Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Konsumsi Produk Kosmetik milik PT Cedefindo

Abstract

Semakin meningkatnya jumlah order produk kosmetik setiap tahunnya menyebabkan banyaknya data produk yang perlu diolah sehingga menyebabkan kesulitan dalam pengelompokan data tersebut. Pada penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk mengelompokkan Produk yang sering dan yang jarang diproduksi di PT.Cedefindo. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, dimana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih. Informasi yang ditampilkan berupa kelompok – kelompok nama produk dan jumlah produksi dari bulan September dan oktober sebagai sample. Hasil penelitian ini akan membantu pihak Perusahaan dalam menganalisa produk mana yang sering dan yang jarang diproduksi. Software yang digunakan untuk membantu pengelompokan ini adalah Rapid Miner.