PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN KAOS DI CV. METHA GROSIR UNTUK OPTIMALISASI DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL CLUSTERING
Author (Penulis)
MEGA RENITA JANUARTOUniversitas Nusantara PGRI Kediri
Author Identity (NPM)
14.1.03.02.0080Abstract
ABSTRAK
CV. Metha Grosir merupakan perusahaan yang ebrgerak dibidang industri pakaian yang lebih mengacu pada kaos. Perusahaan ini melakukan kegiatannya berdasarkan pesanan pelanggan yang diterima melalui order dari perorangan, toko, maupun instansi pemerintah. Dengan banyaknya type kaos yang dibuat semakin banyak pula jumlah orderan yang diterima dan dikerjakan oleh CV. Metha Grosir.
Permasalahan yang ada pada perusahaan adalah sulit mengarsipkan data penjualan karena belum dibuat berdasarkan urutan tanggal. Masalah lain perusahaan sulit menentukan pelanggan mana yang menjadi pelanggan prioritas dengan mengacu pada pesanan yang banyak dan jarak jauh dari perusahaan.
Penelitian ini menggunakna metode Hierarchical Clustering Complete Linkage untuk mengolah data penjualan, menentukan pelanggan prioritas dan non prioritas. Proses tersebut meliputi menginputkan data pemesanan dan mengolah data pemesaanan yang mengacu pada jarak (Km) dan jumlah pemesanan.
Dari hasil pengujian sistem yang dilakukan pada aplikasi ini, hasil untuk pelanggan prioritas dan non prioritas diperoleh dengan jumlah data pemesanan 15 dengan status 8 ready atau siap untuk dikirim, 5 proses atau yang masih diproduksi, dan 2 terkirim. Data yang statusnya ready akan dicluster dan akan menghasilkan data output berupa data pemesnaan yang akan dikirim terlebih dahulu yang nantinya akan menjadi pelanggan prioritas. Dari hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Hierarchical Clustering dapat digunakan untuk mengolah data pemesanan yang banyak.
KATA KUNCI: Penjualan Kaos, Metha Gorsir, Hierarchical Clustering.
Keyword
aReference
Anhar, S.T. 2010. Panduan Menguasai PHP & MySQL Secara Otodidak. (Online).Tersedia: https://books.google.co.id. Diakses pada 10 Januari 2018.
Arianto, Yoppy Ratna. 2015. Penerapan Data Mining Pada Penjualan Hardisk Untuk Optimalisasi Distribusi Menggunakan Metode Clustering.Tersedia: https://www.simki.unpkediri.ac.id. Diunduh pada 14 Maret 2017.
Indrajana, S.Kom, M.Kom. 2011. Bedah Kilat Pengantar dan Sistem Basis Data.(Online).Tersedia https://books.google.co.id. Diakses 20 September 2017.
Ir. Yuniar Supardi. 2015. Mudah dan Cepat Membuat Program Skripsi. (Online).Tersedia: https://books.google.co.id. Diakses 15 Oktober 2017.
Kusrini, Emha Taufiq Luthfi. 2009. Algoritma Data Minin. Universitas Amikom.Tersedia: https://books.google.co.id , dikses pada 20 September 2017.
Kosasi, Sandi. 2015. Perancanagn Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web dalam memasarkan mobil bekas. Tersedia: http://www.schoolar.google.com. Diunduh 07 Februari 2018.
Mandala, Eka Praja Wiyata, S.Kom, M.Kom. 2015. Data Mining Menggunakan Bayesian Classifer Untuk Menentukan Kelayakan Kendaraan Yang Akan DijualShowroom Motor Bekas. Tersedia: https://www.schoolar.google.com. Diunduh pada 28 April 2018.
Maniah. 2017. Analisis Perancanagn Sistem Informasi. (Online). Tersedia: https://books.google.co.id. Diakses pada 10 Januari 2018.
Marthasari, Gita Indah. 2016. Analisa Data Pendidikan Menggunakan Pendekatan Data Mining. Jurnal Simantec, (Online). Tersedia: https://www.umm.ac.id. diunduh 14 April 2018.
Nurcahyono, Fendi. 2012. Pembangunan Aplikasi Penjualan dan Stok Barang Pada Toko Nuansa ElektronikPacitan.Tersedia: https://www.schoolar.google.com . Diunduh pada 14 Maret 2017.
Prasetya, E (2012), Data mining konsep dan Aplikasi menggunakan Matlab. Yogyakarta; Andi.
Putri, Tri Utami. 2013. Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Pada Toko Buku Gramedia Menggunakan Metode Clustering.Tersedia: https://www.schoolar.google.com. Diunduh pada 26 Maret 2018.
Rivai, Dani Ainur dan Bambang Eka Purnama. 2014. Pengembangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis WEB Pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Miftahul Huda Ngadirgo. Tersedia : https://ijns.org . Diunduh 14 Juli 2018.
Zahrotun, Lisna. 2015. Analisis Pengelompokan Jumlah Penumpang Bus Trans Jogja Menggunakan Metode Clustering K-Means dan Agglomerative Hierarchical Clustering(AHC). Tersedia: https://www.schoolar.google.com. Diunduh pada tanggal 26 Maret 2018.
