Data Mining Untuk Menentukan Produk Laris dan Tidak Laris Dengan Metode K-Means Clustering dan Weighted Moving Average

Samsudin, Angga Radlisa (2020) Data Mining Untuk Menentukan Produk Laris dan Tidak Laris Dengan Metode K-Means Clustering dan Weighted Moving Average. Naskah Publikasi Program Studi Informatika.

[img] Text (NASKAH PUBLIKASI)
NASKAH PUBLIKASI SKRIPSI.docx

Download (550kB)

Abstract

Toko Mitra 10 Maguwoharjo merupakan toko yang menjual berbagai macam alat elektronik tetapi belum ada sistem untuk mengatur proses ketersediaan stok barang, sehingga sering menimbulkan kebingungan dalam proses penambahan stok karena tidak diketahui barang apa yang diminati oleh pembeli. Data yang dihasilkan bertujuan mempermudah pemilik toko untuk mengkategorikan produk laris dan tidak laris serta pemilihan produk untuk purchase order diperiode selanjutnya. Penelitian ini menggunakan metode k-means clustering untuk mengelompokkan data dan weighted moving average untuk memperkirakan nilai pada periode selanjutnya. Variabel yang digunakan adalah data selama 1 tahun terhitung dari bulan Januai-Desember 2019. Berdasarkan pengujian melalui perhitungan manual dan sistem maka disimpulkan bahwa penggunakan metode k-means clustering dan weighted moving average dapat digunakan untuk menentukan barang yang laris dan tidak laris dengan hasil 25 barang termasuk laris dan 4 barang tidak laris. Hasil tersebut dapat digunakan untuk menentukan purchase order diperiode selanjutnya serta sistem yang dibuat memiliki validasi yang tinggi.

Item Type: Article
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Perpustakaan Kampus 3
Uncontrolled Keywords: Data Mining, Cluster Analysis, K-Means Clustering, Weight Moving Average
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Teknik Informatika UMBY
Date Deposited: 04 Mar 2020 05:57
Last Modified: 04 Mar 2020 05:57
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/8346

Actions (login required)

View Item View Item