Clustering Data Nilai Ujian Akhir Semester Menggunakan Algoritma Data Mining K-Means

Maulana, Indra; Rosalina, Utami

doi:10.58660/periskop.v1i2.10

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…KDD menggunakan beberapa algoritma yang bersifat belajar mandiri (self-learning) untuk menyimpulkan pola yang berguna dari data yang diproses. Prosesnya adalah berupa umpan balik dari sebuah perulangan (loop) konstan yang tertutup, di mana banyak iterasi terjadi antara berbagai langkah sesuai dengan permintaan algoritma dan interpretasi pola (Muliono & Sembiring, 2019).…”

Section: Metode Metode Penelitianunclassified

Klasterisasi Tingkat Penjualan pada Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means

Harjono,

Utami,

Putri

2023

jitika

View full text Add to dashboard Cite

Pengolahan data penjualan merupakan salah satu cara bagi perusahaan dalam menunjang pengambilan keputusan ke depannya. Salah satu cara mengolah data penjualan yaitu melakukan klasterisasi dengan teknik data mining yang hadir sebagai solusi perusahan untuk bisa mengolah data penjualan yang dimiliki dengan melakukan proses yang menghasilkan pengetahuan baru. Pengetahuan yang didapatkan dari data-data yang dimiliki biasa disebut sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari langkah-langkah seperti; pemilihan data, pembersihan data, pencarian pola (data mining), dan interpretasi. Pada penelitian ini, penulis akan membahas teknik dan aplikasi data mining menggunakan algoritma K-Means yang diaplikasikasikan dengan bahasa pemrograman Python. Penelitian dilakukan di perusahaan startup Panak.id dengan mengakses data penjualan produk olahan ternak pada periode Juli 2021 – Juli 2022. Hasil penelitian menunjukkan tingkat penjualan produk didominasi oleh produk-produk yang masuk ke dalam kategori kurang laris. Hal ini menunjukkan bahwa dari banyaknya jenis produk yang ditawarkan oleh Panak.id, masih banyak produk yang kurang diminati oleh masyarakat. Dari pengetahuan tersebut, pihak perusahaan dapat mengambil keputusan terkait strategi penjualan maupun inovasi pada produk-produk yang kurang laris dengan harapan dapat lebih meningkatkan penjualan. Selain itu, pihak perusahaan juga dapat menjadikan pengetahuan ini sebagai prediksi dalam hal pengontrolan stok agar produk-produk yang kurang laku dapat lebih terawasi produksinya untuk menghindari penumpukan stok di gudang.

show abstract

Section: Metode Metode Penelitianunclassified

Klasterisasi Tingkat Penjualan pada Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means

Harjono,

Utami,

Putri

2023

jitika

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Teknik data mining dengan metode k-means bertujuan agar pihak Perpustakaan dapat mengetahui pengelompokan buku antara buku yang dipinjam diperoleh dari transaksi peminjam buku dari daftar buku pengunjung agar dapat mengetahui buku yang banyak dipinjam sehingga pihak Perpustakaan dapat menambah jumlah koleksi buku tersebut [4]. Dengan adanya persediaan buku…”

Section: A Pendahuluanunclassified

Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means

Yulia

Silalahi

2021

ijcs

View full text Add to dashboard Cite

Perpustakaan sebagai sarana sumber informasi dan ilmu pengetahuan untuk menyimpan bahan pustaka menggali ilmu sumber informasi. Penelitian dilakukan pada salah satu Perpustakaan yang ada di kota Batam. Perpustakaan ini memiliki beragam koleksi buku seperti buku umum, karya ilmiah, bahasa, sejarah, dan lain sebagainya. Permasalahan yang terjadi buku yang dipinjam kadang tidak tersedia, selain itu jumlah buku yang dipinjam tidak tahu sehingga pihak Perpustakaan melihat kembali catatan transaksi meminjam buku pada buku tamu. Untuk itu dibuatlah suatu sistem dengan pengolahan jumlah data yang besar dengan teknik data mining metode k-means. Dari hasil penelitian buku yang banyak dipinjam terdapat pada cluster 1 sebanyak 9 item, buku yang paling sedikit dipinjam terdapat pada cluster 2 sebanyak 15 item, buku yang cukup banyak dipinjam terdapat pada cluster 0 sebanyak 12 item.

show abstract

Clustering Data Nilai Ujian Akhir Semester Menggunakan Algoritma Data Mining K-Means

Cited by 2 publications

References 6 publications

Klasterisasi Tingkat Penjualan pada Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means

Klasterisasi Tingkat Penjualan pada Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means

Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means

Contact Info

Product

Resources

About