Pemanfaatan Fitur Analisis Data Menggunakan K-Means Cluster Dalam Point of Sales (POS)

• Main Authors: Supangat, Anis R. Amna
• Format: Article
• Language: English
• Published: Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia Surabaya 2019-10-01
• Series: Teknika
• Subjects: Knowledge Management; K-Means Clustering; Rancang Bangun Sistem Informasi; Sistem Informasi Eksekutif; Use Case Driven Model
• Online Access: http://ejournal.ikado.ac.id/index.php/teknika/article/view/157

Pemanfaatan big data untuk meningkatkan performa usaha banyak menjadi pembahasan penelitian akhir-akhir ini. Ketersediaan data yang mampu diakses secara cepat untuk mereproduksi informasi baru yang penting dalam pengambilan keputusan menjadi salah satu faktor kunci yang menentukan keberhasilan organisasi. K-Means cluster sebagai salah satu algoritma data mining dengan kemampuan pengelompokan data merupakan salah satu tools yang penting untuk melakukan hal ini. Penelitian ini akan membahas implementasi algoritma K-Means untuk menghasilkan informasi baru berupa klasifikasi kelompok produk berdasarkan data transaksi penjualan di masa lalu. Algoritma ini selanjutnya akan menjadi fitur pada Sistem Informasi Point of Sales (POS) yang dikembangkan. Dengan adanya fitur baru pada sistem informasi POS, diharapkan pemilik usaha dapat merencanakan jumlah dan waktu pembelian produk dengan lebih baik, mengurangi jumlah persediaan barang di gudang, dan memberikan keleluasaan bagi pemilik usaha untuk menganalisis permintaan dengan mudah.