Penerapan Data Mining Untuk Clustering Pada Toko Laura Grosir Dan Eceran Menggunakan Algoritma K-Means

Abstract

Perkembangan teknologi dan informasi di era 5.0 membuat toko-toko grosir dan ecer di tuntut untuk mengikutin perkembangan teknologi agar usaha mereka lebih berkembang dan dikenal tidak hanya dikenal di sekitar toko saja, Toko Laura adalah sebuah toko grosir dan ecer yang menjual kebutuhan primer, kebutuhan sekunder. Banyaknya produk yang dijual oleh toko laura membuat terjadinya penumpukkan stok, karena ada produk yang laris terjual, laris dan kurang laris terjual. Data- data yang terdapat di Toko Laura ini tidak tersusun dengan baik seperti data penjualan, data pembelian dan pengeluaran tak terduga hanya sebagai arsip toko, sehingga tidak dapat dijadikan sebagai pengembangan strategi pemasaran toko. Oleh karena itu, perlu diterapkan data mining menggunakan metode K-Means pada Toko Laura. Penerapan metode K-Means dapat diterapkan pada Toko Laura untuk menentukan produk mana saja yang sangat laris, laris dan kurang laris. Algoritma K-Means metode Clustering diolah menggunakan software RapidMiner. Setelah menghitung 75 data yang ada di toko laura ecer dan grosir selama periode 3 bulan dan kemudian dimasukkan ke dalam aplikasi RapidMiner dan dilakukan pengujiam sesuai dengan pengelompokan 3 cluster sehingga didapatkan hasil pengelompokkan barang sesuai dengan perhitungan yang dilakukan secara manual yaitu kategori laris (C1) 3 barang, Laris (C2) 9 Barang dan kurang laris (C3) 63 barang.