cover
Contact Name
Mardalius
Contact Email
mardalius18@gmail.com
Phone
+6282284039993
Journal Mail Official
mardalius18@gmail.com
Editorial Address
Jl. Rambe, Perumahan Pelita Bangsa, Blok A, No.15, Kab. Asahan, Sumatera Utara
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
Journal Of Computer Science And Technology
Published by PT. Padang Tekno Corp
ISSN : 29855772     EISSN : 29854318     DOI : https://doi.org/10.59435/jocstec
Core Subject : Science,
Journal of Computer Science And Technology (JOCSTEC) is a scientific journal that publishes research results and thoughts in the field of computers and information technology. JOCSTEC focuses on publishing research results that contribute to understanding theory and applications in the field of computers and information technology, including computer systems, computer networks, data processing, information security, and other information technologies.
Articles 61 Documents
Penerapan K-Means Clustering Untuk Segmentasi Penjualan Di Minimarket Mardi Dengan Pendakatan Machine Learning Imam Frandika; Sofana Bayor Hud; Wiwin Handoko
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v3i3.574

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan machine learning dalam analisis data penjualan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Minimarket Mardi memiliki beragam produk dengan pola pembelian yang bervariasi, sehingga diperlukan metode analisis yang mampu mengelompokkan data penjualan secara lebih terstruktur. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk melakukan segmentasi penjualan berdasarkan atribut tertentu, seperti kategori produk, jumlah penjualan, serta frekuensi transaksi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, penentuan jumlah klaster optimal dengan metode Elbow, serta implementasi algoritma K-Means. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya beberapa klaster yang merepresentasikan pola penjualan produk di Minimarket Mardi, mulai dari produk dengan tingkat penjualan tinggi, sedang, hingga rendah. Segmentasi ini dapat membantu manajemen minimarket dalam merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, pengelolaan stok yang lebih efisien, serta peningkatan pelayanan kepada konsumen. Dengan demikian, penerapan K-Means Clustering terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data di sektor ritel.