IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN MINAT KONSUMEN PADA PRODUK ONLINE SHOP

ALI KHOFI LUTFI, MUHAMMAD (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN MINAT KONSUMEN PADA PRODUK ONLINE SHOP. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
JURNAL.pdf

Download (325kB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (149kB)
[img] Text
PENDAHULUAN.pdf

Download (462kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (209kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (395kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (371kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (333kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (142kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf

Download (4MB)

Abstract

Perkembangan teknologi internet saat ini begitu pesat dalam berbagai bidang, tak terkecuali dalam dunia bisnis. hal ini dapat dilihat dengan munculnya berbagai usaha dibidang penjualan berbasis online atau biasa disebut Online shop. Semakin besar sebuah Online shop maka semakin banyak transaksi yang dilakukan, serta dapat menarik data yang begitu besar pula. Dalam kegiatan transaksi penjualan, minat konsumen terhadap penjualan suatu produk dapat diukur dari banyaknya jumlah transaksi penjualan yang dilakuan. Nantinya informasi tersebut dapat digunakan sebagai penentuan strategi pemasaran. Maka dibutuhkan sebuah Teknik data mining untuk mendapatkan berbagai informasi yang bermanfaat bagi perusahaan. K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah Cluster paling optimal yaitu 3 Cluster dengan nilai DBI 0.469 dan dari 2708 data penjualan terdapat 50 produk merupakan anggota Cluster 1, 355 produk anggota Cluster 2 dan 2303 produk anggota Cluster 3. Diharapkan penelitian ini dapat bermanfaat untuk perusahaan dan sebagai acuan untuk penelitian selanjutnya. Kata Kunci: Minat Konsumen, K-Means Clustering, Online Shop

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: 600 Technology and Applied Science > 620 Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1 - Undergraduate Thesis)
Depositing User: rahma wahyu ningsih
Date Deposited: 07 Dec 2020 02:23
Last Modified: 07 Dec 2020 02:23
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/7165

Actions (login required)

View Item View Item