CLUSTERISASI POLA PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS DI APOTEK PELANGI SEI. JERING TELUK KUANTAN)
Abstract
Data Mining adalah suatu proses penggalian sebuah informasi data yang tersembunyi yang ada di dalam suatu database, dimana data tersebut disimpan di dalam suatu tempat ukuran yang sangat besar seperti data warehaouse dan tempat penyimpanan data lainnya. Data Mining juga sering dikenal dengan istilah Knowledge Discovery in Database (KDD). Data-data yang telah dikelompokkan nantinya dapat diolah kembali menjadi suatu pengetahuan yang baru sehingga dapat digunakan lagi apabila dibutuhkan. Apotek Pelangi Sei. Jering Teluk Kuantan merupakan salah satu toko yang terletak di Kecamatan Kuantan Tengah di Kabupaten Kuantan Singingi Apotek ini menjual berbagai macam jenis obat-obatan. Namun di dalam melakukan proses pencatatan data-data, Apotek masih menggunakan sistem secara manual sehingga apotek tidak dapat mengetahui dan tidak dapat mengelompokkan jenis obat apa saja yang paling tinggi penjualannya. Sehingga kesulitan yang dialami oleh apotek adalah seringnya terjadi kekurangan stok barang yang laku dikarenkan penjualan yang cukup tinggi. Data penjualan yang terjadi pada apotek pelangi setiap satu musimnya juga berbeda-beda sehingga perlu adanya pengelompokan (klasterisasi/clustering). Permasalahan yang terjadi adalah kesulitan dalam pengelompokkan data dalam jumlah besar. Hasil akhir dari 15 items penjualan sebagai data contoh pada Bulan Juli – Desember 2017 adalah penjualan Obat Laris sebanyak 6 items dan Penjualan Obat Kurang Laris sebanyak 9 items. Menghasilkan aplikasi sistem Data Mining metode K-Means clustering dalam pola penjualan yaitu dapat membandingkan hasil yang secara manual dengan aplikasi sistem yang dibangun.
Downloads
References
Benri Melpa Metisen dan Herlina Latipa Sari. (2015). “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila” Jurnal Media Infotama, Vol. 11, No. 2, ISSN 1858–2680
David Hartanto Kamagi dan Seng Hansun (2014), Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa, Jurnal Ultimatics, Vol. VI, No. 1, ISSN 2085-4552
Elly Muningsih dan Sri Kiswati. (2015). “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang” Jurnal Bianglala Informatika Vol 3 No 1 ISSN : 2338-9761.
Fina Nasari dan Surya Darma (2015), Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama), Jurnal Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, ISSN : 2302-3805
Jasri, J., & Nazli, R. (2018). Penerapan Metode Mamdani Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Golongan Obat Sesuai Dengan Penyakit Diabetes. Jurnal Teknologi Dan Open Source, 1(2), 67-74.
Lianna Felicia. (2014). " Penerapan Metode Clustering Dengan K-Means Untuk Memetakan Potensi Tanaman Padi Di Kota Semarang" Jurnal Ilmu computer
Syam, E. (2018). Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Data Mahasiswa Dan Dosen Terintegrasi. IT Journal Research and Development, 2(2), 45-51.