Analisis Penjualan Frozen Food Yang Paling Banyak Diminati Menggunakan Metode K-Means


Authors

  • Dwi Nopriyani Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia
  • Hetty Rohayani Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia http://orcid.org/0000-0003-2596-3332
  • Zulfikri Akbar Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.47065/bulletincsr.v5i1.445

Keywords:

Frozen Food; K-Means; RapidMiner; Analysis; Sale

Abstract

Today's interest in frozen foods is very high, as frozen foods are easy to process and they can last long to store. So many households are buying frozen food for daily necessities. The purpose of this study is to know how much the purchase rate of products consumers often buy so that goods stock providers can focus more on the products that are most in demand, by using the K-Means method and by using the RapidMiner app. Where the results of the study can provide information to the business owner Frozen Food what production should be increased so that the business owner can increase the sales of Frozen Food.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Dwi Nopriyani, Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi

Fakultas Sains dan Teknologi

Hetty Rohayani, Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi

Fakultas Sains dan Teknologi

Zulfikri Akbar, Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi

Fakultas Sains dan Teknologi

References

Eko Bagas, “STRATEGI PENGEMBANGAN USAHA PADA DEPOT RICE BOX (STUDI KASUS PADA ASPEK PEMASARAN),” Stategi Pengemb. usaha depot, vol. 3, no. 2, pp. 332–341, 2020.

R. W. Sari, N. Nurlinda, and N. Mutmainnah, “Open Access Acceptance of Skipjack Tuna Fish Nuggets with Moringa Leaves to Prevent Stunting in Toddlers,” no. 5, pp. 2927–2937, 2024, doi: 10.56338/mppki.v7i12.6314.

Y. M. Kristania and S. Listanto, “Implementasi Data Mining Terhadap Data Penjualan Dengan Algoritma Apriori Pada Pt. Duta Kencana Swaguna,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 364, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1973.

G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.

et al., “Implementasi Algoritma K-Means dalam Analisis Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids,” Infotek J. Inform. dan Teknol., vol. 6, no. 1, pp. 104–114, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i1.7423.

Y. D. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama, vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.

T. B. Pamungkas, S. Maesaroh, and P. Ardiansyah, “Implementasi Data Mining Pada Stok Penggunaan Barang Di Gmf Aeroasia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilm. Sains dan Teknol., vol. 7, no. 2, pp. 112–123, 2023, doi: 10.47080/saintek.v7i2.2697.

D. G. Ramadhan, I. Prihatini, and F. Liantoni, “Analisis Clustering Pengelompokan Penjualan Paket Data Menggunakan Metode K-Means,” Ultim. J. Tek. Inform., vol. 13, no. 1, pp. 33–38, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.1981.

F. Sulianta and U. Widyatama, “Metode K-Means Clustering dalam Pengelompokan Penjualan Produk Indofood Metode K-Means Cluster ing dalam Pengelompokan Penjualan Produk Indofood Fakultas Teknik , Universitas Widyatama Bandung , Indonesia maupun goreng , susu , bumbu tambahan untuk memasa,” no. March, 2024.

M. Sulaiman, R. Yudistira, R. Narasati, and R. Herdiana, “Penerapan Data Mining dengan Metode Clustering untuk menentukan Strategi Peningkatan Penjualan Berdasarkan Data Transaksi,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 6, no. 1, 2024.

A. Yuda, “Analisis Interpretasi Karakteristik Produk Menggunakan Metode Clustering K-Means Dalam Penjualan Barang Pada Aquspace,” Inform. Sains Teknol., vol. 2, no. 2, pp. 15–23, 2024, doi: 10.34005/insit.v2i2.4120.

H. Nababan, I. Kelana Jaya, S. Manurung, and H. Artikel, “Analisis Sentimen Produk Penjualan Shopee Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Means,” J. Ilm. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 137–142, 2023, [Online]. Available: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/methosisfo

S. W. Harjono, N. W. Utami, and I. G. A. P. D. Putri, “Klasterisasi Tingkat Penjualan pada Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 17, no. 1, p. 55, 2023, doi: 10.32815/jitika.v17i1.888.

L. M. Dewi, “Kegiatan Pengabdian Masyarakat Pribadi pada Unit Usaha Produk Olahan Rasta Ordo Salib Suci Indonesia,” Subaktya Unpar Community Serv. J., vol. 1, no. 1, pp. 34–49, 2024, doi: 10.26593/sucsj.v1i1.7943.34-49.

D. Alaina, L. Maqfiroh, and Z. Fatah, “K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MEMPREDIKSI KONDISI,” vol. 6, no. 2, pp. 24–29, 2024.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Analisis Penjualan Frozen Food Yang Paling Banyak Diminati Menggunakan Metode K-Means

Dimensions Badge

ARTICLE HISTORY

Published: 2024-12-30

Abstract View: 46 times
PDF Download: 57 times

How to Cite

Dwi Nopriyani, Hetty Rohayani, & Zulfikri Akbar. (2024). Analisis Penjualan Frozen Food Yang Paling Banyak Diminati Menggunakan Metode K-Means. Bulletin of Computer Science Research, 5(1), 98-104. https://doi.org/10.47065/bulletincsr.v5i1.445

Issue

Section

Articles