Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Perencanaan, Sains dan Teknologi (Jupersatek)
Anisa Aqirati
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Transportation Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK KLASTERISASI POLA PENJUALAN PESTISIDA (STUDI KASUS DI TOKO RAJA BINA TANI) Anisa Aqirati
JURNAL PERENCANAAN, SAINS DAN TEKNOLOGI (JUPERSATEK) Vol 2 No 2 (2019): Jurnal Perencanaan, Sains, Teknologi, dan Komputer (JuPerSaTek)
Publisher : FAKULTAS TEKNIK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (902.886 KB)

Abstract

Toko Raja Bina Tani merupakan sebuah toko yang bergerak dalam bidang penjualan berbagai macam jenis pestisida pada tanaman padi. Dari data penjualan pada toko Raja Bina Tani selama ini tidak tersusun dengan baik, toko Raja Bina Tani masih menggunakan sistem secara manual sehingga took tidak dapat mengetahui dan tidak dapat mengelompokkan jenis pestisida apa saja yang paling tinggi penjualannya. Sehingga kesulitan yang dialami oleh took adalah seringnya terjadi kekurangan stok barang yang laku dikarenkan penjualan yang cukup tinggi. Data penjualan yang terjadi pada toko Raja Bina Tani setiap satu musimnya juga berbeda-beda sehingga pengelompokan (klasterisasi/ clustering). Permasalahan yang dihadapi adalah lamanya waktu untuk melakukan pengelompokkan data penjualan pestisida yang laris terjual. Metode yang digunakan dalam proses klasterisasi pola penjualan pestisida adalah metode Data Mining dengan algoritma K-means. Data yang digunakan merupakan data penjualan pestisida selama 6 bulan terakhir. Menerapkan DataMining dalam mengelompokkan pola penjualan menggunakan algoritma K-means. Dengan aplikasi yang dihasilkan ini akan mempersingkat waktu dalam melakukan pengelompokkan data dalam jumlah yang besar dan juga akan memberikan kemudahan dalam mengetahui jenis pestisida yang manasaja yang Laris dan yang Kurang Laris terjual. Dengan aplikasi ini akan mempermudah dalam mengelompokkan data dalam jumlah yang besar.
Co-Authors