ANALISIS DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PROFIT PERUSAHAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

Yori Adi Atma, Suci Montesori
{"title":"ANALISIS DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PROFIT PERUSAHAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS","authors":"Yori Adi Atma, Suci Montesori","doi":"10.46576/device.v3i2.2699","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"ABSTRAK Penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk menentukan profit perusahaan berdasarkan tingkat penjualan aplikasi di CV. Alele Solutions. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, di manadata dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih. Informasi yang ditampilkan berupa kelompok – kelompok data aplikasi berdasarkan tingkat penjualannya, sehingga diketahui profit perusahaan pada CV. Alele Solutions yang disesuaikan dengan cluster aplikasi dengan tingkat penjualan tinggi, sedang dan rendah. Pengujian dilakukan dengan aplikasi RapidMiner 5.3.015, sehingga menghasilkan cluster-cluster produk yang dapat dimanfaatkan oleh CV. Alele Solutions dalam menentukan profit perusahaan. Kata Kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, Laba, RapidMiner","PeriodicalId":179842,"journal":{"name":"DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46576/device.v3i2.2699","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

ABSTRAK Penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk menentukan profit perusahaan berdasarkan tingkat penjualan aplikasi di CV. Alele Solutions. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, di manadata dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih. Informasi yang ditampilkan berupa kelompok – kelompok data aplikasi berdasarkan tingkat penjualannya, sehingga diketahui profit perusahaan pada CV. Alele Solutions yang disesuaikan dengan cluster aplikasi dengan tingkat penjualan tinggi, sedang dan rendah. Pengujian dilakukan dengan aplikasi RapidMiner 5.3.015, sehingga menghasilkan cluster-cluster produk yang dapat dimanfaatkan oleh CV. Alele Solutions dalam menentukan profit perusahaan. Kata Kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, Laba, RapidMiner
数据挖掘分析以确定公司的利润
本研究采用分层方法应用数据挖掘数据,根据简历中的应用程序销售水平确定公司的利润。Alele解决方案。manadata中使用的算法是K-Means Clustering,它们根据相同的特性分组,将包含在相同的组中,并将包含在组中的数据集不重叠。根据应用程序的销售水平显示的信息,从而在简历中显示公司利润。Alele Solutions是为应用程序群定制的,具有高、中级和低销售水平。测试是在快速采集器应用程序5.3015上进行的,从而产生可用于简历的产品集群。Alele解决方案决定公司利润。关键词:数据挖掘,Clustering, h -意思是利润,RapidMiner
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信