ANALISIS STOK MENGGUNAKAN ALGORITMA METODE K-MEANS (STUDI KASUS PT. BOUGENVILLE ANUGRAH)

Pratama, Rifaldo (2019) ANALISIS STOK MENGGUNAKAN ALGORITMA METODE K-MEANS (STUDI KASUS PT. BOUGENVILLE ANUGRAH). Masters thesis, Universitas Putra Indonesia "YPTK".

Preview	Text (abstrak) THESIS_RIFALDO PRATAMA_172321073_Abstrak.pdf Download (8kB) | Preview
Preview	Text (bab 1) THESIS_RIFALDO PRATAMA_172321073_BAB I.pdf Download (19kB) | Preview
Preview	Text (daftar pustaka) THESIS_RIFALDO PRATAMA_172321073_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (339kB) | Preview
	Text (full text) THESIS_RIFALDO PRATAMA_172321073_FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Pengelompokan produk Mazaya pada PT. Bougenville Anugrah masih di lakukan secara manual dalam menghitung pembelian, penjualan dan stok produk. Sehingga dalam pengelompokan membutuhkan waktu dan kehilangan data. Untuk itu dibutuhkan suatu penelitian dalam mengoptimalkan stok barang Mazaya secara komputerisasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means Clustering terhadap data penjualan produk Mazaya. Data yang diolah adalah data pembelian, penjualan dan sisa stok produk Mazaya pada bulan Maret sampai Juli 2019 sebanyak 40 buah. Data dikelompokan menjadi 3 cluster, yaitu cluster 0 untuk kriteria tidak laris, cluster 1 untuk kriteria laris dan cluster 2 untuk kriteria sangat laris. Hasil pengujian yang didapatkan adalah cluster 0 sebanyak 13 data, cluster 1 sebanyak 25 data dan cluster 2 sebanyak 2 data. Maka untuk mengoptimalkan stok adalah memperbanyak produk pada cluster 2, dan mengurangi stok produk pada cluster 1 agar meminimalisir biaya. Metode K-Means clustering dapat digunakan untuk proses pengolahan data menggunakan data mining dalam mengelompokkan data sesuai kriteria. Kata kunci: K-Means, Data Mining, Clustering, Cluster, Pengelompokan

Actions (login required)

View Item