Pengolahan Data Pelanggan Dengan Tenik Clustering K-Means Di Aplikasi Weka

Alfin Falakhi1*
(1) Universitas Mercu Buana
(*) Corresponding Author

Abstract

Setiap pelanggan memiliki intensitas yang berbeda- beda dalam berbelanja. Beberapa ada yang berbelanja dengan jumlah banyak dan juga ada juga yang sedikit baik dari pelanggan yang berpendapatan tinggi maupun rendah.kita perlu melakukan analisis data agar bisa mengetahui kebiasaan dari  para pelanggan dalam berbelanja. Oleh karena itu penulis melakukan analis  datamining menggunakan data pelanggan. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu tools WEKA . Metode yang digunakan adalah metode k-means clustering dengan 5 cluster. Dengan jumlah sebagai berikut, C1 dengan 44 data, C2 dengan 43 data, C3 dengan 34 data, C4 dengan 35 data, C5 dengan 44 data.

Keywords

Pelanggan, Weka, Kmeans, Clustering, Data Mining

Full Text:

PDF

References

Budi, A. (2015). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Nilai Tukar Petani Tanaman Pangan Di Indonesia Dengan Metode Linear Regression Dan Support Vector Machine. Jurnal Informatika Dan Bisnis, 4(2).

Iriadi, N., Setioningtias, L., & Priatno, P. (2021). Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Ketidakhadiran Pegawai Menggunakan Metode C4. 5. Computer Science (CO-SCIENCE), 1(1), 53–61.

Irmayani, W. (2021). Visualisasi Data Pada Data Mining Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 9(1).

Jusia, P. A., Irfan, F. M., & Kurniabudi, K. (2019). Clustering data untuk rekomendasi penentuan jurusan perguruan tinggi menggunakan metode K-Means. IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer Dan Informatika, 3(3), 75–84.

Mardi, Y. (2017). Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4. 5. Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains Dan Pendidikan Informatika, 2(2), 213–219.

Setyo, W. N., & Wardhana, S. (2019). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Di Cv Cahaya Setya Menggunakan Algoritma Fp-Growth.

Susanto, H., & Sudiyatno, S. (2014). Data mining untuk memprediksi prestasi siswa berdasarkan sosial ekonomi, motivasi, kedisiplinan dan prestasi masa lalu. Jurnal Pendidikan Vokasi, 4(2).

Zulfa, I., Rayuwati, R., & Koko, K. (2020). Implementasi data mining untuk menentukan strategi penjualan buku bekas dengan pola pembelian konsumen menggunakan metode apriori. Teknika: Jurnal Sains Dan Teknologi, 16(1), 69–82.



DOI: https://doi.org/10.53514/jco.v3i2.394

Article Metrics

Abstract views: 208 times
PDF Downloaded: 124 times

DOI (PDF): https://doi.org/10.53514/jco.v3i2.394.g239

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


___________________________________________________________________ 

Journal Computer Science and Informatic Systems:J-Cosys
ISSN 2776-9690 (online)
Managed by: Research and Community Service Institute
Published by: STMIK Dharma Wacana Metro
W: https://e-jurnal.dharmawacana.ac.id/index.php/JCO
E: lp3m.stmik@dharmawacana.ac.id

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Creative Commons License