turnip, hendra nicodemus
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penerapan Data Mining Pada Penjualan Kartu Paket Internet Yang Banyak Diminati Konsumen Dengan Metode K-Means Turnip, Hendra Nicodemus; Fahmi, Hasanul
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 5 No. 2 (2021): Volume 5, Nomor 2, Juli 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jsik.v5i2.704

Abstract

Royal Ponsel saat ini memiliki permasalahan dimana untuk menentukan kartu paket internet mana yang paling banyak diminati konsumen dari penjualan kartu internet Telkomsel, XL, Axis, Im3, 3 (Tri), dan Smartfren. Banyak informasi yang dimiliki namum tidak cukup jika informasi tersebut tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin, sehingga diperlukan pengelompokan data penjualan untuk mengetahui daya saing produk kartu internet mana saja yang memiliki tingkat penjualan yang paling tinggi berdasarkan penjualan yang ada di usaha Royal Ponsel. Permasalahan ini tentunya dibutuhkan suatu teknologi yang dapat melakukan analisa terhadap data transaksi penjualan kartu paket internet. Salah satunya yaitu dengan menerapkan data mining terhadap penjualan kartu paket internet yang banyak diminati dengan menggunakan perhitungan metode K-Means Clustering. Dengan adanya pengelompokkan jenis kartu internet yang digunakan untuk meningkatkan performance dari penjualan sehingga dapat menentukan langkah peningkatan stock pada kartu paket internet secara tepat.
Penerapan Data Mining Pada Penjualan Kartu Paket Internet Yang Banyak Diminati Konsumen Dengan Metode K-Means Turnip, Hendra Nicodemus; Fahmi, Hasanul
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 4 No. 2 (2021): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9767/jikomsi.v4i2.135

Abstract

Currently, Royal Ponsel has a problem where to determine which internet package card consumers are most interested in from selling internet cards Telkomsel, XL, Axis, Im3, 3 (Tri), and Smartfren. A lot of information is owned but it is not enough if the information is not utilized properly, so it is necessary to group sales data to determine the competitiveness of which internet card products have the highest sales level based on sales in the Royal Ponsel business. Of course, this problem requires a technology that can analyze data on internet package card sales transactions. One of them is by applying data mining to the sale of internet package cards which are in great demand by using the K-Means Clustering method calculation. With the existence of grouping types of internet cards that are used to improve the performance of sales so as to determine the steps to increase stock on internet package cards appropriately.