{"title":"从数据挖掘中选择产品和潜在客户的k -意义算法的应用(案例研究:PT Mega Arvia main)","authors":"Istiqomah Sumadikarta","doi":"10.59134/jsk.v1i1.424","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"PT Mega Arvia Utama merupakan salah satu perusahaan bergerak di bidang distribusi velg dan ban mobil (import) yang berada di kawasan Jakarta Selatan. Penuhnya persaingan membuat PT Mega Arvia Utama mengalami kesulitan dalam memasarkan produk dan mempertahankan pelanggan setianya. Untuk itu perlunya analisa lebih lanjut untuk mengetahui mana pelanggan yang potensial, mana yang tidak dan mana produk yang harus diperbanyak, mana yang harus dieliminasi. Untuk itu, maka dirancang sebuah aplikasi dengan konsep data mining menggunakan algoritma K-Means (Clustering) untuk mengelompokkan data pelanggan dan data produk Dalam hal ini, penerapan data mining dirasa mampu menjadi solusi dengan menganalisa data transaksi yang ada pada PT Mega Arvia Utama. Data yang digunakan sebagai bahan sample pada penelitian ini adalah data transaksi penjualan PT. Mega Arvia Utama tahun 2013 dan 2014. Dengan melakukan proses perhitungan jumlah invoice terhadap produk dan jumlah barang terhadap transaksi untuk mengelompokkan data produk, sedangkan total penjualan terhadap pelanggan dan jumlah transaksi terhadap pelanggan untuk mengelompokkan data pelanggan. Hasil dari proses mining membentuk cluster-cluster yang digunakan untuk memberi saran pertimbangan dalam menentukan strategi penjualan yakni mengeliminasi produk dengan posisi cluster terbawah dan memberikan reward untuk pelanggan dengan posisi cluster teratas.","PeriodicalId":164714,"journal":{"name":"JURNAL SATYA INFORMATIKA","volume":"281 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATA MINING UNTUK MEMILIH PRODUK DAN PELANGGAN POTENSIAL (Studi Kasus : PT Mega Arvia Utama)\",\"authors\":\"Istiqomah Sumadikarta\",\"doi\":\"10.59134/jsk.v1i1.424\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"PT Mega Arvia Utama merupakan salah satu perusahaan bergerak di bidang distribusi velg dan ban mobil (import) yang berada di kawasan Jakarta Selatan. Penuhnya persaingan membuat PT Mega Arvia Utama mengalami kesulitan dalam memasarkan produk dan mempertahankan pelanggan setianya. Untuk itu perlunya analisa lebih lanjut untuk mengetahui mana pelanggan yang potensial, mana yang tidak dan mana produk yang harus diperbanyak, mana yang harus dieliminasi. Untuk itu, maka dirancang sebuah aplikasi dengan konsep data mining menggunakan algoritma K-Means (Clustering) untuk mengelompokkan data pelanggan dan data produk Dalam hal ini, penerapan data mining dirasa mampu menjadi solusi dengan menganalisa data transaksi yang ada pada PT Mega Arvia Utama. Data yang digunakan sebagai bahan sample pada penelitian ini adalah data transaksi penjualan PT. Mega Arvia Utama tahun 2013 dan 2014. Dengan melakukan proses perhitungan jumlah invoice terhadap produk dan jumlah barang terhadap transaksi untuk mengelompokkan data produk, sedangkan total penjualan terhadap pelanggan dan jumlah transaksi terhadap pelanggan untuk mengelompokkan data pelanggan. Hasil dari proses mining membentuk cluster-cluster yang digunakan untuk memberi saran pertimbangan dalam menentukan strategi penjualan yakni mengeliminasi produk dengan posisi cluster terbawah dan memberikan reward untuk pelanggan dengan posisi cluster teratas.\",\"PeriodicalId\":164714,\"journal\":{\"name\":\"JURNAL SATYA INFORMATIKA\",\"volume\":\"281 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-08-13\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"JURNAL SATYA INFORMATIKA\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.59134/jsk.v1i1.424\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JURNAL SATYA INFORMATIKA","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.59134/jsk.v1i1.424","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2
摘要
PT Mega Arvia主要是雅加达南部轮辋和轮毂(进口)的发售公司之一。竞争如此激烈,以至于顶级的PT Mega Arvia在销售产品和留住忠实客户方面遇到了困难。因此,需要进行进一步的分析,以确定哪些客户是潜在的,哪些不是,哪些产品应该复制,哪些产品应该消除。为此,一款基于数据挖掘概念的应用程序使用k - meing算法对客户数据和产品数据进行分类,而在这种情况下,数据挖掘应用实际上可以通过分析主要的PT Mega Arvia的交易数据而成为解决方案。本研究采用的数据是2013年和2014年PT. Mega Arvia的主要销售数据。通过对产品的发票金额和交易金额进行计算来对产品的销售进行分组,而对客户的销售总额和交易金额进行分类。筛选过程的结果是形成集群,用于确定销售策略,即将产品从底层集群中移除,并对其顶部集群的客户给予奖励。
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATA MINING UNTUK MEMILIH PRODUK DAN PELANGGAN POTENSIAL (Studi Kasus : PT Mega Arvia Utama)
PT Mega Arvia Utama merupakan salah satu perusahaan bergerak di bidang distribusi velg dan ban mobil (import) yang berada di kawasan Jakarta Selatan. Penuhnya persaingan membuat PT Mega Arvia Utama mengalami kesulitan dalam memasarkan produk dan mempertahankan pelanggan setianya. Untuk itu perlunya analisa lebih lanjut untuk mengetahui mana pelanggan yang potensial, mana yang tidak dan mana produk yang harus diperbanyak, mana yang harus dieliminasi. Untuk itu, maka dirancang sebuah aplikasi dengan konsep data mining menggunakan algoritma K-Means (Clustering) untuk mengelompokkan data pelanggan dan data produk Dalam hal ini, penerapan data mining dirasa mampu menjadi solusi dengan menganalisa data transaksi yang ada pada PT Mega Arvia Utama. Data yang digunakan sebagai bahan sample pada penelitian ini adalah data transaksi penjualan PT. Mega Arvia Utama tahun 2013 dan 2014. Dengan melakukan proses perhitungan jumlah invoice terhadap produk dan jumlah barang terhadap transaksi untuk mengelompokkan data produk, sedangkan total penjualan terhadap pelanggan dan jumlah transaksi terhadap pelanggan untuk mengelompokkan data pelanggan. Hasil dari proses mining membentuk cluster-cluster yang digunakan untuk memberi saran pertimbangan dalam menentukan strategi penjualan yakni mengeliminasi produk dengan posisi cluster terbawah dan memberikan reward untuk pelanggan dengan posisi cluster teratas.