Klasterisasi Data Penjualan Barang Menggunakan Algoritma K-Medoids Untuk Mengoptimalkan Penjualan Sepatu
DOI:
https://doi.org/10.33592/jutis.v13i2.6777Keywords:
Agloritma K-Medoids; Penjualan barang; Stok BarangAbstract
Persediaan barang menumpuk karena kesulitan manajemen mengambil kebijakan untuk menyuplai barang. Penumpukkan barang menyebabkan harga barang turun. Oleh karena itu, teknik yang diperlukan untuk melakukan analisis penjualan barang yang berguna untuk menyelesaikan masalah saat ini. Analisis penjualan barang adalah tujuan dari penelitian ini. Algoritma K-Medoids akan mengelompokkan data penjualan untuk membantu teknik analisis menganalisis penjualan barang. Analisis variabel yang dilakukan membagi kelompokan data menjadi dua: barang yang laris dan barang yang tidak laris. Penelitian ini menggunakan 30 sampel data penjualan barang. Hasilnya menawarkan informasi tentang barang yang laris dan barang yang tidak laris, yang membantu menyelesaikan masalah dengan ketersediaan stok barang.
References
B. Arief Setiawan, PERBANDINGAN CLUSTERING OPTIMALISASI STOK BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN ALGORTIMA K-MEDOIDS ( STUDI KASUS : KLINIK BEN WARAS ).
S. Syahputra, S. Ramadani, A. Manaor, and H. Pardede, “MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS,” JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 7–14, 2020. “KOMPARASI ANALISIS K-MEDOIDS CLUSTERING.”
R. Narasati, R. Lestari, R. Herdiana, R. Hamonangan, and S. Anawar, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOID PADA PENJUALAN KERUDUNG E-COMMERCE SHOPEE: FIFAU HIJAB,” 2024.
R. U. Br. Barus, I. Gunawan, B. E. Damanik, I. Parlina, and W. Saputra, “Pengelompokan Data Penjualan Mie Berdasarkan Bulan Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 141–156, Nov. 2021, doi: 10.54082/jiki.15.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.