SARIPA, HASIPAH (2025) IMPLEMENTASI DATA MINING TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING DENGAN METODE K-MEANS. Diploma thesis, Universitas Sulawesi Barat.
![[thumbnail of SKRIPSI Saripa Hasipah D0218516.pdf]](https://repository.unsulbar.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
SKRIPSI Saripa Hasipah D0218516.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
![[thumbnail of SKRIPSI Saripa Hasipah D0218516_organized.pdf]](https://repository.unsulbar.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
SKRIPSI Saripa Hasipah D0218516_organized.pdf
Download (1MB)
Abstract
Perkembangan teknologi informasi yang pesat mendorong pemanfaatan data dalam pengambilan keputusan bisnis, salah satunya dengan penerapan data mining. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data transaksi penjualan produk pada toko Mandar Sutera menggunakan algoritma K-Means clustering. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam menentukan jumlah stok barang berdasarkan tingkat penjualan. Metode K-Means digunakan karena kemampuannya dalam mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan atribut, yaitu stok awal, stok keluar, dan stok akhir. Penelitian ini menggunakan 29 data produk dan dilakukan proses preprocessing, penentuan jumlah cluster (k=3), perhitungan jarak menggunakan Euclidean Distance, serta evaluasi hasil dengan menghitung nilai centroid baru. Hasil pengelompokan menghasilkan tiga kategori penjualan: sangat laris, laris, dan kurang laris. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python. Pengujian dengan metode Silhouette Score 0,6151 menunjukkan bahwa cluster
yang terbentuk memiliki kualitas cukup baik hasil tersebut menunjukkan bahwa silhouette score efektif dalam menilai kualitas pengelompokan dan menunjukkan K-Means memberikan hasil yang lebih baik. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pemilik usaha dalam mengelola stok produk secara lebih
efektif dan efisien.
The rapid development of information technology encourages the use of data in business decision making, one of which is by implementing data mining. This study aims to group product sales transaction data at the Mandar Sutera store using the K-Means clustering algorithm. The main problem faced is the difficultyin determining the amount of stock based on sales levels. The K-Means method is used because of its ability to group data into several clusters based on attribute similarities, namely initial stock, outgoing stock, and final stock. This study uses 29 product data and is carried out by preprocessing, determining the number of clusters (k=3), calculating the distance using Euclidean Distance, and evaluating the results by calculating the new centroid value until convergence. The clustering results produce three sales categories: very popular, popular, and less popular. Implementation is carried out using the Python programming language. Testing with the Silhouette Score method 0.6151 shows that the cluster formed has quite good quality, these results indicate that the silhouette score is effective in assessing the quality of the grouping and shows that K Means provides better results. This study is expected to be a reference for business owners in managing product stock more effectively and efficiently.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Data Mining, K-Means Clustering, Python, Mandar Sutera |
Subjects: | FAKULTAS TEKNIK > Informatika |
Divisions: | Fakultas Teknik |
Depositing User: | Unnamed user with email Nurhasyim@gmail.com |
Date Deposited: | 07 Jul 2025 07:22 |
Last Modified: | 07 Jul 2025 07:22 |
URI: | https://repository.unsulbar.ac.id/id/eprint/2114 |