ZAKIATUL, HUSNA (2020) IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN JENIS UDANG TERLARIS PADA UD. TEGAR RIZQI. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER.pdf Download (18kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (14kB)
	Text BAB I.pdf Download (27kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (11kB)

Abstract

Berdagang merupakan salah satu mata pencarian masyarakat yang apabila proses penjualan meningkat terus menerus akan mendapatkan laba yang besar. Dalam penelitian ini, untuk dapat menaikkan angka penjualan udang maka terlebih dahulu harus mengetahui jenis udang yang banyak diminati konsumen sehingga dapat membantu pedagang dalam menganalisa dan meningkatkan stok jenis udang tersebut. Namun banyaknya data penjualan udang membutuhkan pengelompokkan data agar dapat dengan mudah melihat jenis udang manakah yang terlaris. K- Means Clustering merupakan suatu algoritma yang dapat digunakan untuk mengelompokkan data-data tersebut dengan kriteria yang bisa menjadi acuan dalam pengelompokkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini ada 82 data dan data yang menjadi acuan pengelompokkan ada tiga klaster yaitu klaster laris, sedang dan kurang laris. Hasil pengelompokkan oleh K-Means Clustering berdasarkan data acuan atau centroid memperoleh 19 jenis udang kurang laris, 42 jenis udang laris dan 21 jenis udang yang terlaris. Hasil dari penelitian ini dapat menjadi informasi bagi pihak penjual sehingga dapat meningkatkan laba penjualan tersebut. Kata kunci : k-means clustering, data mining, penjualan terlaris

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Yolinda Cesilia
Date Deposited:	22 Nov 2023 07:33
Last Modified:	22 Nov 2023 07:33
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/267

Actions (login required)

View Item