Klasifikasi Data Penjualan Mengunakan Algoritma K-Means Dan Analytic Hierarchy Process

Yosep Nuryaman, Bibit Sudarsono, Ummi Faddillah, Ayuni Asistyasari
{"title":"Klasifikasi Data Penjualan Mengunakan Algoritma K-Means Dan Analytic Hierarchy Process","authors":"Yosep Nuryaman, Bibit Sudarsono, Ummi Faddillah, Ayuni Asistyasari","doi":"10.31294/larik.v2i1.1371","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Dengan adanya Covid 19 yang telah melanda beberapa tahun terakhir ini membuat penjualan di berbagai bidang mengalami dampak negatif tak terkecuali bagi Swalayan X yang mengalami penurunan di berbagai cabang yang terbagai ke beberapa daerah. Sebagai bahan pertimbangan, mereka melakukan evaluasi terhadap penjualan cabang-cabang tersebut. Dengan mengklasifikasikan data penjualan yang ada diharapkan mereka mampu melihat mana kelompok cabang swalayan x yang kurang baik mana yang sudah baik. Namun perlu adanya teknik klasifikasi yang baik agar evaluasi yang dilakukan bedasarkan hasil perhitungan yang baik. Oleh sebab itu penulis mencoba menggunakan Algoritma K-Mean dan Algortima AHP untuk mengklasifikan data penjualan yang ada. Algoritma K-Mean dan Algortma AHP merupakan algoritma yang mampu mengklusterisasi sekumpulan data. Dengan mengklusteriasi toko-toko berdasarkan kedekatan hasil penjualan selama 2 tahun terakhir yang naik turun dengan menggunakan 2 algoritma tersebut nantinya akan mampu melihat toko mana tergolong baik dan mana yang tergolong kurang baik.  Berdasarkan hasil perbandingan dari hasil perhitungan, didapakan bahwa hasil terbaik yaitu menggunakan algoritma K-Mean dengan k2 pada literasi ke 3 dengan rasio 0,04926","PeriodicalId":446789,"journal":{"name":"Jurnal Larik: Ladang Artikel Ilmu Komputer","volume":"38 12","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Larik: Ladang Artikel Ilmu Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31294/larik.v2i1.1371","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

Dengan adanya Covid 19 yang telah melanda beberapa tahun terakhir ini membuat penjualan di berbagai bidang mengalami dampak negatif tak terkecuali bagi Swalayan X yang mengalami penurunan di berbagai cabang yang terbagai ke beberapa daerah. Sebagai bahan pertimbangan, mereka melakukan evaluasi terhadap penjualan cabang-cabang tersebut. Dengan mengklasifikasikan data penjualan yang ada diharapkan mereka mampu melihat mana kelompok cabang swalayan x yang kurang baik mana yang sudah baik. Namun perlu adanya teknik klasifikasi yang baik agar evaluasi yang dilakukan bedasarkan hasil perhitungan yang baik. Oleh sebab itu penulis mencoba menggunakan Algoritma K-Mean dan Algortima AHP untuk mengklasifikan data penjualan yang ada. Algoritma K-Mean dan Algortma AHP merupakan algoritma yang mampu mengklusterisasi sekumpulan data. Dengan mengklusteriasi toko-toko berdasarkan kedekatan hasil penjualan selama 2 tahun terakhir yang naik turun dengan menggunakan 2 algoritma tersebut nantinya akan mampu melihat toko mana tergolong baik dan mana yang tergolong kurang baik.  Berdasarkan hasil perbandingan dari hasil perhitungan, didapakan bahwa hasil terbaik yaitu menggunakan algoritma K-Mean dengan k2 pada literasi ke 3 dengan rasio 0,04926
Klasifikasi数据Penjualan Mengunakan算法K-Means Dan层次分析法
随着Covid 19的出现,近年来Covid 19的出现,X市场的负面影响也在不断扩大,X市场的规模也在下降。作为考虑材料,他们对出售这些分支进行了评估。通过对现有的销售数据进行分类,人们希望他们能够看到不好的x超市的哪一组已经很好了。但是需要有好的分类技术来进行评估,以建立良好的计算结果。因此,作者尝试使用k -均值算法和算法AHP来分类现有的销售数据。k -均值算法和算法AHP是一种能够将数据集集的算法。通过使用这两种算法,将商店根据过去两年的销售收益率来组织。根据计算结果的比较,专家认为最好的结果是在0.04926比上使用k -均值算法3的识字率
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