Delfiano, Titania (2023) PENERAPAN DATA MINING PADA TOKO BLESSING UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS. Skripsi thesis, Universitas Buddhi Dharma.
Text
COVER - BAB III.pdf - Published Version Download (3MB) |
|
Text
BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text
BAB V - LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (914kB) |
Abstract
Aktivitas penjualan yang berjalan setiap harinya menghasilkan data transaksi dalam jumlah banyak yang dapat menjadi tumpukan data. Hal ini juga terjadi disebuah toko penjualan tas yang bernama Toko Blessing. Toko Blessing adalah salah satu usaha penjualan tas yang berfokus pada perlengkapan sekolah anak dengan berbagai kategori seperti tas sekolah, tas botol minum dan tas kotak makan yang memiliki beberapa varian model dan motif pada tiap kategorinya. Dengan banyaknya variasi produk dan pembuatan laporan yang masih secara manual, Toko Blessing menghadapi kesulitan untuk menentukan produk mana yang laris terjual dan perlu ditambahkan dalam jumlah banyak untuk memenuhi permintaan pembeli dan menghindari penumpukan produk yang kurang diminati. Dengan ketersediaan data penjualan yang besar, jika diolah dengan baik data tersebut dapat digunakan untuk merancang strategi bisnis yang tepat. Metode K-means digunakan karena dapat mempermudah pihak toko dalam menganalisis dan mengelompokan data untuk mengetahui tingkat dari produk melalui data transaksi penjualan yang berjumlah besar yang dapat dilakukan secara cepat. Metode K-means bertujuan untuk menentukan pola penjualan dengan melihat transaksi penjualan Toko Blessing untuk membantu mengetahui produk mana yang sering terjual/laris terjual dan untuk memprediksi penjualan pada masa mendatang. Dari aplikasi data mining menggunakan metode K-means dihasilkan laporan penjualan berdasarkan dari data transaksi penjualan Januari 2021 sampai dengan Desember 2022 sebanyak 1.188 data, yang nantinya dapat digunakan untuk membantu Toko Blessing dalam mengambil keputusan produk mana yang unggul untuk memprediksi penjualan pada tahun yang mendatang.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Algoritma K-means, Clustrering, Penjualan |
Subjects: | 000 Karya Umum > 005 Pemograman > 005.74 Database |
Divisions: | Fakultas Sains & Teknologi > Teknik Informatika |
Depositing User: | Hariyanto Rie |
Date Deposited: | 01 Mar 2024 03:27 |
Last Modified: | 01 Mar 2024 03:27 |
URI: | https://repositori.buddhidharma.ac.id//id/eprint/2039 |
Actions (login required)
View Item |