Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Memprediksi Penjualan Barang di Toko Audi Elektronik Semarang
Abstract
Produk Elektronik merupakan salah satu barang yang dibutuhkan saat ini, karena barang elektronik sangat membantu manusia dalam melakukan berbagai aktivitas. Bisnis dalam bidang Elektronik ini dapat dikatakan cukup menguntungkan namun memiliki resiko tinggi karena penjualan berpatokkan pada harga pasar dan tinggi rendahnya minat pembeli. Oleh sebab itu, Toko Audi Elektronik Semarang ingin mengetahui jumlah penjualan untuk memperoleh analia data penjualan yang paling banyak diminati terhadap penjalualan jenis-jenis barang elektronik. Penulis melakukan penelitian ini dengan menggunakan metode yang terdapat dalam Data Mining yaitu K-Means Clustering, dengan tujuan menklaster atau mengelompokkan barang-barang yang terjual. Hasil yang diperoleh dari pengujian kedua data bahwa hasil penjualan dari dua periode (selama setahun) ada barang dengan kriteria penjualan yang sama ada pula yang berbeda, jadi dapat disimpulkan bahwa dalam penyetokan barang di Toko Audi Semarang harus memperhatikan setiap periode penjualan barang pada bulan-bulan tertentu, sehingga data penjualan tersebut menjadi patokan dalam penyediaan stok sesuai dengan kriteria penjualan yang sudah ada.
References
Aprilianur, G., & Hadisaputro, E. L. (2022). Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-MeansClustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam Hijab Penajam. Jurnal JUPITER, 14(1), 161 – 170.
Arifin, N., Irawan, R. H., & Farida, I. N. (2022). Algoritma K-Means Untuk Memprediksi Stok Bahan Baku Produksi. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Dan Sains Tahun 2022, 1, 333 – 342.
Bayu Rimbi Asmoro, B. R., Wibowo, A., & Aryadi, A. F., (2022). Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Menganalisa Penjualan Di Bigmart. 3(2).
Kahfi, R., & Syahrizal, M. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Bahan Bakar Minyak Menggunakan Algoritma K-Means Clustering di PT. Anugerah Alam Semesta. Journal of Information Sistem Research (JOSH), 10(1), 189 – 198.
Khaerudin, M., Zaenuddin, I., & Tukino. (2022). Prediksi Barang Sering dan Jarang Terjual Dengan Menggunakan Algorithma K-Mean Clustering di Toko Bina Mulia. Journal of Information and Information Security (JIFORTY), 3(1), 1-12.
Metisen, B. M., & Sari, H. L. (2015). Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila. Jurnal Media Infotama, 11(2), 110 – 118.
M.Hasyim Siregar, M. H. (2018). Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan). Jurnal Teknologi Dan Open Source, 1(2), 83 – 91.
Nugraha, A., Nurdiawan, O., & Dwilestari, G. (2022). Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(2), 849 – 855.
Purnama, C., WItanti, W., & Sabrina, P. N. (2022). Klasterisasi Penjualan Pakaian Untuk Meningkatkan Strategi Penjualan Barang Menggunakan K-Means. JOINT (Journal of Information Technology), 4(1), 35-38.
Putra, Y. D., Sudarma, M., & Swamardika, I. B. A. (2021). Clustering History Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 20(2), 195 – 202.
Ramdhan, D., Dwilestari, G., Dana, R. D., Ajiz, A., & Kaslani. (2022). Clustering Data Persediaan Barang dengan Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus di Toko UD. Anugerah Sukses Mandiri). MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), 7(1).
Ratih Dewi Putri, R. D., & Andri. (2022). Prediksi Penjualan Produk Elektronik Yang Terlaris Pada Cv. Istana Komputer Palembang Menggunakan Algoritma Regresi Linear Sederhana. Jurnal Mantlk, 6(2), 2254-2263.
Safira, I., Salkiawati, R., & Priatna, W. (2022). Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengetahui Pola Persediaan Barang pada Toko Raja Bekasi. Journal of Information and Information Security (JIFORTY), 3(1), 99 – 110.
Syofian, S., & Nugraha, A. (2021). Prediksi Sistem Stok Barang Toko Elektronik ABC Dengan Algoritma Apriori Dan Metode Moving Average. Jurnal Sains dan Teknologi, 11(1).
