Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Barang

Abstract

Banyak perusahaan menjual berbagai macam produk mulai dari accessories, fassion, sepatu, kebutuhan keluarga dan produk lainnya yang dijual belikan. Produk terdapat antara produk yang laku dengan produk yang tidak laku. Permasalahannya adalah Belum mengetahui bagaimana cara menganalisa paremeter pengelompokan data penjualan menggunakan algoritma x-means serta belum bisa menginterpretasikan pengelompokan penjualan produk menggunakan algoritma x-means clustering. Tujuan penelitian ini adalah untuk  memperoleh pengetahuan tingkat penjualan produk pada sebuah perusahaan untuk memberikan rekomendasi pada pemilik perusahaan tentang produk mana yang prioritas diberi perhatian demi kemajuan perusahaan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitan ini yaitu algoritma clustering x-means. Dari penelitian yang sudah dilakukan telah didapatkan hasil dari metode Clustering algoritma X-Means yang menunjukkan bahwa dari dataset 333 jenis data penjualan dan transaksi pada tahun 2019. Penelitian ini  menghasilkan eksperimen terhadap dataset yang diperoleh hasil sebagai berikut. Nilai k, akan optimal pada k = 2. Penggunaan operator Normalize perpengaruh terhadap index Davies Bouldin. Untuk dataset ini didapat bahwa tanpa menggunakan operator Normalize menghasilkan nilai index davies bouldin yang lebih baik yaitu 0,574.