IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE RFM DAN ALGORITMA KMEANS UNTUK KLASTERISASI PENJUALAN MINUMAN KEMASAN

Authors

  • Akbar Nur Muhammad Hadi Yansah Universtias Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
  • Eva Yulia Puspaningrum Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
  • Agung Mustika Rizky Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

DOI:

https://doi.org/10.33005/santika.v2i0.96

Keywords:

Klasterisasi, K-Means, RFM Model, Data Mining, Davies Bouldin Index

Abstract

— Dapur Bu Nurul merupakan sebuah warung makan
yang terletak di wilayah Kota Sidoarjo. Warung makan ini tidak
hanya menjual makanan berat saja tetapi juga menjual
minuman kemasan. Namun stok pembelian pada minuman
tersebut kurang diperhatikan. Hal tersebut membuat terjadi
penumpukkan stok minuman kemasan. Dapur Bu Nurul sering
mengalami kelebihan stok pada produk yang harusnya tidak
cepat terjual, oleh sebab itu Dapur Bu Nurul membutuhkan
sistem yang dapat digunakan untuk mengklasterisasi minuman
kemasan yang ada pada toko tersebut. Algoritma K-Means
adalah metode klasterisasi yang memiliki tingat akurasi yang
cukup baik untuk menentukan sebuah cluster, sehingga metode
ini sesuai untuk mengklasterisasi minuman kemasan yang ada di
toko tersebut. Data yang digunakan adalah data detail minuman
kemasan yang ada di toko tersebut dan riwayat pembelanjaan
yang diperoleh dari pengambilan data secara langsung selama 20
hari. Sedangkan untuk pemrosesan data agar bisa dihitung akan
menggunakan metode RFM. Hasil yang didapatkan dalam
penelitian ini adalah klaster yang terbentuk pada minuman
kemasan pada Dapur Bu Nurul. Hal tersebut nantinya
digunakan untuk mengevaluasi pada Dapur Bu Nurul .
Kemudian untuk hasil pengujian validitas suatu cluster
menggunakan metode Davies Bouildin Index (DBI) dan
diperoleh hasil sesuai dengan yang diharapkan.

References

[1] Ninik Srijani Kadeni, "Peran Umkm (Usaha Mikro Kecil
Menengah) Dalam Meningkatkan Kesejahteraan
Masyarakat," Equilibrium, P. 192, 2020.
[2] M.Hasyim Siregar, "Klasterisasi Penjualan Alat-Alat
Bangunan Menggunakan Metode K-Means Studi Kasus
Di Toko Bangunan," Teknologi Dan Open Source, Pp. 83-
91, 2018.
[3] Hariyatmi Risa Andri Yani, "Pengaruh Minuman
Kemasan Sachet (M) Dengan Frekuensi Berbeda
Terhadap Kadar Kolesteroldarah Mencit," P. 1, 2014.
[4] I Made Nuridja,Wayan Bagia Ni Kadek Sri Wangi,
"Analisis Belum Tercapainya Target Penjualan Elektronik
Dan Furniture (Sebuah Kajian Dari Perspektif Manajemen
Pemasaran)," P. 6, 2014.
[5] Dewi Astika Nurdin, "Penerapan Data Mining Untuk
Menganalisis Penjualan Barang Dengan Menggunakan
Metode Apriori Pada Supermarket Sejahtera
Lhokseumawe," Techsi, P. 134, 2015.
[6] Oladipupo, Obagbuwa Oyelade, "Application Of KMeans Clustering Algorithm For Prediction Of Students’
Academic Performance," International Journal Of
Computer Science And Information Security, 2010.
[7] Norma Ningsih, Julianto Lemantara Ahmad Febri,
"Aplikasi Analisis Segmentasi Pelanggan Untuk
Menentukan Strategi Pemasaran Menggunakan
Kombinasi Metode K-Means Dan Model Rfm," Sistemas,
Vol. 10, Pp. 141-155, November 2020.
[8] Sudriyanto, "Clustering Loyalitas Pelanggan Dengan
Metode Rfm (Recency, Frequency, Monetary ) Dan Fuzzy
C-Means," Prosiding Snatif Ke -4, Pp. 815-822, 2017.

Downloads

Published

2021-11-25

How to Cite

Hadi Yansah, A. N. M., Puspaningrum, E. Y., & Rizky, A. M. (2021). IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE RFM DAN ALGORITMA KMEANS UNTUK KLASTERISASI PENJUALAN MINUMAN KEMASAN. Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara, 2, 122–126. https://doi.org/10.33005/santika.v2i0.96

Issue

Section

Articles

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.