PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING DENGAN METODE K-MEANS DALAM MENENTUKAN STOK BARANG DI ERA COVID 19

Studi Kasus Supermarket Kem Chicks

Authors

  • Pandi Zulfikar 123
  • Aden Aden
  • Andi Nur Rahman

DOI:

https://doi.org/10.55719/mv.v4i2.374

Keywords:

Clustering, data mining, , k-means, Knowledge Discovery Database, Penyediaan Barang

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokan produk paling, sedang, sedikit
peminatnya untuk menentukan jumlah stok barang. Selain itu tujuan berikutnya adalah mengetahui karakteristik setiap cluster dan mengetahui variabel apa mempengaruhi terbentuknya cluster. Sedangkan untuk metode penelitia yang digunakan adalah k-means cluster. Setelah penelitian di lakukan terbentuklah cluster pada penelitian ini, dengan uraian cluster 1 yang paling diminati dengan jumlah produk hanya 1 yang menandakan stok barang pada cluster ini harus lebih banyak dari cluster laiinya, cluster 2 yang sedang peminatnya
dengan jumlah produk 6 yang menandakan bahwa stok barang pada clusterini sedang, cluster 3 kurang diminati degan jumlah produk 119 yang menandakan bahwa stok barang pada cluster ini
lebih sedikit dari cluster lainnya. Karakteristik setiap cluster setelah dilakukan penelitian ini, karakteristik yang terdapat dalam cluster 1 berisi variabel jumlah barang masuk di bawah rata-rata, jumlah barang yang keluar di bawah rata-rata, dan jumlah sisa stok barang di atas rata-rata,
karakteristik yang terdapat pada cluster 2 berisi variabel jumlah stok barang yang masuk, barang
yang keluar dan sisa barang berada di atas ratarata, karakteristik yang terdapat pada cluster 3
berisi variabel jumlah stok barang yang masuk, barang yang keluar dan sisa barang berada di
bawah rata-rata. Sedangkan variabel yang memberikan pengaruh besar dalam terbentuknya
cluster adalah variabel barang masuk(X1) dengan nilai F sebesar 143,323 dan nilai signifikan 0,000.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Meeting ID: 218 259 2292

Passcode: s41ntek

D. C. Rini, A. Z. Arifin, A. Fanani, G. B. D. Prasanda, and W. N. P. Sunaryo, “Penerapan Fuzzy Inference System Dalam Pengoptimalan Suhu Ruangan Pada Double Air Conditioner (Ac) Secara Otomatis,” MathVisioN, vol. 1, no. 1, pp. 11–16, 2019.

A. Z. Arifin, “Optimasi Pada Misil Menggunakan Bang-Bang Control Dan Ensamble Kalman Filter,” Technol. Sci. Eng. J., vol. 1, no. 2, 2017.

R. Awanda, K. Oktafianto, A. Z. Arifin, and N. Fatihah, “Simulasi Sebaran Abu Pabrik Kapur Menggunakan Metode Beda Hingga,” Zeta-Math J., vol. 4, no. 2, pp. 34–39, 2019.

A. Muhid, M. Hadi, A. Fanani, A. Arifin, and A. Hanif, “The Effect of Hate Speech Exposure on Religious Intolerance Among Indonesian Muslim Teenagers,” 2019.

K. Oktafianto et al., “Pengembangan Desain Pembelajaran Basic Mathematic dengan Metode Estafet Kartu,” Abdimas Univers., vol. 1, no. 2, pp. 24–26, 2019.

A. Z. Arifin, “Pelatihan Pembuatan Ujian Berbasis Computer Base Test (Cbt) Bagi Guru Sma/Ma Dikabupaten Tuban,” Pros. SNasPPM, vol. 4, no. 1, pp. 281–283, 2019.

A. Z. Arifin, K. Oktafianto, R. Awanda, and N. Fatihah, “Sebaran Debu Jubung Pabrik Kapur dengan Gaussian Plume,” MathVisioN, vol. 1, no. 02, pp. 79–82, 2019.

Sugiyono. 2016. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D. Bandung: Alfabeta..

Santoso, Singgih. 2017. Statistik Multivariat Dengan SPSS - Google Books. Jakarta: PT Elex

Media Komputindo. https://www.google.co.id/books/edition/Statistik _Multivariat_dengan_SPSS/qi9IDwAAQBAJ?hl =id&gbpv=0. Menggunakan Algoritma Floyd Warshall,” Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika, UNESA Surabaya, vol. 2, no. 2, pp. 101–111, 2018.

Downloads

Published

2022-09-30

How to Cite

Pandi Zulfikar, Aden, A., & Rahman, A. N. (2022). PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING DENGAN METODE K-MEANS DALAM MENENTUKAN STOK BARANG DI ERA COVID 19: Studi Kasus Supermarket Kem Chicks. MathVision : Jurnal Matematika, 4(2), 93–99. https://doi.org/10.55719/mv.v4i2.374