Clustering dengan Algoritma K-Means untuk Meningkatkan Penjualan pada PT Pulau Bintang Emas Batam
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Putera Batam
Author
Ali, Putri Aprilianti
Subject
004.21 Sistem Analis dan Desain Komputer
Datestamp
2024-10-21 03:39:13
Abstract :
Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari K-Means Clustering dalam pencarian knowledge (pengetahuan). Tujuan dari penelitian untuk mendapatkan hasil analisis dari penerapan clustering dengan algoritma K-Means dalam menentukan jumlah peminat wisatawan pada setiap travel agent yang bekerja sama dengan PT Pulau Bintang Emas di Batam. Data yang dipakai dalam pendukung keputusan strategi pemasaran antara lain gender,usia,nama travel agent, dan promo yang dianalisa menggunakan Algoritma K-Means Clustering sehingga diketahui cluster pelanggan yang tepat untuk dilakukan pendekatan promosi. Data akan diolah menggunakan software pengolah data Rapidminer dengan Algoritma K-Means Clustering dan nilai K=3 sehingga data akan menghasilkan tiga cluster. Jumlah keseluruhan data yang telah di uji sebanyak 398 record dengan 3 kluster di peroleh yaitu: kluster 0 berjumlah 130 item, kluster 1 berjumlah 111 item dan kluster 2 berjumlah 157 item.
Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari K-Means Clustering dalam pencarian knowledge (pengetahuan). Tujuan dari penelitian untuk mendapatkan hasil analisis dari penerapan clustering dengan algoritma K-Means dalam menentukan jumlah peminat wisatawan pada setiap travel agent yang bekerja sama dengan PT Pulau Bintang Emas di Batam. Data yang dipakai dalam pendukung keputusan strategi pemasaran antara lain gender,usia,nama travel agent, dan promo yang dianalisa menggunakan Algoritma K-Means Clustering sehingga diketahui cluster pelanggan yang tepat untuk dilakukan pendekatan promosi. Data akan diolah menggunakan software pengolah data Rapidminer dengan Algoritma K-Means Clustering dan nilai K=3 sehingga data akan menghasilkan tiga cluster. Jumlah keseluruhan data yang telah di uji sebanyak 398 record dengan 3 kluster di peroleh yaitu: kluster 0 berjumlah 130 item, kluster 1 berjumlah 111 item dan kluster 2 berjumlah 157 item.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
