Detail Tugas Akhir

PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK CLUSTERING PENJUALAN ALAT BANGUNAN DALAM PENENTUAN STOK BARANG DI PT ESA JAYA MULIA SENTOSA

Rahman Puji, Handri (2020) PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK CLUSTERING PENJUALAN ALAT BANGUNAN DALAM PENENTUAN STOK BARANG DI PT ESA JAYA MULIA SENTOSA. Undergraduate thesis, Universitas muhammadiyah Jember.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
a. Pendahuluan.pdf
PDF
Text
b. Abstrak.pdf
PDF
Text
c. BAB I.pdf
PDF
Text
d. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
e. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
f. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
g. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
h. DAFTAR PUSTAKA.pdf
PDF
Text
i. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
j. ARTIKEL.pdf

Abstract

Kemajuan teknologi informasi sudah semakin berkembang pesat disegala bidang kehidupan. Banyak sekali data yang dapat dihasilkan oleh teknologi informasi yang canggih, mulai dari bidang industri, ekonomi ilmu dan teknologi maupun serbagai aspek kehidupan lainnya. Dalam persainggan bisnis saat ini, kita dituntut untuk senantiasa mengembangkan bisnis agar selalu bertahan dalam persaingan. Untuk mencapai hal tersebut, ada beberapa hal yang bisa dilakukan yaitu dengan meningkatkan kualitas produk, penambahan jenis produk, dan pengurangan biaya operasional perusahaan dengan cara menggunakan analisis data perusahaan.
Algoritma K-Means Clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan data penjualan sebagai pendukung keputusan penjualan untuk barang yang terlaris Data penjualan dikelompokkan menjadi tiga cluster (Laris, Sedang, dan Tidak Laris). Kemudian setiap cluster diklasifikasikan berdasarkan kriteria mana yang lebih diprioritaskan. Cluster dengan penjualan terbesar pada centroid akhir merupakan cluster yang direkomendasikan barang yang terlaris, sedangkan cluster dengan penjualan terkecil merupakan cluster yang barang penjualannya tidak laris.
Pengujian clustering dilakukan sebanyak 20 kali percobaan untuk mendapatkan nilai presisi hasil implementasi metode K-Means. Nilai error presisi pada hasil klasifikasi adalah 0,118 dan Standart Deviasi adalah 0,236. Nilai error presisi yang rendah menunjukkan bahwa nilai presisinya tinggi. Nilai presisi yang tinggi menunjukkan ketetapan data pada setiap percobaan dengan menggunakan 3 cluster juga tinggi.

Kata Kunci : K-Means Clustering, Pelaporan Kejadian Penjualan Alat Bangunan

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci K-Means Clustering, Pelaporan Kejadian Penjualan Alat Bangunan
Subjects 600 Technology and Applied Science > 650 Business > 658 General Management
Divisions Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Date Deposited 03 Mar 2020 06:04
Last Modified 04 Mar 2020 04:26
URI https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/3722

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?