@thesis{thesis,
		author={KHUSNA  ASTRI NUR},
		title ={PENGELOMPOKAN RESELLER POTENSIAL BERDASARKAN DATA 
PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS 
PADA TOKO PREMIUM SHOPPING},
		year={2022},
		url={http://eprints3.upgris.ac.id/id/eprint/2411/},
		abstract={ABSTRAK 
Toko Premium Shopping merupakan tempat penjualan suplemen fitness
yang menyediakan berbagai jenis suplemen. Toko ini memiliki banyak 
pelanggan dan reseller yang tersebar di berbagai kota dan daerah. Dari 
banyaknya reseller yang ada membuat data penjualan reseller semakin lama 
semakin bertambah, disamping itu perusahaan ingin terus mengembangkan dan 
meningkatkan penjualan produk. Dari permasalahan yang ada, diperlukan 
sistem yang dapat mengelompokkan reseller berpotensial berdasarkan data 
penjualan yang dilakukan di Toko Premium Shopping. Adanya sistem ini 
membantu perusahaan dalam menargetkan kota mana saja yang berpotensial 
dan berpeluang untuk menambah reseller baru sebagai upaya untuk 
meningkatkan daya saing dengan perusahaan lainnya. Sistem ini menggunakan 
algoritma K-Means untuk menentukan dan melakukan data clustering reseller
potensial dari Toko Premium Shopping. Hasil clustering berupa diagram yang 
menunjukkan pengelompokkan reseller berdasarkan penjualan sesuai dengan 
cluster, yakni Cluster 0 (Reseller kurang potensial), Cluster 1 (Reseller cukup 
potensial), Cluster 2 (Reseller sangat potensial). Sehingga hasil clustering
dapat digunakan sebagai acuan untuk memperluas target pasar dari Toko 
Premium Shopping.
Kata Kunci : K-Means, Data Mining, Clustering, reseller, penjualan}
		}