Analisis Data Penjualan Menggunakan Cross Industry Standard Process For Data Mining dan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko IBU AGUS

Firnanda, Irma (2025) Analisis Data Penjualan Menggunakan Cross Industry Standard Process For Data Mining dan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko IBU AGUS. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

[img] Text (Ringkasan)
RINGKASAN.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (48kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
BAB 1 PENDAHULUAN.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (149kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (181kB)
[img] Text (Laporan Lengkap)
Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version
Restricted to Registered users only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data penjualan produk di Toko Ibu Agus dengan menggunakan tahapan Cross Industry Standard Process For Data Mining (CRISP-DM) dan Algoritma K-Means Clustering. Data yang dianalisis merupakan data transaksi penjualan dari bulan september hingga November 2024, yang mencangkup atribut nama barang, quantity, dan jumlah transaksi. Proses pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner, dimana data dikelompokkan ke dalam tiga kategori berdasarkan tingkat minat pelanggan, yaitu kurang diminati, diminati dan sangat diminati. Evaluasi terhadap hasil clustering tersebut dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) yang diperoleh sebesar 0.346 yang menunjukkan bahwa kualitas pengelompokan yang dihasilkan cukup baik. Sebagai luaran dari penelitian ini, hasil pengelompokan dievaluasikan melalui dashboard interaktif menggunakan Looker Studio, agar dapat membantu Toko dalam memantau stok barang secara efisien dan mengambil keputusan strategis berbasis data. Dengan ini diharapkan toko dapat mengoptimalkan pengelolaan persediaan, mengurangi risiko kehabisan stok, serta meningkatkan kepuasan pelangggan melalui perencanaan penjualan yang lebih tepat sasaran.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDK
Thesis advisorArifin, SyamsulNIDN0015068202
Uncontrolled Keywords: Umkm, Data Penjualan, K-Means Clustering, Davies-Bouldin Index, CRISP-DM, RapidMiner, Google Looker Studio
Subjects: 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 458 - Teknik Informatika
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 459 - Ilmu Komputer
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 461 - Sistem Informasi
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 463 - Teknik Perangkat Lunak
Divisions: Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D4 Teknik Informatika > Tugas Akhir
Depositing User: Irma Firnanda
Date Deposited: 03 Jun 2025 04:01
Last Modified: 03 Jun 2025 04:01
URI: https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/41523

Actions (login required)

View Item View Item