Penentuan Penjualan Barang Berdasarkan Pengelompokan Produk dengan K-Means Clustering Metode CRISP-DM Pada CV Sembako Dina

  • Narayana Sakti Aji
  • Fauzan Natsir
  • Siti Istianah
N/ACitations
Citations of this article
42Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

CV Sembako Dina adalah perusahaan distributor bahan pokok yang menjual produk berupa produk makanan dan non makanan. Penjualan barang memerlukan analisis hasil penjualan sebagai peningkatan penjualan. CV Sembako Dina  dalam menentukan penjualan barang masih belum menggunakan metode khusus sebagai landasan untuk memetakan barang berdasarkan pengelompokan daya jual produk. Pemetaan produk yang tidak seimbang mengakibatkan penjualan yang disusun tidak merata sehingga menyebabkan adanya penumpukan stok barang sehingga melebihi kapasitasnya. Selain itu ketidakrataan penjualan bisa juga mengakibatkan tidak adanya barang yang terjual sehingga menurunkan profit perusahaan. Pada penelitian ini dengan metode bisnis CRISP-DM menggunakan model algoritma K-Means sebagai salah satu algoritma yang digunakan untuk mengklaster produk untuk mendapatkan model pengelompokan produk. K-Means banyak dipakai karena kemudahan dan kesederhanaan algoritmanya. Kelompok produk yang dibentuk divalidasi dengan evaluasi Davies-Bouldin Index untuk mendapatkan model kelompok yang optimal. Hasil penelitian didapatkan jumlah kelompok yang optimal yaitu 3 kategori. Penjualan barang dan manajemen stok selanjutnya dipetakan berdasarkan 3 kategori tersebut sesuai kebijakan perusahan dalam meningkatkan penjualan.

Cite

CITATION STYLE

APA

Narayana Sakti Aji, Fauzan Natsir, & Siti Istianah. (2023). Penentuan Penjualan Barang Berdasarkan Pengelompokan Produk dengan K-Means Clustering Metode CRISP-DM Pada CV Sembako Dina. JOURNAL ZETROEM, 5(2), 119–126. https://doi.org/10.36526/ztr.v5i2.3041

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free