PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA K-MEANS DENGAN KNN UNTUK MENENTUKAN SASARAN PROMOSI PENJUALAN PADA CV. BOROBUDUR PRIMA SEJAHTERA
Author (Penulis)
ARI ANDRIYANSYAHUniversitas Nusantara PGRI Kediri
Author Identity (NPM)
14.1.03.02.0035Abstract
ABSTRAK
CV. Borobudur Prima Sejahtera merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang distribusi makanan ringan. Tidak hanya CV. Borobudur Prima Sejahtera masih cukup banyak perusahaan-perusahaan lain yang bergerak dalam bidang yang serupa. Hal itu tentu saja menimbulkan persaingan bisnis antar perusahaan dan harus selalu memikirkan cara-cara untuk terus survive dan jika mungkin mengembangkan skala bisnis mereka. Untuk mencapai hal itu, ada tiga kebutuhan bisnis yang dapat dilakukan, yaitu penambahan jenis maupun peningkatan kapasitas produk, pengurangan biaya operasional perusahaan, dan peningkatan efektivitas pemasaran serta keuntungan. Agar bisa memenuhi kebutuhan-kebutuhan bisnis diatas banyak cara yang dapat ditempuh salah satunya melakukan analisis data perusahaan CV. Borobudur Prima Sejahtera.
Dalam laporan ini menjelaskan penelitian, perencanaan serta pengimplementasian hasil penjualan serta untuk mengetahui wilayah dan produk yang penjualannya rendah. Dengan menggunakan kombinasi metode K-Means dan K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai metode dalam mengetahui tingkat penjualan wilayah serta produk yang paling rendah, sang penulis juga menggunakan notepad++ sebagai editor, XAMPP sebagai controller, PHPMyAdmin sebagai DBMS, bahasa pemrograman HTML5, PHP, CSS, dan JS(Javascript) menjadi sebuah website.
Permasalahan penelitian ini adalah Bagaimana cara menerapkan data mining pada penjualan produk makanan ringan di CV. Borobudur Prima Sejahtera menggunakan kombinasi metode proses K-Means dan K-Nearest Neighbor (KNN)? Bagaimana merancang sebuah sistem untuk mengetahui sasaran promosi penjualan?
Kesimpulan Sistem berhasil dibangun untuk menerapkan data mining pada penjualan produk makanan ringan di CV. Borobudur Prima Sejahtera menggunakan kombinasi metode K-Means dan K-Nearest Neighbor (KNN) dengan hasil akhir yang lebih mudah dipahami dan lebih optimal. Perancangan sistem menggunakan kombinasi metode K-Means dan K-Nearest Neighbor (KNN) bisa digunakan untuk mengetahui sasaran promosi penjualan.
Pada proses pengujian, seluruh menu dan tombol telah diuji dan sesuai dengan rancangan awal oleh penulis. Sehingga “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE ALGORITMA K-MEANS DENGAN KNN UNTUK MENENTUKAN SASARAN PROMOSI PENJUALAN PADA CV. BOROBUDUR PRIMA SEJAHTERA” dapat digunakan oleh pengguna dengan baik.
Kata kunci : Clustering, Klasifikasi, Website, K-Means, K-Nearest Neighbor (KNN).
Keyword
aReference
DAFTAR PUSTAKA
Arsyad, Al, Deny. 2007. Aplikasi Berbasis Web Jurnal Bahasa Pemrograman di akses pada 12 Desember 2012.
Azzolini J, “Introduction to Systems Engineering Practices”, 2000.
Dickry Maulana, Muhammad Ihsan Zul, Silvana Rasio Henim 2014. Sistem Cerdas Untuk Rekomendasi Kelayakan Penjualan Mobil Bekas Dengan Menggunakan Kombinasi Algoritma K-Means dan KNN. Jurnal Aksara Komputer Terapan, Vol 3 (1).
Elly Muningsih, Sri Kiswati. 2015. Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Menentukan Stok Barang. Jurnal Bianglala Informatika,Vol 3 (1): 10-17.
Frengki Prasetyo. 2017. Sistem Rekomendasi Penjualan Hasil Bumi Menggunakan Metode K-Means. Simki-Techsain,Vol. 1 (10): 1-7.
James D, Il-Yeong Song, Ioanna L, “An Analysis of Structural Validity in Entity-Relationship Modeling”, Drexel University College of Information Science and Technology, Philadelphia, 2002.
Kadir, Abdul. 2009. Membuat Aplikasi Web dengan PHP+Database MySQL. Yogyakarta : Andi Offset
Kustiyaningsih, Yeni., R.A. Devie. 2011., Pemrograman Basis Data Berbasis Web Menggunakan PHP & MySQL. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Pahlevy, Adam, “Membuat Aplikasi Rental Movie dengan Visual basic 6.0”, Jakarta:Elex Media Komputindo, 2010.
Pramudiono, Iko. (2009). Pengantar Data Mining : Menambang Permata di
Gunung Data, http://ilmukomputer.org/2008/11/25/pengantardata-mining.
Santoso, S. 2010. Statistik Multivariat. Jakarta: Elex Media Komputindo.
SEVOCAB: Software and Systems Engineering Vocabulary, 31 July 2008.
Sutrisno, Afriyudi, Widiyanto. 2013. Penerapan Data Mining Pada Penjualan Menggunakan Metode Clustering. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer, Vol. 10 (10): 1-11.
Syaifullah (2010:15), Dalam aplikasinya, data mining sebenarnya merupakan bagian dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD)
Tahta Alfina, Budi Santosa, dan Ali Ridho Barakbah. 2012. Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means dan Gabungan Keduanya Dalam Membentuk Cluster Data. Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rachman Hakim, Surabaya 60111.
Teddy Sanjaya. 2013. Penerapan Data Mining Untuk Meningkatkan Penjualan Pupuk Di Pemasaran Pusri Daerah Sumatera Selatan. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer, Vol 10 (10): 1-9.
Vena Bestania Guslina. 2017. Penerapan Metode Clustering Untuk Mendukung Strategi Penjualan Dan Rekomendasi Menu Di Kafe Kennedy. Simki-Techsain, Vol. 1 (9): 1-8.
Wahana Komputer. 2009. ShortCouse: PHP Progamming. Yogyakarta: Andi
Winarno, Edy, dan Priyo Utomo, 2010. 8 jam menaklukan internet dan membuat website sendiri, Yogyakarta : GARAHILMU.
Windyana, Putri. 2009. Pemrograman Web Dengan PHP. (online). tersedia: https://adhelesmana.files.wordpress.com/pemrograman-web-dengan-php-tugas-3.doc, diunduh 03 Januari 2018
Yoppy Ratna Arianto. 2016. Penerapan Data Mining Pada Penjualan Hardisk Untuk Optimalisasi Distribusi Menggunakan Metode Clustering. Skripsi. Tidak dipublikasikan. Kediri. Fakultas Teknik-Prodi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI.
