APLIKASI DATA MINING BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN PENJUALAN TERLARIS PRODUK KACAMATA - anggraeni triningsih; heru supriyono (Jurnal INSYPRO (Information System and Processing), 2019)
Dalam pengolahan data konsumen pada proses penjualan, masih ada proses-proses yang dilakukan secara manual sehingga sering terjadi kesalahan dalam pencatatan data-data yang ada dan mengurangi efektifitas waktu dalam bekerja. Pemilik sulit menemukan informasi dari data penjualan yang belum diolah. Masalah yang akan di teliti berkaitan dengan proses pengolahan data penjualan tentang bagaimana menghasilkan informasi serta pengetahuan yang bermanfaat melalui software data mining. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi pengelompokan yang nantinya akan dapat membantu pimpinan perusahaan dalam menganalisa dan melihat besarnya minat dan banyaknya pelanggan yang membeli frame kacamata. Metode pengembangan website yang digunakan oleh peneliti yaitu metode Systems Development Life Cycle (SDLC). Perangkat yang digunakan untuk melakukan penelitian ini adalah laptop dengan spesifikasi : prosesor intel Core i7, RAM 4 GB DDR3. Software yang digunakan yaitu : Microsoft Windows 10, Sublime Text, Mozilla Firefox. Algoritma yang digunakan yaitu K-means clustering dengan variable inputan data penjualan. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini berupa aplikasi K-means clustering untuk pengelompokan penjualan terlaris produk kacamata. Berdasarkan hasil pengujian black box dapat disimpulkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik. Hasil pengujian validasi menghasilkan rata-rata validasi sebesar 98,48% sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem sudah sesuai dengan kebutuhan dan dapat diterima oleh pemilik optik.