Nurafni Syahfitri, - (2023) Pengelompokan Produk Berdasarkan Data Persediaan Barang Menggunakan Metode Elbow dan K-Medoid. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4 (3). pp. 1668-1675. ISSN 2723-3898

Preview

Text Nurafni Syahfitri.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Persediaan memiliki peran yang sangat penting dalam perusahaan, karena secara tidak langsung berpengaruh bagi perusahaan dalam memperoleh pendapatan. Jika perusahaan tidak memiliki persediaan, maka akan mengalami resiko disebabkan tidak dapat memenuhi keinginan konsumen. Salah satu teknik data mining yang dapat membantu dalam mengolah data untuk memperoleh informasi yang berguna adalah clustering.Tujuan penelitian ini untuk mengelompokan persediaan barang, dengan atribut, intial quantity, quantity sold, danquantity available.Pengelolaan data persediaan barang dengan menggunakan teknik data mining dengan metodeelbowdan k-medoid. Kemudian data yang telah di kelompokan dapat memudahkan toko untuk menentukan persediaan barang dengan cermat dalam hal pengadaan stok barang atau produk.Hasil dari penelitian ini yaitu penggunaan metode elbowdalam menentukan jumlah clusteroptimal menggunakan pythonterdapat pada titik 7 (cluster).Hasil clusteringmenggunakan metode k-medoid dengan elbowmenunjukkan 7 cluster dengan menggunakan tools RapidMiner. Cluster0 memiliki 145 produk, cluster 1 memiliki 135 produk, cluster 2 memiliki 200 produk, cluster3 memiliki 76 produk, cluster4 memiliki 101 produk, cluster5 memiliki 208 produk, dan cluster6 memiliki 135 produk.Dimana pengelompokan clusterberdasarkan kuantitas awal, kuantitas terjual dan kuantitas tersedia dengan nilai yang sama atau mirip. Hasil clusteringmenggunakan metode k-medoidtanpa elbow, proses clusteringmenggunakan 3 clusterdengan tools RapidMiner. Cluster0 memiliki 169 produk, cluster1 memiliki 410 produk, dan cluster 2 memiliki 421 produk. Pengelompokan cluster0 berdasarkan kuantitas terjual dengan kuantitas tersedian jumlah nilainya setara, pengelompokan cluster1 berdasarkan kuantitas terjual lebih banyak, dan pengelompokan cluster 2 berdasarkan kunatitas tersedia lebih banyak. Dari kedua hasil analisa bisa dilihat bahwa analisa menggunakan metode k-medoiddenganelbowcukup baik karena dalam menentukan jumlah cluster optimal menggunakan metode elbowdan hasil clusteringdalam mengelompokan persediaan barang lebih efektif.

Actions (login required)

View Item