDI KASUS : AYAM BETUTU WARUNG WARDANA)’.

Nabila, Zulfa, Auliya Rahman Isnain, and Zaenal Abidin. 2021. ‘ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS’. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI) 2(2):100.

nur fadilah amin. 2023. ‘KONSEP UMUM POPULASI DAN SAMPEL DALAM PENELITIAN’.

Puspita Sari, Yanti, Aji Primajaya, Agung Susilo Yuda Irawan, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl HS Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, and Jawa Barat. 2020. ‘Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis Di Kabupaten Karawang’. 5(2):2020.

ROBERTUS ROY ADIRA JAYA. 2019. ‘Analisis Penjualan’.

Sandova, Firdaus, Rudi Kurniawan, Tati Supratati, and Teknik Informatika. 2024. PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PENJUALAN TAS DI ASIA TOSERBA CIREBON. Vol. 8.

Sianturi, Poltak, and Rina Mahyuni. 2020. ‘Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Dalam Mengklasterkan Menu Makan Potensial Di Cafe Minum Kopi STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma ***Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Triguna Dharma’. Jurnal CyberTech 3(8):1412–19.

Triyandana, Genta, Lala Aprianti Putri, and Yuyun Umaidah. 2022a. Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan Dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means. Vol. 6.

Triyandana, Genta, Lala Aprianti Putri, and Yuyun Umaidah. 2022b. Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan Dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means. Vol. 6.

Wahyu Egi Pratama. 2022. ‘Nyoklat Klasik, Berawal Dari Putus Asa Menjadi Luar Biasa’.

Wulan Komala, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya. 2024. ‘ANALISIS DATA PENJUALAN PRODUK PAKAIAN MENGGUNAKAN-MEANS DENGAN CLUSTER DISTANCE PERFORMANCE’.

Yusup. 2018. ‘UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENELITIAN KUANTITATIF’. Januari-Juni 7(1):17–23.

Hermawan, Ady, Ardi Ramadhan Sukma, Riqardi Halfis, Magister Ilmu Komputer, and Stmik Nusa Mandiri Jakarta. 2019. ‘Analisis Algoritma Klasifikasi C 4.5 Untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotherapy Pada Penyakit Kutil’. doi: 10.31294/jtk.v4i2.

iin ernawati. 2018. DATA MINING SEBAGAI SALAH SATU SOLUSI STRATEGI BISNIS.

Indraputra, R. A., and R. Fitriana. 2020. ‘K-Means Clustering Data COVID-19’.

Mayori, Audi, Yuyun Tresnawati, M. Kom, and * Koresponden. 2024. ‘IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA PENJUALAN MAKANAN (STUDI KASUS : AYAM BETUTU WARUNG WARDANA)’.

Nabila, Zulfa, Auliya Rahman Isnain, and Zaenal Abidin. 2021. ‘ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS’. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI) 2(2):100.

nur fadilah amin. 2023. ‘KONSEP UMUM POPULASI DAN SAMPEL DALAM PENELITIAN’.

Puspita Sari, Yanti, Aji Primajaya, Agung Susilo Yuda Irawan, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl HS Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, and Jawa Barat. 2020. ‘Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis Di Kabupaten Karawang’. 5(2):2020.

ROBERTUS ROY ADIRA JAYA. 2019. ‘Analisis Penjualan’.

Sandova, Firdaus, Rudi Kurniawan, Tati Supratati, and Teknik Informatika. 2024. PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PENJUALAN TAS DI ASIA TOSERBA CIREBON. Vol. 8.

Sianturi, Poltak, and Rina Mahyuni. 2020. ‘Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Dalam Mengklasterkan Menu Makan Potensial Di Cafe Minum Kopi STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma ***Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Triguna Dharma’. Jurnal CyberTech 3(8):1412–19.

Triyandana, Genta, Lala Aprianti Putri, and Yuyun Umaidah. 2022a. Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan Dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means. Vol. 6.

Triyandana, Genta, Lala Aprianti Putri, and Yuyun Umaidah. 2022b. Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan Dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means. Vol. 6.

Wahyu Egi Pratama. 2022. ‘Nyoklat Klasik, Berawal Dari Putus Asa Menjadi Luar Biasa’.

Wulan Komala, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya. 2024. ‘ANALISIS DATA PENJUALAN PRODUK PAKAIAN MENGGUNAKAN-MEANS DENGAN CLUSTER DISTANCE PERFORMANCE’.

Yusup. 2018. ‘UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS INSTRUMEN PENELITIAN KUANTITATIF’. Januari-Juni 7(1):17–23.

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru