Penerapan Algoritma K-Means Pada Penjualan Saldo Transportasi Online Studi Kasus Konter XYZ

Abstract

Konter XYZ merupakan salah satu konter yang berada di Tasikmalaya dengan salah satu produk yang dijualnya adalah saldo transportasi online seperti Maxim, Gojek, dan Grab. Dengan semakin bertambahnya jumlah pengemudi online maka semakin banyak transaksi yang berlangsung sehingga data yang dibuat juga semakin banyak. Akan tetapi data tersebut tidak diolah sehingga semakin menumpuk dan tidak memberikan pengetahuan baru bagi pemilik konter. Tujuan penelitian ini adalah membuat klasterisasi penjualan saldo transportasi online agar menjadi masukan khususnya strategi promosi konter XYZ. Metode yang digunakan adalah clustering dengan algoritma K-Means agar menghasilkan cluster berdasarkan dengan nominal harga pembelian. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 4.867 data tetapi setelah di cleansing menjadi 2.642 data. Dataset diperoleh dari penjualan konter XYZ pada bulan Oktober tahun 2022. Penelitian ini menghasilkan jumlah cluster sebanyak 2 buah dengan cluster C1 yaitu nominal rendah sebanyak 2.499 data dengan persentase 94,59%, sedangkan jumlah cluster C2 nominal tinggi sebanyak 143 data dengan persentase 5,41. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma k-means dapat digunakan untuk clustering penjualan saldo transportasi online di konter XYZ, serta penjualan saldo transportasi online cukup baik karena jumlah data cluster nominal rendah lebih banyak daripada cluster nominal tinggi.