Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Insearch: Information System Research Journal
Yanto Saputra
Institut Teknologi Bisnis Riau
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Insearch: Information System Research Journal

 1 
Simulasi dalam Mengoptimalisasikan Penggadaan Barang di Gudang BC 5 HNI Pekanbaru Menggunakan Metode K-Mean Clustering Yendi Putra; Dina Mardiati; Yanto Saputra; Yulhan Yulhan
Insearch: Information System Research Journal Vol 2, No 02 (2022): Insearch (Information System Research) Journal
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi UIN Imam Bonjol Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15548/isrj.v2i02.4385

Abstract

Ketersediaan barang dalam suatu toko sangat mempengaruhi terhadap aktifitas penjualan toko tersebut. Pelanggan mempunyai ketertarik pada toko yang memiliki ketersediaan produk sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pelanggan. Penelitian bertujuan untuk mengetahui produk apa saja yang paling diminati pelanggan, diminati pelanggan dan kurang di minati pelanggan. Pemilik toko mengetahui stok yang habis atau jenis produk yang banyak teresedia. Penelitian ini menggunakan metode K-Mean Clustering yang merupakan bagian dari Data Mining. Data yang dioleah pada penelitian ini ialah data penjualan dari Januari 2021 hingga Desember 2021 sebanyak 153 produk yang di ambil dari BC 5 HNI Pekanbaru. Adapun variabel data yang digunakan diantaranya nama produk, harga, jumlah terjual dan tahun. Data tersebut di proses menggunakan aplikasi Rapid Miner. Tahap pertama dalam pengolahan data ialah menentukan nilai cluster secara acak, nilai cluster dibagi menjadi 3 kelompok. Nilai centroid diperoleh dari nilai paling bawah, nilai tengah dan nilai paling atas dari data yang tersedia. Perhitungan cluster dilakukan dengan menghitung jarak terdekat dengan data. Hasil akhir penelitian ini yaitu diketahui produk yang paling diminati, diminati dan kurang diminati, sehingga pemilik toko dapat memaksimalkan ketersediaan barang yang dijual agar tidak adanya penumpukan stok barang.
Co-Authors Dedi Irawan Dina Mardiati Purjumatin Purjumatin Yayu Sri Rahayu Yendi Putra Yulhan Yulhan