Penerapan Data Mining dengan Algoritma Kmeans Terhadap Data Transaksi Penjualan (Studi Kasus: CV. Sogan Batik Rejodani)

Abstract

CV. Sogan Batik Rejodani merupakan UMKM yang bergerak dalam bidang fashion yang memproduksi pakaian batik. Produk yang dihasilkan berupa blouse batik, kemeja batik, dress batik, blazer batik, gamis batik dan lain-lain. Setiap hari Sogan Batik melayani transaksi penjualan yang banyak, hal ini membuat data transaksi penjualan menumpuk, data sering kali diperlakukan hanya sebagai rekaman tanpa ada pengolahan. Sehingga, tidak memiliki nilai guna yang cukup baik untuk dimanfaatkan. Hal ini dapat menyebabkan kekecewaan pelanggan karena barang yang diinginkan sering habis dan Perusahaan dapat mengalami kerugian karena mengalami overstock. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana data transaksi penjualan dimanfaatkan sehingga bisa mendapatkan strategi pemasaran yang cocok untuk Sogan Batik Rejodani dengan cluster variabel kode agen, dan daerah. Oleh karena itu, diperlukan proses pengolahan data besar dengan menggunakan suatu teknik data mining. Pada penelitian ini, teknik data mining yang digunakan yaitu metode K-means Clustering dengan bantuan pemrograman pyhton. Tujuan pengelompokan data ini adalah untuk meningkatkan variasi antar kelompok dan mengurangi fungsi objektif yang dikumpulkan dalam suatu kelompok. Hasil yang didapatkan berupa visualisasi data yang menampilkan variabel-variabel yang digunakan. Dengan menerapkan data mining menggunakan Algoritma K-means, perusahaan dapat memanfaatkan jumlah data transaksi yang muncul pada setiap periodenya. Sehingga, perusahaan dapat melakukan analisis lebih mendalam dan luas lagi terhadap variabel-variabel yang ada.