Jurnal Komputasi
Vol. 11 No. 2 (2023)

KLASTERISASI DATA PENJUALAN BERDASARKAN WILAYAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA PT XYZ

Elin Mayoana Fitri (Universitas Teknokrat Indonesia)
Ryan Randy Suryono (Universitas Teknokrat Indonesia)
Agus Wantoro (Universitas Teknokrat Indonesia)



Article Info

Publish Date
13 Nov 2023

Abstract

PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang distributor minuman ringan yang ada di Lampung. Permasalahan yang dihadapi perusahaan saat ini dalam mengelola data transaksi penjualan di setiap cabangnya masih dilakukan pengelompokkan secara manual sehingga menjadi kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kemudahan bagi perusahaan dalam mengelola data transaksi penjualannya untuk mengetahui tingkat penjualan produk pada setiap cabangnya. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode clustering algoritma k-means, dan menggunakan bahasa pemrograman python. Data akan di clustering ke dalam 3 cluster yaitu penjualan tertinggi, penjualan, sedang, dan penjualan terendah. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penjualan dengan nilai tertinggi adalah pada region 3, penjualan dengan nilai sedang berada pada region 11 dan penjualan dengan nilai terendah yaitu pada region 4. Pengujian terhadap hasil clustering dalam penelitian ini menggunakan metode silhouette score untuk mengetahui jumlah klaster yang optimal. Hasilnya didapatkan skor untuk klaster data penjualan berdasarkan region adalah 0,78 dan untuk klaster data penjualan berdasarkan outlet adalah 0,58. Skor tersebut menunjukkan bahwa jumlah klaster yang dihasilkan masuk kedalam kategori baik karena tidak mendekati -1. Berdasarkan hasil klasterisasi tersebut diharapkan dapat menjadi rekomendasi PT XYZ dalam menentukan strategi penjualan sebagai upaya meningkatkan keuntungan bagi perusahaan.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

komputasi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Jurnal Komputasi E-ISSN 2541-0350 P-ISSN 2541-0296 publised by Departement Computer Science, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung. peer-reviewed journal. This journal covers all topics of computer science which includes: Computer Science Information System Software ...