Implementasi Metode Clustering K-Means untuk Mengelompokan Baut Pada Toko Ali Baut Berdasarkan Ukuran Diameter, Pajang, dan Pitch - Cep Adi Wiharja; Taufik Kurahman; Wahyu Pebi Romansah; Sugeng Riyadi (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2018)
Abstrak – Pengelompokan baut merupakan bagian proses dari penjulan baut agar mudah dalam menentukan ukuran baut sesuai dengan kebutuhan, tetapi pengelola toko ali baut terkendala dalam menentukan klasifikasi baut tersebut. Untuk mencapai tujuannya, perusahaan harus bisa mengembangkan proses bisnis secara terkomputerisasi sesuai dengan perkembangan zaman saat ini. Tujuan yang hendak dicapai dalam peneitian ini adalah untuk membuat terobosan baru dalam mengelompokan baut yang dilakukan oleh Toko Ali Baut secara komputerisasi. Dengan metode Clustering K-Means untuk mengelompokan baut berdasarkan ukuran diameter, panjang, dan pitch. Pemilihan Dreamweaver CS6 dan Apache, serta bahasa pemograman HTML, PHP, Javascript, SQL, dan CSS sebagai perangkat pemrograman dan database yang digunakan dalam pembuatan aplikasi pengelompokan baut berbasis website. Kesimpulan dari penilitian adalah perancangan sistem informasi pengelompokan baut ini sebagai solusi terbaik untuk membantu pengelola toko ali baut dalam pengklasterisasian setiap produk baut yang dijualnya. Kata kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, Baut, Ukuran