Klasterisasi Bibit Terbaik Menggunakan Algoritma K-Means dalam Meningkatkan Penjualan

Abstract

UD.Tiara Bersaudara merupakan toko yang menjual bibit dan keperluan pertanian. Untuk menjaga stok bibit yang diminati oleh petani, penjual harus dapat menganalisa data penjualan bibit. Proses tersebut sulit dilakukan karena UD memiliki banyak data penjualan. Permasalahan yang ada bisa diselesaikan dengan cara klasterisasi data penjualan bibit. Klasterisasi merupakan pengelompokan data menjadi beberapa cluster berdasarkan tingkat kemiripan data. Tujuan Penelitian adalah untuk pengelompokan data bibit terlaris di UD.Tiara Bersaudara  dalam  meningkatkan penjualan. Data pejualan bibit dari Januari sampai dengan April 2019 adalah data yang akan diolah pada penelitian ini. Metode  klasterisasi menggunakan  algoritma K-Means  dengan   mempartisikan data kedalam bentuk cluster berdasarkan centroid terdekat dengan data. Selanjutnya apengujian dengan membandingkan hasil perhitungan dengan software RapidMiner studio 9.7 . Clustering  diuji berdasarkan banyak data dan banyak  cluster. Data yang diuji adalah sebanyak 42 data bibit dengan memperoleh 2 cluster, 4 data  yang merupakan bibit laris sebagi cluster satu (C1), dan 38 data yang merupakan bibit tidak laris  sebagai cluster dua (C2). Bibit laris merupakan bibit terbaik yang dapat meningkatkan penjualan yang terdiri dari Bibit Jagung NK 212, Bibit Jagung NK 7328, bibit Jagung Pioneer 32, Bibit Jagung NK 617232. Hasil dari Penelitian ini dapat dijadikan tolak ukur untuk penunjang keputusan oleh pihak UD.Tiara Berasaudara untuk mengatur strategi pemasaran dalam meningkatkan Penjualan.