IMPLEMENTASI RAPIDMINER UNTUK CLESTERING DATA PENJUALAN PAKAIAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Keywords:
Method K-Means, Clustering, Rapidminer, Sales, Purchasing, MarketingAbstract
In this clothing product sales research, it can be seen that sales transaction data is not well recorded. With this problem, we need to analyze group clothing categories. Grouping sales data focuses on applying the K-Means Clustering method to group sales transactions, to identify customer patterns and trends. The main aim of this study is to segment sales transactions to understand customer behavior better and help owners make more effective decisions. In this study, the K-Means Method is a manual calculation method, and its implementation uses RapidMiner. The application of the K-Means method succeeded in grouping sales transactions into several clusters. Each cluster exhibits different characteristics such as purchase frequency, transaction value, and product preferences. Clustering sales transactions using the K-Means method provides added value for owners in understanding customer behavior, marketing strategies, and market segmentation.
References
Al-Rizki, Muhammad Farid Iqbal, Ida Widaningrum, and Ghulam Asrofi Buntoro. 2020. “Prediksi Penyebaran Penyakit TBC Dengan Metode K-Means Clustering Menggunakan Aplikasi Rapidminer.†JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) 5(1): 1.
Anggraeni, Hapsari Dita, Ragis Saputra, and Beta Noranita. 2013. “Aplikasi Data Mining Analisis Data Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori.†Journal of Informatics and Technoligy 2(2): 22–28. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part.
Aprilla Dennis. 2013. “Belajar Data Mining Dengan RapidMiner.†Innovation and Knowledge Management in Business Globalization: Theory & Practice, Vols 1 and 2 5(4): 1–5. http://esjournals.org/journaloftechnology/archive/vol1no6/vol1no6_6.pdf%5Cnhttp://www.airccse.org/journal/nsa/5413nsa02.pdf.
Budiyasari, Vernanda Novrini et al. 2017. “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori.†Indonesian Journal on Computer and Information Technology 2(2): 31–39.
Melpa Metisen, Benri, and Herlina Latipa Sari. 2015. “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila.†Jurnal Media Infotama 11(2): 110–18.
Normah, Bakhtiar Rifai, Satrio Vambudi, and Rifki Maulana. 2022. “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE.†Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI 8(2): 174–80. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk/article/view/13041/pdf.
Rafi Nahjan, Muhammad, Nono Heryana, and Apriade Voutama. 2023. “Implementasi Rapidminer Dengan Metode Clustering K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell.†JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 7(1): 101–4.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 JUTECH : Journal Education and Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
Penulis mempertahankan hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang secara bersamaan dilisensikan di bawah Lisensi Atribusi Creative Commons yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
Penulis dapat membuat pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan publikasi awalnya di jurnal ini.
Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, di repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan.
.jpg)
