Analisa Pola Belanja dengan metode K-means clustering
| Main Author: | OenAndikPurnomo |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/139558/ |
Daftar Isi:
- Penggunaan sistem basis data pada supermarket selama ini hanya sebatas pada pengolahan transaksi saja. Padahal, basis data yang ada dapat dimanfaatkan untuk proses analisis pola belanja konsumen dalam rangka membantu proses pengambilan keputusan dalam pengelolaan sebuah supermarket khususnya dalam hal pengadaan stok. Sehingga pengadaan stok dapat dilakukan secara efektif dan efisien. Untuk melakukan analisis pola belanja tersebut dibutuhkan sebuah metode, salah satunya adalah metode K-Means Clustering . Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sebuah perangkat lunak yang mengimplementasikan metode K-Means Clustering dalam analisis pola belanja konsumen. Pengembangan perangkat lunak dilakukan dengan menggunakan pendekatan terstruktur. Dalam implementasi metode K-Means Clustering digunakan pengukuran jarak kuantitatif dengan metode pengukuran jarak eucledian . Dalam penelitian ini digunakan batasan dimensi visualisasi hasil analisis sebanyak tiga. Sedangkan dimensi data K-Means Clustering yang bisa diolah sesuai dengan dimensi data yang disediakan. Hasil analisis pola belanja divisualisasikan dalam bentuk matrik scatterplot . Perangkat lunak dikembangkan dengan Delphi 7 dan menggunakan basis data MS SQL Server 2000. Data yang digunakan sebagai studi kasus adalah data transaksi sebuah supermarket yang diambil selama lebih kurang 1 tahun. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa implementasi metode K-Means Clustering dalam analisis pola belanja telah memberikan hasil yang diharapkan. Pengelola supermarket bisa menentukan pembagian kelompok data yang diinginkan untuk menentukan pola belanja pada masing – masing bagian data.