Pengelompokan Data Penjualan Mie Berdasarkan Bulan Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids

Abstract

Mie merupakan salah satu keanekragaman kuliner yang memiliki potensi sangat besar untuk dikembangkan sebagai peningkatan ekonomi di pematangsiantar. Penjualana Mie di Kota pematangsiantar juga sangat pesat, namun para pedagang masih mneggunakan cara manual dalam pengelompokan data hasil penjualan dari berbagai macam jjenis mie yang di jual sehingga tingkat akurasi keuntungannya menjadi tidak Nampak dengan jelas. Berdasarkan itu makan penulis membuat penelitian ini dengan menggunakan Algoritma K-Medoids untuk mengcluster data penjualan mie dari tahun 2018-2019 berdasarkan tahun dan bulan. Hasil yang diperoleh dari produksi mie di tahun 2018 terbanyak adalah mie pangsit dengan centroid 304670 pada bulan Januari dan mie pangsit dengan centroid 290476 pada bulan Desember, sedangkan di tahun 2019 adalah mie pangsit centroid 311532 bulan Januari dan 311532 pada bulan Desember. Tingkat akurasi dari pengolahan RapidMiner dengan pengolahan yang dilakukan penulis menunjukkan 12 data yang digunakan. Untuk Cluster C1 atau kelompok Tinggi diperoleh akurasi sebesar 17% dengan jumlah data yang sama 2 data, Cluster C2 atau kelompok Sedang diperoleh akurasi sebesar 8% dengan jumlah data yang sama 1 data dan Cluster C3 atau kelompok Rendah diperoleh akurasi sebesar 75% dengan jumlah data yang sama 9 data.

Penerapan Metode K-Medoids Guna Pengelompokan Data Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Bidang Kuliner Di Kota Yogyakarta

“…Metode silhouette coefficient digunakan pada pengujian penelitian ini, metode ini menghitung jarak kedekatan dan jarak keterpisahan tiap data atau objek dalam cluster [10]. Langkah-langkah pada silhouette coefficient [12,13], sebagai berikut: a. Hitung rata-rata jarak terhadap suatu dokumen ke-i dengan tiap dokumen lainnya yang terdapat pada satu cluster yang sama menggunakan persamaan (2).…”

“…Tenaga kerja laki-laki,(11) Tenaga kerja perempuan dan(12) Lama pendirian usaha. Penentuan variabel ini merupakan state of the art dalam penelitian ini berdasarkan brainstroming dengan Dinas Perindustrian, Koperasi, dan Usaha Kecil dan Menengah Yogyakarta.…”

Klasterisasi Tingkat Penjualan Kedai Kopi Hallo Burjois Menggunakan Algoritma K-Medoids Sebagai Evaluasi

“…Keunggulan ini membuatnya lebih user-friendly dan lebih mudah dihitung secara manual [19]. Melalui analisis ini, diharapkan pemilik kedai dapat memahami performa penjualan produknya dan meningkatkan strategi promosi pada produk dengan minat rendah [20]. Hasil dari penelitian pun tidak hanya mendapatkan kesimpulan dari klasterisasi saja, Namun, kami menerapkan strategi 4P atau Marketing Mix sebagai alat pemasaran taktis yang dapat dikendalikan untuk menerapkan proses bisnis.…”