Text

Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering Pada Data Penjualan (Studi Kasus : PT. Oasis Waters International)

---

Penilaian

---

Data mining merupakan pola yang penting atau ekstraksi informasi atau menarik dari data yang ada di database yang besar sehingga menjadi informasi yang sangat berharga. Salah satu metode yang terdapat dalam data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah clustering yang merupakan pengidentifikasian objek-objek yang memiliki kesamaan karakteristik tertentu, dan kemudian menggunakan karakteristik tersebut sebagai centroid atau titik pusat awal. Proses Clustering yang akan dilakukan menggunakan K-Means. Pada penelitian tugas akhir ini penulis akan membuat sebuah sistem penerapan data mining menggunakan metode clustering pada data penjualan studi kasus PT Oasis waters International di cabang Palembang, yang tentunya untuk mempermudah atau untuk mengetahui tingkat penjualan produk pada distributor dari masing- masing produk serta merekomendasikan metode pembayaran yang diberlakukan dari masing- masing distributor untuk meningkatkan penjualan. Adapun hasil dari penerapan sistem ini yaitu dapat membantu PT. Oasis Waters International sebagai gambaran bagi pengambilan keputusan perusahaan dalam rangka mendapatkan pola penjualan produk yang diserahkan kepada distributor, serta metode clustering digunakan untuk mengelompokkan distributor menghasilkan tingkat penjualan yang rendah, sedang dan tinggi. Begitu pula dengan aplikasi yang dibangun dapat mengurangi penumpukan data yang kurang dimanfaatkan sebelumnya.
Kata kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, CRISP-DM

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

005.360 7 Agn p

Publisher

Indralaya : Fak. Ilmu Komputer., 2017

Collation

xiv, 84 hlm. : ilus. ; 30 cm + CD

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

005.360 7

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Data mining
Clustering
K-Means
CRISP-DM
Sistem Informasi-Metode Clustering
Program Aplikasi-Data Mining

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Agnes Meita Apifa

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment