YOGI FERDIAN Primary Author mixed material bibliography JAKARTA USNI 2016 id Indonesia

Text

Menumpuknya barang yang tidak laku terjual di toko menimbulkan masalah tersendiri bagi toko tersebut, hal ini karena barang yang datang tidak sesuai dengan keinginan pembeli dan tidak terkelompoknya antara barang yang laku dan tidak laku sehingga dalam pemesanannya tidak terkontrol. Ketersediaan data yang cukup besar yang dihasilkan dari data transaksi penjualanpun belum dimanfaatkan perusahaan secara optimal untuk mendapatkan informasi tersembunyi terkait untuk pengembangan perusahaan. Dalam hal ini penerapan data mining mampu menjadi solusi dalam mengelompokkan barang-barang sesuai dengan ciri-ciri terdekatnya dan dapat menjadi solusi untuk management menganalisis data tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk dapat mengelompokkan data–data transaksi sesuai dengan ciri-ciri terdekatnya. Dan metode yang digunakan adalah data mining dengan algoritma k-means sehingga dihasilkan pengelompokan atau clustering dari data transaksi dari barang-barang yang laku sampai yang tidak laku terjual. YOGI FERDIAN DATA MINING CLUSTERING NONE Institutional Repository USNI Universitas Satya Negara Indonesia TI 2016 08160280 Perpustakaan USNI Kampus A TI 2016 CLUSTERING DATA TRANSAKSI PENJUALAN PT. METRO DEPARTMENT STORE INDONESIA BERBASIS DATA MINING DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS 611 2019-03-29 09:50:21 2025-04-10 21:07:54 machine generated