Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Ramadhan , Mukhlis
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Wilayah Toko Penjualan Air Mineral Kemasan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Ginting, Feby Desryani Br; Ramadhan , Mukhlis; Mahyuni, Rina
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 5 (2025): EDISI SEPTEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i5.12208

Abstract

Distribusi yang tepat menjadi salah satu hal penting dalam mendukung keberhasilan penjualan produk, termasuk dalam industri air mineral kemasan. PT. Tirta Alpin Makmur (Amoz) sebagai produsen air mineral perlu mengetahui wilayah toko mana saja yang memiliki potensi tinggi agar strategi distribusi dan pemasaran bisa berjalan lebih efektif dan efisien. Untuk itu, dibutuhkan pengelompokan wilayah berdasarkan data penjualan yang tersedia. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan wilayah toko berdasarkan tiga atribut, yaitu jumlah toko distribusi, jumlah penjualan per bulan, dan frekuensi pemesanan. Data diambil dari 30 desa yang berada di Kecamatan Namorambe dan kemudian diolah secara iteratif untuk mendapatkan hasil pengelompokan yang optimal. Dari proses tersebut, terbentuk tiga kelompok wilayah yaitu: wilayah dengan permintaan rendah, permintaan sedang, dan permintaan tinggi. Hasil ini memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai karakteristik masing-masing wilayah toko yang dapat menjadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan perusahaan. Dengan adanya pengelompokan ini, diharapkan PT. Tirta Alpin Makmur (Amoz) dapat merancang strategi distribusi dan promosi yang lebih tepat sasaran sesuai dengan kondisi wilayah toko. Selain itu, metode ini juga bisa dijadikan sebagai acuan dalam penerapan analisis data untuk kebutuhan distribusi di masa mendatang.
Co-Authors Ginting, Feby Desryani Br Mahyuni, Rina