PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN INDOMIE GORENG DI KABUPATEN KEDIRI UNTUK OPTIMALISASI DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING


Author (Penulis)

MUHAMAD EDI PURNOMO
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

14.1.03.02.0191

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pengaruh teknologi yang berkembang pesat di era globalisasi sekarang. Hal itulah yang membawa pengaruh besar terhadap pelaku – pelaku usaha untuk selalu menciptakan berbagai Teknik agar dapat terus survive. Dan dalam rangka menghadapi persaingin bisnis dan meningkatkan pendapatan perusahaan, managemen dituntut untuk dapat mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi promosi yang baik kepada konsumen. Oleh karena itu, dengan banyaknya data – data yang tidak diolah secara baik pada Kantor Indofood distrik Kediri. Juga dengan kurangnya metode strategi promosi yang akan lebih baik apabila diterapkan dengan memanfaatkan data – data yang ada melalui pengaplikasian teknologi. Diharapkan dengan adanya sistem ini, maka pelanggan akan lebih tertarik untuk membeli Indomie lebih banyak.

Permasalahan dalam penelitian ini adalah (1) Bagaimana pengelompokan data menggunakan algoritma k-means clustering ? (2) Bagaimana menentukan strategi promosi yang baik kepada pelanggan Indomie di Kabupaten Kediri ? (3) Bagaimana cara menentukan distribusi yang baik kepada pelanggan Indomie di Kabupaten Kediri ?. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) Mengetahui kelompok data yang terdiri atas prioritas dan non prioritas. (2) Membantu menentukan strategi promosi yang baik melalui pemilihan pelanggan prioritas. (3) Membantu memberikan pelayanan maksimal kepada pelanggan Indomie di Kabupaten Kediri.

Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokan data pelanggan prioritas dan data pelanggan non prioritas. Dengan data jarak, pesanan dan status sebagai acuan perhitunganya.

Berdasarkan hasil dari pengujian aplikasi yang dilakukan oleh 10 user secara kuesioner yaitu dengan nilai total (1) Tampilan Program SB (Sangat Baik) : 50%, B   (Baik) : 43%, C (Cukup) : 7%, K   (Kurang) : 0%, SK (Sangat Kurang) : 0%. (2) Kegunaan Sistem SB (Sangat Baik) : 60%, B   (Baik) : 40%, C   (Cukup) : 0%, K   (Kurang) : 0%, SK (Sangat Kurang : 0%. (3) Akurasi Sistem SB (Sangat Baik) : 30%, B   (Baik) : 40%, C (Cukup) : 30%, K (Kurang) : 0%, SK (Sangat Kurang) : 0%. Dari hasil kuesioner, dapat disimpulkan bahwa aplikasi sudah berjalan dengan baik.


Keyword

DATA MINING, OPTIMALISASI, CLUSTERING

Reference

Al Fatta, Hanif. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Yogyakarta : Andi.

Jogiyanto. 2008. Metodologi Penelitian Sistem Informasi. Yogyakarta : CV Andi Offset.

Jogiyanto, H.M. 2005. Analisa dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis. Yogyakarta : ANDI.

Community, eWolf. 2012. Indeks Lengkap Syntax. , Yogyakarta : eWolf Community,MediaKom.

Dhuhita Winda M.P. 2015. Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita. Jurnal Informatika, (Online) 15 (2) :160 – 174, Tersedia :https://media.neliti.com/media/publications/103765-ID-clustering-menggunakan-metode-k-mean-unt.pdf, diunduh 12 Desember 2018.

Kusrini dan Luthfi, E. T., 2009, Algoritma Data Mining. Yogyakarta : Andi Offset.

Larose , Daniel T, 2005, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, John Willey & Sons. Inc.

Mustakini. 2009. Bab 2 Widuri KKP (Online). Tersedia: http://widuri.raharja.info/index.php/BAB_II_WIDURI_KKP, di unduh 18 September 2018.

Nasari, Fina. 2015. Penerapan K-Means clustering pada data penerimaan mahasiswa baru (studi kasus : universitas potensi ulama). SEMNASTEKNOMEDIA, 3(1) : 73 – 78.

Purnomo, M.E. 2019. Penerapan Data Mining Pada Penjualan Indomie Goreng di Kabupaten Kediri Untuk Optimalisasi Distribusi Menggunakan Metode Clustering. Skripsi. Fakultas Teknik, Teknik Informatika, universitas Nusantara PGRI Kediri.

Rudianto, Arief M. 2011. Pemrograman Web Dinamis menggunakan PHP dan MySQL. Yogyakarta : C.V ANDI OFFSET.

Sukamto, R.A. dan Shalahuddin, M. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika.

Sutrisno., Afriyudi & Widiyanto. 2013. Penerapan Data Mining Pada Penjualan Menggunakan Metode Clustering Study Kasus Pt. Indomarco Palembang. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol.x No.x,: 1-11.

Tan. (Ed). 2006. Anvanced Clustering Teori dan Aplikasi. Deepublish.

Turban, E., dkk. 2005. Decicion Support Systems and Intelligent Systems.Yogyakarta: Andi Offset.

Winardi. 1999. Pengantar Tentang Teori Sistem dan Analisis Sistem.

Zahrotun, Lisna. 2015. Analisis Pengelompokan Jumlah Penumpang Bus Trans Jogja Menggunakan Metode Clustering K-Means dan Agglomerative Hierarchical Clustering (Ahc). Jurnal Informatika. 9(1) : 1039 - 1047.


PUBLISHED

2019-02-13

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 03 No. 01 Tahun 2019

Download PDF

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UN PGRI Kediri.

Jl. KH. Ahmad Dahlan 76 Mojoroto Kota Kediri

Designed by BootstrapMade