k - memetig算法的实现是对在线营养商店产品销售集群的集中

H. Rasyid, Brian Firmansyah Kartono Soebari, Dhian Satria Yudha Kartika
{"title":"k - memetig算法的实现是对在线营养商店产品销售集群的集中","authors":"H. Rasyid, Brian Firmansyah Kartono Soebari, Dhian Satria Yudha Kartika","doi":"10.33005/sitasi.v2i1.304","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pengusaha bisnis terutama yang berjualan di Online Shop tentunya memiliki target penjualan dan transaksi dalam jumlah besar pada umumnya, maka dari itu Toko Gizi yang berjualan di salah satu e-commerce merupakan perusahaan yang berjualan di bidang Kebutuhan Susu, Obat, dan sebagainya, memiliki sebuah permasalahan dimana stok produk yang berputar sangat cepat mengakibatkan seringkali pesanan harus ditunda dikarenakan ketersediaan barang yang kerap kali kosong, Toko Gizi memiliki riwayat transaksi yang berisi banyaknya penjualan dan transaksi, dimana nantinya data tersebut dapat digunakan dalam Data Mining untuk melihat perputaran barang dari yang kurang diminati hingga sangat diminati, yang harapannya dapat digunakan untuk Toko Gizi dalam mempersiapkan stok barang yang disesuaikan dari penjualan dalam rentang waktu tertentu. Penelitian Data Mining yang kami gunakan yakni clustering yang merupakan metode digunakan untuk mengetahui tingkat penjualan berdasarkan terbentuknya cluster. Algoritma K-Means ini juga cocok digunakan untuk mengatur riwayat data pembelian dan penjualan karena implementasinya yang efisien, tidak perlu memakan banyak waktu serta penerapannya cukup mudah dibandingkan teknik clustering lainnya. Dari penelitian yang sudah dilakukan telah didapatkan hasil dari metode Clustering algoritma K-Means yang menunjukkan bahwa dari 41 jenis data penjualan dan transaksi yang dilakukan dari bulan April hingga Mei 2022 menghasilkan 3 cluster yaitu sangat diminati(3), cukup diminati(2) dan kurang diminati(1). Dimana dari beberapa cluster tersebut menunjukkan bahwa cluster pertama terdapat 5 barang, cluster kedua terdapat 5 barang dan cluster ketiga terdapat 1 barang. \nKata kunci: Online Shop, Clustering, K-Means, Data Mining, e-Commerce.","PeriodicalId":326660,"journal":{"name":"Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi","volume":"45 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-09-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN PENJUALAN PRODUK PADA ONLINE SHOP TOKO GIZI\",\"authors\":\"H. Rasyid, Brian Firmansyah Kartono Soebari, Dhian Satria Yudha Kartika\",\"doi\":\"10.33005/sitasi.v2i1.304\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Pengusaha bisnis terutama yang berjualan di Online Shop tentunya memiliki target penjualan dan transaksi dalam jumlah besar pada umumnya, maka dari itu Toko Gizi yang berjualan di salah satu e-commerce merupakan perusahaan yang berjualan di bidang Kebutuhan Susu, Obat, dan sebagainya, memiliki sebuah permasalahan dimana stok produk yang berputar sangat cepat mengakibatkan seringkali pesanan harus ditunda dikarenakan ketersediaan barang yang kerap kali kosong, Toko Gizi memiliki riwayat transaksi yang berisi banyaknya penjualan dan transaksi, dimana nantinya data tersebut dapat digunakan dalam Data Mining untuk melihat perputaran barang dari yang kurang diminati hingga sangat diminati, yang harapannya dapat digunakan untuk Toko Gizi dalam mempersiapkan stok barang yang disesuaikan dari penjualan dalam rentang waktu tertentu. Penelitian Data Mining yang kami gunakan yakni clustering yang merupakan metode digunakan untuk mengetahui tingkat penjualan berdasarkan terbentuknya cluster. Algoritma K-Means ini juga cocok digunakan untuk mengatur riwayat data pembelian dan penjualan karena implementasinya yang efisien, tidak perlu memakan banyak waktu serta penerapannya cukup mudah dibandingkan teknik clustering lainnya. Dari penelitian yang sudah dilakukan telah didapatkan hasil dari metode Clustering algoritma K-Means yang menunjukkan bahwa dari 41 jenis data penjualan dan transaksi yang dilakukan dari bulan April hingga Mei 2022 menghasilkan 3 cluster yaitu sangat diminati(3), cukup diminati(2) dan kurang diminati(1). Dimana dari beberapa cluster tersebut menunjukkan bahwa cluster pertama terdapat 5 barang, cluster kedua terdapat 5 barang dan cluster ketiga terdapat 1 barang. \\nKata kunci: Online Shop, Clustering, K-Means, Data Mining, e-Commerce.\",\"PeriodicalId\":326660,\"journal\":{\"name\":\"Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi\",\"volume\":\"45 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-09-18\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.33005/sitasi.v2i1.304\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33005/sitasi.v2i1.304","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

企业主特别是在线商店里卖的当然有销售目标和一般大量的交易,那么从商店卖的营养在e-commerce之一是卖牛奶的需求领域的公司、药品等等,很快就有一个旋转的产品在库存问题导致的订单必须推迟是因为供应货物通常经常是空的,营养商店有大量销售和交易的历史记录,这些数据可以用于数据挖掘,以观察商品的旋转,从低需求到高需求,希望这些数据可以用于营养商店在特定时间内准备定制库存。我们使用数据挖掘研究的是聚类,这是一种利用聚类来确定集群的销售速度的方法。由于K-Means的有效实现不需要太多时间,而且应用起来比其他组件技术更容易。从一项广泛的研究中,我们发现了从2022年4月至5月的41种销售和交易数据中提取的结果,发现在41种类型的销售和交易数据中,出现了3个集群,即高感(3)、适度感兴趣(2)和低感兴趣(1)。其中一些集群表示第一个集群有5个项目,第二个集群有5个项目,第三个集群有1个集群。关键词:在线商店,集群,K-Means,数据挖掘,电子商务。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN PENJUALAN PRODUK PADA ONLINE SHOP TOKO GIZI
Pengusaha bisnis terutama yang berjualan di Online Shop tentunya memiliki target penjualan dan transaksi dalam jumlah besar pada umumnya, maka dari itu Toko Gizi yang berjualan di salah satu e-commerce merupakan perusahaan yang berjualan di bidang Kebutuhan Susu, Obat, dan sebagainya, memiliki sebuah permasalahan dimana stok produk yang berputar sangat cepat mengakibatkan seringkali pesanan harus ditunda dikarenakan ketersediaan barang yang kerap kali kosong, Toko Gizi memiliki riwayat transaksi yang berisi banyaknya penjualan dan transaksi, dimana nantinya data tersebut dapat digunakan dalam Data Mining untuk melihat perputaran barang dari yang kurang diminati hingga sangat diminati, yang harapannya dapat digunakan untuk Toko Gizi dalam mempersiapkan stok barang yang disesuaikan dari penjualan dalam rentang waktu tertentu. Penelitian Data Mining yang kami gunakan yakni clustering yang merupakan metode digunakan untuk mengetahui tingkat penjualan berdasarkan terbentuknya cluster. Algoritma K-Means ini juga cocok digunakan untuk mengatur riwayat data pembelian dan penjualan karena implementasinya yang efisien, tidak perlu memakan banyak waktu serta penerapannya cukup mudah dibandingkan teknik clustering lainnya. Dari penelitian yang sudah dilakukan telah didapatkan hasil dari metode Clustering algoritma K-Means yang menunjukkan bahwa dari 41 jenis data penjualan dan transaksi yang dilakukan dari bulan April hingga Mei 2022 menghasilkan 3 cluster yaitu sangat diminati(3), cukup diminati(2) dan kurang diminati(1). Dimana dari beberapa cluster tersebut menunjukkan bahwa cluster pertama terdapat 5 barang, cluster kedua terdapat 5 barang dan cluster ketiga terdapat 1 barang. Kata kunci: Online Shop, Clustering, K-Means, Data Mining, e-Commerce.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
INOVASI ZERO FOOD WASTE MELALUI APLIKASI DONASI DAN PENGOMPOSAN SISA MAKANAN BERLEBIH PERANCANGAN SISTEM E-PKK TERINTEGRASI WEBSITE DAN MOBILE (STUDI KASUS: TP-PKK KABUPATEN NGANJUK) PENGEMBANGAN APLIKASI E-PPID UNTUK DESA SIDOKARE, KABUPATEN NGANJUK: TRANSPARANSI INFORMASI PUBLIK PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN E- CLINICAL BERBASIS MOBILE PADA KLINIK X OPTIMALISASI PENGELOLAAN TRANSAKSI DENGAN MERANCANG APLIKASI E-PAYMENT UNTUK UMKM BASRENK.ID
×
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
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 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 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1