Perbandingan Algoritma Fuzzy C-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Penjualan pada 212 Mart

Ahmad Jaini (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia)
Mustakim Mustakim (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia)
Astia Weni Syaputri (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia)
Taufiq Qurahman (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia)
Said Thaufiq Rizaldi (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia)

Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri
2020: SNTIKI 12

Data penjualan pada 212 Mart yang disimpan sebagai arsip perlu untuk dianalisis sehingga dapat memberikan informasi untuk promosi produk dengan memperhatikan kualitas produk yang dijual. Untuk mendapatkan hasil analisis yang sesuai dengan kebutuhan promosi penjualan pada 212 Mart maka dilakukan perbandingan pada algoritma fuzzy c-means dan k-medoids. Kedua algoritma ini digunakan untuk mendapatkan cluster terbaik pada penjualan produk di 212 Mart. Dimana pada fuzzy c-means menghasilkan akurasi 21,59% dan k-medoids 20,18%. Jadi hasil akurasi pada data penjualan 212 Mart menggunakan algoritma fuzzy c-means memiliki akurasi yang baik dibandingkan algoritma k-medoids.