UDiNus Repository

Data Mining dengan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering Dalam Kasus Penjualan di PT Sepatu Bata

Ramadhana, Cakra and Lulu W, Yohana Dewi and Diah K. W., Kartina (2013) Data Mining dengan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering Dalam Kasus Penjualan di PT Sepatu Bata. Semantik 2013, 3 (1). pp. 54-60. ISSN 979-26-0266-6

[img]
Preview
PDF - Published Version
Download (457Kb) | Preview

    Abstract

    Data transaksi di sebuah perusahaan retail selalu bertambah seiring dengan perubahan waktu. Data-data tersebut menjadi tumpukan data dalam jumlah yang sangat besar. Dengan memanfaatkan data-data tersebut, proses penggalian data sebagai informasi penting bagi perusahaan dapat dilakukan dengan analisis yang lebih dalam. Salah satu informasinya adalah produk yang laris dan tidak laris di pasaran. Untuk mengetahui hal tersebut, maka dirancang sebuah aplikasi yang berbasis Visual Basic yang mengelola informasi dari data penjualan dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means. Data-data perusahaan berupa jumlah invoice, jumlah barang, dan jenis barang (artikel) sejumlah 1068 record diolah serta dilakukan analisa untuk periode data selama dua bulan, yakni Januari 2013 hingga Februari 2013. Metode Fuzzy C-Means pada aplikasi ini menghasilkan output berupa tiga cluster yaitu laris sebanyak 84,12% produk, kurang laris sebanyak 12,69% produk, dan sangat laris sebanyak 3,17% produk. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Fuzzy C-Means sesuai pada kasus penjualan di PT Sepatu Bata yang diperoleh dengan adanya 91,2% karyawan toko PT Sepatu Bata yang menyatakan bahwa aplikasi ini bekerja dengan sangat baik.

    Item Type: Article
    Subjects: T Technology > Teknik Informatika > INF Informatika
    Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika > INF Informatika
    Semantik 2013 > INF Informatika
    Divisions: UNSPECIFIED
    Depositing User: PSI PSI UDinus
    Date Deposited: 05 Dec 2013 09:04
    Last Modified: 12 Dec 2013 14:35
    URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/5184

    Actions (login required)

    View Item