PENGELOMPOKKAN DATA PENJUALAN AYAM POTONG MENGGUNAKAN K_MENS CLUSTERING BERDASARKAN HARGA AYAM - Sholeha, Mia; Kurniawan, Rudi (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Ayam merupakan salah satu komoditas pangan yang penting di Indonesia. Permintaan ayam terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk dan meningkatnya kesadaran masyarakat akan pentingnya protein hewani. Hal ini menyebabkan perbedaan harga di industri ayam pedaging tiap daerah menjadi semakin ketat. Penelitian ini akan menganalisis data secara menyeluruh untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang komponen yang memengaruhi kinerja distribusi dan penjualan ayam potong. Metode penelitian ini menggunakan teknik K-means clustering untuk menganalisis secara menyeluruh data penjualan ayam potong dari beberapa tahun terakhir. Harga ayam potong akan dikategorikan menjadi kategori murah dan mahal melalui analisis harga yang relatif menggunakan standar dan kriteria yang relevan dengan pasar. Selain itu, peran produsen dan distributor dalam rantai pasok ayam potong akan dianalisis. Dalam hal ini, keputusan pemasaran yang dibuat, metode distribusi yang digunakan, dan kolaborasi antara kedua entitas tersebut. penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pola penjualan ayam potong dan mengelompokkan harga ayam potong ke dalam kategori harga murah dan mahal. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk Mengevaluasi kualitas klaster yang dibuat oleh algoritma K-Means dan mengetahui seberapa baik klaster terbentuk, nilai DBI digunakan nilai yang lebih rendah menunjukkan klaster yang lebih kompak dan terpisah. Selain itu, sangat penting untuk memperhatikan jarak antara klaster dan titik pusat klaster, karena jarak yang lebih besar menunjukkan klaster yang lebih terpisah secara spasial penilaian kualitas klaster ini menunjukkan seberapa baik algoritma K-Means mengelompokkan data harga penjualan ayam potong dan seberapa penting kelompok yang dibuat dalam analisis ini. Adapun hasil dari penelitian ini dapat memudahkan perusahaan dalam menentukan harga di masa yang akan datang membuat keputusan yang sangat tepat.