Detail Cantuman Kembali
PENERAPAN DATA MINING DALAM ANALISIS POLA PENJUALAN PRODUK СЕТАКАN DENGAN K-MEANS CLUSTERING
- Bagikan:
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola
penjualan produk cetakan dengan menerapkan metode data
mining menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data yang
digunakan merupakan data penjualan produk cetakan dari
wilayah Sulawesi, Indonesia. Tahapan penelitian meliputi
exploratory data analysis (EDA), preprocessing data untuk
Keywords:
K-Means, Clustering,
Elbow Method,
Silhouette Score, Pola
Penjualan
normalisasi dan encoding, penerapan metode Elbow untuk
menentukan jumlah cluster optimal, serta evaluasi hasil
clustering menggunakan Silhouette Score. Hasil penelitian
menunjukkan terbentuknya dua cluster optimal dengan nilai
Silhouette Score sebesar 0.56. Masing-masing cluster memiliki
karakteristik produk yang berbeda, di mana Cluster 1 memiliki
keragaman produk yang tinggi, dengan beberapa jenis produk
menonjol namun tidak dominan secara tunggal. Sementara itu,
Cluster 0 cenderung terfokus pada sedikit produk utama yang
mendominasi. Perbedaan ini menunjukkan adanya segmentasi
pasar yang jelas, yang dapat dimanfaatkan dalam strategi
pengelolaan stok, perencanaan produksi, dan pemasaran.
Penelitian ini memberikan wawasan strategis bagi perusahaan
dalam memahami preferensi konsumen berdasarkan distribusi
produk dalam setiap cluster. Untuk pengembangan lebih lanjut,
disarankan penggunaan algoritma alternatif seperti DBSCAN
untuk mengatasi keterbatasan K-Means dalam mengidentifikasi
cluster dengan distribusi data yang tidak beraturan.
Sari, Reina Ahlaq Karim Narsa - 215610006 - Personal Name
Deborah Kurniawati, S.Kom., M.Cs. - Personal Name
Deborah Kurniawati, S.Kom., M.Cs. - Personal Name
044 SAR P R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2025
Yogyakarta
LOADING LIST...
LOADING LIST...