Penerapan Data Mining Dalam Penjualan Sparepart Motor Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering - Sitinjak, Joe Master; Sari, Kartika; Yetri, Milfa (Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2024)
Ketersediaan sparepart sepeda motor di CV.Exa Jaya Motor harus dimonitor untuk menghindari kekosongan barang. Masalah tidak memiliki laporan mengenai sebagian besar barang yang dibeli oleh sebagian besar pelanggan menjadi kendala. Mengolah barang masuk dan keluar yang tidak diproses dengan sistem membutuhkan teknik mengelola barang. Semakin lengkap jenis-jenis sparepart, kebutuhan pelanggan akan terpenuhi. Pengumpulan sparepart yang tersedia akan dibagi menjadi beberapa kelompok untuk mendapatkan sparepart yang paling banyak dibeli pelanggan untuk setiap transaksi. Penambangan data bersumber dari basis data mentah. Ini menimbulkan masalah dalam database yang cenderung dinamis, lengkap, membumi dan besar. Algoritma K-Means Clustering mampu dan efektif untuk menemukan cluster dalam data. Halaman pengguna formulir perhitungan ini akan menentukan jumlah cluster pada pusat perhitungan dan iterasi maksimum data yang telah dimasukkan ke dalam sistem. Tujuan dari penerapan K-means adalah untuk menemukan nilai dari barang yang dibeli oleh sebagian besar pelanggan sehingga memudahkan untuk menyediakan suku cadang. Hasil perhitungan Algoritma K-Means: C1 (paling laris) ada 17 item, C2 (laris) ada 21 item, C3 (kurang laris) ada 22 item.