KHAIRANI, - (2021) ANALISA PRODUK YANG PALING DIMINATI PELANGGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN SILHOUETTE COEFFICIENT. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text UPLOAD TANPA BAB 4,5.pdf Download (7MB) | Preview
	Text (BAB 4 DAN 5) upload bab 4,5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

KHAIRANI (2021):ANALISA PRODUK YANG PALING DIMINATI PELANGGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN SILHOUETTE COEFFICIENT Perusahaan adalah tempat terjadinya distribusi barang yang terus berkembang dan berinovasi yang menyebabkan banyaknya permintaan pelanggan. Salah satu cara mengetahui produk yang paling diminati pelanggan yaitu menggunakan data mining dengan mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah Nomor Barang, Nama Barang, Jenis Barang, Satuan, Jumlah (Stok), Jumlah Penjualan dan Nama Pelanggan. Data yang digunakan merupakan data transaksi penjualan pada PT.Ekaputra Prada Indonesia tahun Januari 2018 sampai April 2019. Jumlah data awal sebanyak 928 record, setelah dilakukan proses KDD data menjadi 915 record. Atribut yang digunakan adalah jumlah stok dan jumlah yang dibeli oleh pelanggan. Berdasarkan hasil pengujian K-Means dengan Silhouette Coefficient, diperoleh jumlah cluster terbaik adalah 3 yaitu cluster 1 untuk produk yang paling diminati pelanggan, cluster 2 untuk produk yang cukup diminati pelanggan dan cluster 3 untuk produk yang kurang diminati pelanggan. Dari hasil pengujian tool Rapidminer didapatkan produk yang paling diminati pelanggan pada cluster 0, produk yang cukup diminati pelanggan pada cluster 1 dan produk yang kurang diminatai pelanggan pada cluster 2. Berdasarkan dari kedua pengujian tersebut produk yang paling diminati yaitu Oil dan Dairy. Kata Kunci: Clustering, Data Mining, K-Means, Pelanggan, Rapidminer, Silhoutte Coefficient, Transaksi Penjualan.

Actions (login required)

View Item