PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING PADA PENJUALAN BARANG PADA TOKO ERI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING BERBASIS WEB

Ristevano, Tommy (2021) PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING PADA PENJUALAN BARANG PADA TOKO ERI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING BERBASIS WEB. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

Preview	Text SKRIPSI_TOMMY RISTEVANO_14101152630258_ABSTRAK.pdf Download (85kB) | Preview
Preview	Text SKRIPSI_TOMMY RISTEVANO_14101152630258_BAB I.pdf Download (163kB) | Preview
Preview	Text SKRIPSI_TOMMY RISTEVANO_14101152630258_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (86kB) | Preview
	Text SKRIPSI_TOMMY RISTEVANO_14101152630258_FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Dalam menghadapi persaingan bisnis dan meningkatkan pendapatan perusahaan, pimpinan maupun menajemen dalam suatu perusahaan tersebut di tuntut untuk mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi penjualan. Pengolahan data penjualan yang efektif dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan. Pada Toko Eri saat ini pengolahan data penjualan masih dilakukan secara manual cara, sehingga dalam pengambilan keputusan untuk menentukan barang yang sangat laris, laris, dan kurang laris masih menjadi kurang efektif. Maka karena hal tersebut dan guna menyelesaikan masalah tersebut dibutuhkan suatu aplikasi yang mampu membantu Toko Eri mengolah data penjualan barang yang ada. Aplikasi yang dimaksud disini adalah aplikasi data mining. Pada aplikasi data mining ini analisanya menggunakan metode Clustering dan algoritma K-Means. Clustering merupakan teknik dari salah satu fungsionalitas data mining, algoritma K-Means merupakan algoritma pengelompokkan sejumlah data menjadi kelompok–kelompok data tertentu (cluster).Sehingga dengan adanya pengelompokan data ini pihak Toko Eri dapat mengetahui barang yang sangat laris, laris dan kurang laris.. Dengan adanya perancangan aplikasi data mining yang ditampilkan dalam bentuk website menggunakan program PHP dengan database MySQL akan membantu Toko Eri menemukan solusi nyata agar dapat mengetahui mana barang yang sangat laris, laris dan kurang laris secara cepat dan akurat sesuai data yang mereka input.

Actions (login required)

View Item