Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengetahui Pola Persediaan Barang pada Toko Raja Bekasi

Penulis

  • Intan Safira Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
  • Ratna Salkiawati Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
  • Wowon Priatna Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Abstrak

Penelitian bertujuan untuk mengetahui seberapa besar hasil dari pengelompokkan barang berpengaruh terhadap kebutuhan dari konsumen. Kelebihan persediaan barang akan sangat memenuhi gudang dan tidak efesien karena adanya tanggal expired pada produk makanan, minuman dan lain-lain. Saat ini Toko Raja masih mengelola barang secara manual sehingga tidak efesiennya waktu. Untuk menyelesaikan masalah tersebut maka dibutuhkan suatu teknik yaitu data mining. Teknik data mining yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means Clustering. K-Means merupakan salah satu algoritma yang paling popular karena mudah dan sederhana ketika diimplementasikan. Namun hasil clustering dari K-Means sangat bergantung terhadap pemilihan titik pusat cluster awalnya. Perhitungan akurasi dalam penelitian ini menggunakan Hasil pengujian metode clustering K-Means menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) adalah sebesar 1,856 dimana nilai DBI mendekati nol cluster sudah cukup baik. Dari akurasi yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa metode Clustering K-Means dapat mendukung sistem dengan baik.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Unduhan

Diterbitkan

2022-07-31

Cara Mengutip

Safira, I., Salkiawati , R. ., & Priatna , W. . (2022). Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengetahui Pola Persediaan Barang pada Toko Raja Bekasi. Journal of Informatic and Information Security, 3(1), 99–110. Diambil dari http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty/article/view/1253

Terbitan

Bagian

Artikel