ANALISA DAN IMPLEMENTASI METODE K-MEANS UNTUK CLASTERISASI PRODUK TERLARIS (STUDI KASUS PT AUTOLIV INDONESIA)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Satya Negara Indonesia
Author
Suciati, Wahyu
Subject
Technology (General)
Datestamp
2024-03-19 12:26:44
Abstract :
Hampir semua alat transportasi mempunyai alat keamanan. Seperti PT Autoliv Indonesia memproduksi berbagai produk otomotif, termasuk sistem pengendalian keamanan, sistem pengendalian pengemudi, dan sistem pengendalian kemudi. Untuk mengetahui pengembangan penjualan dan menimilisir penumpukan serta kekurangan bahan baku dilakukanlah pendalaman dengan menggunakan metode Algoritma K-Means dengan studi pendahuluan melalui observasi, wawancara dan studi pendahuluan. Hasilnya adalah implementasi data mining dari kelompok jenis barang yang paling diminati maupun sebaliknya. Maka, Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa yang paling banyak jumlah cluster yang optimal adalah dua cluster. Dari 46 jenis data produk, ditemukan 27 produk di cluster 1 dan 19 produk masuk cluster 2. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode k-means clustering dalam mengelompokkan penjualan alat keselematan kemudi untuk mengetahui pengelompokan minat konsumen terhadap suatu produk alat keselamatan yang diproduksi oleh perusahaan. Hal ini diharapkan agar penelitian ini dapat bermanfaat bagi perusahaan dan sebagai referensi penelitian lebih lanjut.
Hampir semua alat transportasi mempunyai alat keamanan. Seperti PT Autoliv Indonesia memproduksi berbagai produk otomotif, termasuk sistem pengendalian keamanan, sistem pengendalian pengemudi, dan sistem pengendalian kemudi. Untuk mengetahui pengembangan penjualan dan menimilisir penumpukan serta kekurangan bahan baku dilakukanlah pendalaman dengan menggunakan metode Algoritma K-Means dengan studi pendahuluan melalui observasi, wawancara dan studi pendahuluan. Hasilnya adalah implementasi data mining dari kelompok jenis barang yang paling diminati maupun sebaliknya. Maka, Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa yang paling banyak jumlah cluster yang optimal adalah dua cluster. Dari 46 jenis data produk, ditemukan 27 produk di cluster 1 dan 19 produk masuk cluster 2. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode k-means clustering dalam mengelompokkan penjualan alat keselematan kemudi untuk mengetahui pengelompokan minat konsumen terhadap suatu produk alat keselamatan yang diproduksi oleh perusahaan. Hal ini diharapkan agar penelitian ini dapat bermanfaat bagi perusahaan dan sebagai referensi penelitian lebih lanjut.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
