CLUSTERING STRATEGI PEMASARAN PENJUALAN SEPATU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (Study kasus : UD. Danarta Mojokerto)

Anggraini, Diyah, 51504110037 and Ardiantoro, Luki, 0716106701 and Ristanto, Joko, 0710548005 (2019) CLUSTERING STRATEGI PEMASARAN PENJUALAN SEPATU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (Study kasus : UD. Danarta Mojokerto). Bachelor thesis, Universitas Islam Majapahit.

[img] Text
COVER - DAFTAR TABEL.pdf
Restricted to Registered users only

Download (429kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (384kB) | Preview
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (830kB) | Request a copy
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (7kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (118kB) | Preview
[img] Text
DAFTAR LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (744kB) | Request a copy

Abstract

UD.Danarta Mojokerto merupakan industri yang bergerak dalam bidang produksi sepatu kulit. Tidak hanya UD.Danarta Mojokerto, masih cukup banyak perusahaan lain yang bergerak di bidang serupa. Hal tersebut tentu saja menimbulkan persaingan bisnis antar perusahaan. Data mining dimaksudkan untuk memberikan solusi strategi pemasaran di dunia bisnis untuk mengembangkan bisnis mereka. Manfaatnya mempermudah analisis data yang besar dan membantu memberikan informasi data penjualan yang diolah. Untuk itu penulis tertarik mengangkat permasalahan ini kedalam penelitian tugas akhir dengan judul ”Clustering Strategi Pemasaran Pada UD. Danarta Mojokerto Dengan Metode K-Means”. Tujuan penelitian ini adalah dari hasil data yang sudah diolah digunakan untuk strategi pemasaran kedepannya. Metode data mining clustering algoritma k-means yaitu dengan menpartisi data yang ada ke dalam cluster dalam menentukan strategi pemasaran. Dari data yang di uji, diperoleh 2 cluster berdasarkan penjualan objek yang laris dan tidak laku. cluster 1 dengan pusat cluster (1000,800) objek yang laris terjual. cluster 2 dengan pusat cluster (700,500) objek yang tidak laris terjual. Salah satu metode yang terdapat dalam data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Clustering (pengelompokan) dan K-Means.

Item Type: Skripsi/Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering
Subjects: T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy
0 Majapahit Islamic University Subject Areas > Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Divisions: Faculty of Engineering > Computer and Information Technology
Depositing User: Diyah Anggraini
Date Deposited: 16 Jun 2020 22:41
Last Modified: 16 Jun 2020 22:41
URI: http://repository.unim.ac.id/id/eprint/544

Actions (login required)

View Item View Item