IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PERSEDIAAN BARANG PADA MAHKOTA MART MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING

Sunia, Dina (2025) IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PERSEDIAAN BARANG PADA MAHKOTA MART MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING. Masters thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (118kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (499kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (32kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (942kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (125kB)

Abstract

Penelitian ini menganalisis data penjualan di Mahkota Mart menggunakan K-Means Clustering secara manual dan menggunakan tools RapidMiner yang berguna untuk mengatasi masalah persediaan dan penjualan yang tidak sesuai. Data meliputi harga pokok, harga jual, stok awal, jumlah terjual, dan sisa stok dari 3609 item. Hasil menunjukkan perbedaan signifikan dalam jumlah item di setiap cluster. Pada perhitungan manual, cluster 1 berisi 607 item, cluster 2 berisi 2153 item, dan cluster 3 berisi 849 item. Dengan RapidMiner, cluster 1 berisi 3103 item, cluster 2 berisi 19 item, dan cluster 3 berisi 487 item. Hasil Cluster Optimal pada Davies Bouldin Index (DBI) k=3 dengan nilai -0.441, ini menunjukkan bahwa pembagian data menjadi tiga cluster (k=3) memberikan nilai DBI terendah, yang dapat diinterpretasikan sebagai pembentukan cluster yang lebih baik dan lebih terpisah. Metode ini membantu Mahkota Mart mengurangi resiko kehabisan stok atau penumpukan barang.

Actions (login required)

View Item