Record Detail Back
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM ANALISIS DATA PENJUALAN UNTUK SISTEM APLIKASI AHA.ID
- Share to:
Penelitian ini fokus pada pengembangan algoritma K-Means pada sistem aplikasi
AHA.ID. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan kinerja algoritmaK-Means dan mengintegrasikannya ke dalam sistem AHA.ID untuk memberikanfitur analisis data penjualan yang baik. Dalam penelitian ini, dilakukan beberapaperbaikan pada algoritma K-Means. Pertama, dilakukan penyesuaian pada metodeinisialisasi centroid untuk mengoptimalkan hasil clustering. Metode inisialisasi inmempertimbangkan konteks khusus dari data penjualan dalam AHA.ID, seperti
kategori barang yang paling laku, menengah, dan tidak laku untuk memilih centroidawal yang lebih representatif. Selain itu, disarankan penggunaan metodepengelompokan yang lebih efisien dengan memanfaatkan keunggulan infrastrukturkomputasi yang tersedia di AHA.ID. Hal ini memungkinkan proses clusteringmenjadi lebih cepat dan meminimalkan beban komputasi pada pengguna.
Setelah pengembangan algoritma K-Means selesai, langkah selanjutnya adalah
mengintegrasikannya ke dalam sistem AHA.ID. Algoritma K-Means yang
diperbarui ini akan memberikan fitur analisis data yang kuat kepada penggunaAHA.ID. Pengguna dapat mengelompokkan data proyek mereka berdasarkankesamaan karakteristik atau atribut tertentu, sehingga mempermudah pengambilankeputusan dan perencanaan proyek.
CEP TOTO - Personal Name
NONE
Text
INDONESIA
TEKNIK INFORMATIKA UNLA
2023
BANDUNG
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
CEP TOTO. (2023).PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
DALAM ANALISIS DATA PENJUALAN UNTUK SISTEM
APLIKASI AHA.ID.(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd