Ladang Artikel Ilmu Komputer
Vol 2 No 2 (2022): Desember 2022

Klasifikasi Kebutuhan Produk Ecoprint Menggunakan Metode Clustering K-Means

Lestari Yusuf (Universitas Nusa Mandiri)
Sakti Sudirman (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Jan 2023

Abstract

Mencari tahu tingkat minat tertinggi konsumen produk ecoprint berdasarkan data daerah, data usia, data jenis kelamin, dan data jenis produk. Data jenis produk antara lain sepatu sport, sepatu boots, sepatu flat pria, sepatu falt wanita, dan tas. Dalam mencari tahu tingkat peminat tertinggi dari pembelian produk, penelitian ini menerapkan data mining dengan metode algoritma Clustering K- Means dan implementasi data menggunakan aplikasi Rapidminer. Pada hasil akhir penelitian dengan menerapkan metode algoritma Clustering K-Means, cluster dikelompokkan menjadi 3 yaitu cluster 1 berjumlah 73 data, cluster 2 berjumlah 15 data, dan cluster 3 berjumlah 12 data. Dari cluster yang didapat menghasilkan 3 kategori peminatan yaitu sangat diminati, diminati, kurang diminati. Produk yang sangat diminati konsumen terbanyak adalah sepatu sport dan sepatu flat wanita kemudian produk tas dan sepatu flat pria dan yang terendah adalah produk sepatu boots. Produk ini sangat diminati oleh kalangan perempuan dan kurang diminati oleh kalangan laki-laki. Dengan rentan usia konsumen yang sangat berminat yaitu kalangan usia 25 sampai 50 tahun, rentan usia yang kurang berminat kalangan usia 18-25 dan 50 keatas. Asal daerah konsumen yang sangat berminat yaitu daerah Pulau Jawa, Kota Jakarta, dan sekitarnya, sedangkan asal daerah konsumen yang kurang berminat yaitu Sumatera

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

larik

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Larik : Ladang Artikel Ilmu Komputer adalah jurnal yang berisi artikel penelitian dan studi ilmiah dalam bidang ilmu komputer dan Informatika khususnya sistem otomasi, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan penambangan ...