Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Rotan - Puji Rahayu; Ika Anikah; Dias Bayu Saputra; Tri Anelia; Martanto (Puslitbang Kopertip Indonesia, 2020)
Jumlah data yang banyak akan sulit untuk dianalisa. Analisa diperlukan untuk melihat pola penjualan produk sehingga dapat menghasilkan prediksi penjualan produk, penggalian informasi dari data yang berskala besar dapat dilakukan dengan teknik data mining, metode yang digunakan adalah clustering yang bisa dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam memprediksi, Berdasarkan hasil pengujian di bagi menjadi 3 (Tiga) Kelompok Yaitu Tidak Laku, Sedang Laku dan Laris. Hasil uji kluster yaitu hasil cluster 0 mendapatkan nilai sebesar 4636996106454.166. Hasil cluster 1 mendapatkan nilai sebesar 1088684561455.892. Hasil cluster 2 mendapatkan nilai sebesar 4624429728751.111. Kelompok Tidak Laku memiliki 6 data, Sedang Laku memiliki 114 Data dan Laris Memiliki 9 Data.