PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATA MINING UNTUK MEMILIH PRODUK DAN PELANGGAN POTENSIAL (Studi Kasus : PT Mega Arvia Utama)

Abstract

PT Mega Arvia Utama merupakan salah satu perusahaan bergerak di bidang distribusi velg dan ban mobil (import) yang berada di kawasan Jakarta Selatan. Penuhnya persaingan membuat PT Mega Arvia Utama mengalami kesulitan dalam memasarkan produk dan mempertahankan pelanggan setianya. Untuk itu perlunya analisa lebih lanjut untuk mengetahui mana pelanggan yang potensial, mana yang tidak dan mana produk yang harus diperbanyak, mana yang harus dieliminasi. Untuk itu, maka dirancang sebuah aplikasi dengan konsep data mining menggunakan algoritma K-Means (Clustering) untuk mengelompokkan data pelanggan dan data produk Dalam hal ini, penerapan data mining dirasa mampu menjadi solusi dengan menganalisa data transaksi yang ada pada PT Mega Arvia Utama. Data yang digunakan sebagai bahan sample pada penelitian ini adalah data transaksi penjualan PT. Mega Arvia Utama tahun 2013 dan 2014. Dengan melakukan proses perhitungan jumlah invoice terhadap produk dan jumlah barang terhadap transaksi untuk mengelompokkan data produk, sedangkan total penjualan terhadap pelanggan dan jumlah transaksi terhadap pelanggan untuk mengelompokkan data pelanggan. Hasil dari proses mining membentuk cluster-cluster yang digunakan untuk memberi saran pertimbangan dalam menentukan strategi penjualan yakni mengeliminasi produk dengan posisi cluster terbawah dan memberikan reward untuk pelanggan dengan posisi cluster teratas.