Detail Cantuman

Informasi


Akses Katalog Publik Daring - Gunakan fasilitas pencarian untuk mempercepat penemuan data katalog


Text

IMPLEMENTATION OF K-MEANS ALGORITHM TO DETERMINE THE SALES PATTERN OF MOTORCYCLE VARIANTS AT PT. SERIMPI MAKMUR SEJATI

PT. Serimpi Makmur Sejati merupakan dealer sepeda motor resmi yang
didirikan pada tahun 1997 dan menjadi salah satu dealer yang sukses berkembang
di kawasan Jakarta Barat. Penentuan stok sepeda motor sepenuhnya dilakukan
oleh pihak produsen. Stok yang diberikan disesuaikan dengan kemampuan
penjualan dealer tersebut. Agar dealer tersebut dapat bertahan, kemampuan
penjualan harus dipertahankan atau bahkan ditingkatkan agar stok yang diberikan
tidak berkurang. Oleh karena itu, dibutuhkan strategi khusus dalam melakukan
promosi untuk dapat meningkatkan penjualan.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola penjualan varian sepeda
motor menggunakan algoritma K-Means dan atribut yang digunakan adalah jenis
sepeda motor, kapasitas mesin, harga sepeda motor dan warna sepeda motor. Dan
diketahui bahwa sepeda motor yang diminati adalah sepeda motor matic dan
bebek dengan kapasitas mesin 110 cc, harga dibawah 20 juta, warna hitam dan
merah hitam. Kemudian sepeda motor matic dan sport dengan kapasitas mesin
150 cc, harga dibawah 33 juta, warna hitam. Dan sepeda motor sport dengan
kapasitas mesin 150 cc, harga dibawah 35 juta, warna hitam merah. Dengan
mengetahui sepeda motor yang diminati maka akan diketahui sepeda motor mana
yang kurang diminati dan berpotensi tidak laku. Hasil dari penelitian ini
diharapkan dapat membantu pihak perusahaan dalam menentukan strategi
promosi yang tepat.

 Ketersediaan

#
Perpustakaan USNI Kampus A (SKRIPSI) Location name is not set
8190024
Tersedia

  Informasi Detail

Judul Seri
-
No. Panggil
-
Penerbit
 : USNI  : JAKARTA
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas