CHAYO RONA FAKHQUILLA (2018) PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK KLASTERISASI PRODUK (Studi Kasus: PT. Hasrat Tata Jaya Pekanbaru). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text 1. COVER_2018407SIF.pdf Download (117kB) | Preview
Preview	Text 2. PENGESAHAN_2018407SIF.pdf Download (285kB) | Preview
Preview	Text 3. ABSTRAK_2018407SIF.pdf Download (96kB) | Preview
Preview	Text 4. KATA PENGANTAR_2018407SIF.pdf Download (353kB) | Preview
Preview	Text 5. DAFTAR ISI_2018407SIF.pdf Download (187kB) | Preview
Preview	Text 6. BAB I_2018407SIF.pdf Download (200kB) | Preview
Preview	Text 7. BAB II_2018407SIF.pdf Download (360kB) | Preview
Preview	Text 8. BAB III_2018407SIF.pdf Download (283kB) | Preview
	Text 9. BAB IV_2018407SIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
Preview	Text 10. BAB V_2018407SIF.pdf Download (175kB) | Preview
Preview	Text 11. DAFTAR PUSTAKA_2018407SIF.pdf Download (174kB) | Preview

Abstract

PT. Hasrat Tata Jaya adalah sebuah perusahaan kontraktor konstruksi yang sudah berdiri sejaktanggal 11 Oktober 1990dengan bidang spesifikasi pekerjaanjalan, jembatan, landasan dan lokasi pengeboran darat. Perusahaan konstruksi adalah perusahan yang mempunyai banyak persaingan bisnis. Jumlah perusahaan ini di Indonesia rata-rata selalu mengalami peningkatansetiap tahun. Persaingan perusahaan sejenis juga meningkat karena diberlakukannyaAsean Free Trade Area(AFTA) pada tahun 2003 yang menyebabkan kontraktor-kontraktor asing dapat dengan bebas ikut bersaing memperebutkan proyek-proyek pada pasar konstruksi di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan teknologi mutakhir dibidang konstruksi melalui pendekatan data miningdengan metode clustering, memvisualisasikan pola pengelompokan dan membangun sebuah sistem informasi pengelompokan produk, hal ini dapat dilakukan untuk membantu perusahaan dengan persaingan sesama perusahaan konstruksi tersebut. Metodeclusteringdigunakan untuk mengelompokan data penjualan produk PT. Hasrat Tata Jaya. Pada kasus ini metode clusteringyang digunakan adalah K-Medoidsdengan acuan pengelompokan neto dan volume akuisisi penjualan produk.Produk yang telah dikelompokan kemudian dianalisa pola pengelompokannya. Hasil analisa pola tersebut merupakan perbaikan dari analisa pola lama yang dinilai tidak memberikan gambaran penjualan dari masing-masing produk. Setelah analisa pola maka gambaran dan rekomendasi dapat diambil sebagai sebuah solusi kepada pimpinan terkait dengan pengelompokan produk. Kata kunci: K-Medoids, Persaingan, Perusahaan Kontraktor, Pola Penjualan.

Actions (login required)

View Item