JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat)
Vol. 4 No. 1 (2019)

PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DAN ALGORITMA HIRARKI DIVISIVE DI PERUSAHAAN MEDIA WORLD PEKANBARU

Yuda Irawan (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Apr 2019

Abstract

Semakin besar suatu perusahaan, semakin lama perusahaan itu berdiri, semakin banyak perusahaan memiliki cabang, tentunya semakin besar data yang dimilki. Data-data tersebut bisa berupa data konsumen, data pembelian, data penjualan, data penggajian, dan masih banyak data-data yang lain lagi. Semua data tersebut biasanya akan tersimpan dalam database. Namun banyak perusahaan, bahkan divisi Teknologi Informasi atau Information Technology (IT) yang tidak menyadari betapa berharganya tumpukan data-data lama yang dihasilkan perusahaan dalam bertransaksi dan beraktifitas. Data mining merupakan ilmu yang mempelajari metode untuk menghasilkan pengetahuan atau menemukan pola untuk pengolahan di suatu data. Sehingga tidak hanya menjadi sebuah informasi saja, akan tetapi menjadi sebuah pengetahuan. Data Mining mempunyai beberapa metode diantaranya adalah clustering. Clustering merupakan metode yang sudah cukup dikenal dan banyak dipakai dalam data mining. Tujuan utama dari metode clustering ini adalah pengelompokkan sejumlah data/obyek ke dalam cluster (group) sehingga dalam cluster akan berisi data yang sama dengan grupnya masing-masing. Dalam penelitian ini digunakan Algoritma Hirarki Divisive untuk membentuk klaster-klaster. Dari pola yang diperoleh diharapkan dapat memberikan pengetahuan untuk perusahaan Media World Pekanbaru sebagai alat pendukung untuk mengambil kebijakan.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

jtiulm

Publisher

Subject

Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) is intended as a media for scientific studies on the results of research, thinking and analytical-critical studies regarding research in Systems Engineering, Informatics / Information Technology, Information Management and Information ...