PENGELOMPOKAN MERK OLI MENGGUNAKAN K-MEANS PADA TOKO SUKA OLI

  • Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Danar Putra Pamungkas Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Tri Krisna Wati Aprilia Universitas Nusantara PGRI Kediri
Abstract views: 16 , PDF downloads: 25
Keywords: pengelompokan, produk, k-means

Abstract

Objektif.  Toko Suka Oli merupakan sebuah stokis yang bergerak dibidang penjualan berbagai merk oli motor yang berlokasi di Kelurahan Sukomoro, Kecamatan Papar, Kabupaten Kediri, Provinsi Jawa Timur.

Material and Metode.  Dalam penelitian ini menggunakan metode Waterfall dalam pengembangan aplikasi dan metode K-Means dalam pengelompokan data.

Hasil.  Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mengelompokan produk menjadi tiga yaitu transansi tinggi, sedang dan rendah.

Kesimpulan hasil pengelompokan produk dapat digunakan untuk acuan prioritas pemesanan produk atau restock produk diperiode mendatang.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Agustin, H. (2018). SISTEM INFORMASI MANAJEMEN MENURUT PRESPEKTIF ISLAM. Jurnal Tabarru’: Islamic Banking and Finance, 1(1), 63–70. https://doi.org/10.25299/jtb.2018.vol1(1).2045
Andrean, R., Fendy, S., & Nugroho, A. (2019). Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 4(1), 5. https://doi.org/10.31328/jointecs.v4i1.998
Arifin, N., Irawan, R. H., & Farida, I. N. (2022). Algoritma K-Means Untuk Memprediksi Stok Bahan Baku Produksi. Seminar Nasional Teknologi & Sains.
Fatmawati, F., & Munajat, J. (2018). Implementasi Model Waterfall Pada Sistem Informasi Persediaan Barang Berbasis Web (Studi Kasus: PT.Pamindo Tiga T). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2(2). https://doi.org/10.30865/mib.v2i2.559
Hidayati, N., & Sismadi, S. (2020). Application of Waterfall Model In Development of Work Training Acceptance System. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 4(1), 75–89. https://doi.org/10.29407/intensif.v4i1.13575
Indriyani, F., & Irfiani, E. (2019). Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means. JUITA : Jurnal Informatika, 7(2), 109. https://doi.org/10.30595/juita.v7i2.5529
Jabbar, J. (2022). SISTEM INFORMASI STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING KMEANS (STUDI KASUS RMD STORE). INFOTECH Journal, 8(1), 70–75. https://doi.org/10.31949/infotech.v8i1.2280
Putra, D. G. E. N., & Purnawati, N. K. (2018). KINERJA MANAJEMEN PERSEDIAAN BARANG DAGANGAN PT. ARTHA DINAMIS SENTOSA BALI. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana, 7(10), 5599. https://doi.org/10.24843/EJMUNUD.2018.v07.i10.p14
Rahmatul, R. (2019). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA BIDIK MISI BAGI MAHASISWA BARU UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Indonesion Journal of Fundamental Sciences, 5(1).
Sallaby, A. F., Alinse, R. T., Sari, V. N., & Ramadani, T. (2022). Pengelompokan Barang Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Hasil Penjualan Di Toko Widya Bengkulu. JURNAL MEDIA INFOTAMA, 18(1), 99–104. https://doi.org/10.37676/jmi.v18i1.2126
Setiawan, S. (2018). Pemanfaatan Metode K-Means Dalam Penentuan Persediaan Barang. PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic, 6(1), 41–48. https://doi.org/10.33558/piksel.v6i1.1398
Triyansyah, D., & Fitrianah, D. (2018). Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing. Jurnal Telekomunikasi Dan Komputer, 8(3), 163. https://doi.org/10.22441/incomtech.v8i3.4174
Published
2023-06-30

PlumX Metrics

How to Cite
Setiawan, A. B., Pamungkas, D. P., & Aprilia, T. K. W. (2023). PENGELOMPOKAN MERK OLI MENGGUNAKAN K-MEANS PADA TOKO SUKA OLI. JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia, 4(1), 26 - 36. https://doi.org/10.46510/jami.v4i1.139
Section
Articles