skip to main content

Penerapan Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering Penyewaan Alat-Alat Event pada Studi Kasus CV. Dipo Rental Creativindo

*Malik Abdurrahman Hakim  -  Departemen Teknik Komputer, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia
Agung Budi Prasetijo orcid scopus  -  Departemen Teknik Komputer, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia
Dania Eridani orcid scopus  -  Departemen Teknik Komputer, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia
Akses Terbuka Copyright (c) 2023 Jurnal Teknik Komputer

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

Citation Format:
Sari

CV. Dipo Rental Creativindo adalah perusahaan kreatif yang bergerak di bidang jasa. Dipo Rental menyediakan berbagai alat - alat yang sering digunakan dalam event atau sebuah acara. Selain itu Dipo Rental juga Event Organizer, Event Production, hingga Merchandise. Dipo Rental memiliki sebuah kendala dalam mengelompokkan barang - barang yang termasuk laris dan tidak laris dalam upaya menambah barang - barang yang laris atau yang sering di sewa oleh pelanggan.

Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering. K-Means merupakan algoritma clustering. K-means Clustering adalah salah satu “unsupervised machine learning algorithms” yang paling sederhana dan populer. K-Means Clustering adalah suatu metode penganalisaan data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi.

K-means clustering merupakan salah satu metode cluster analysis non hirarki yang berusaha untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster atau kelompok objek berdasarkan karakteristiknya, sehingga objek yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster yang sama dan objek yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokan kedalam cluster yang lain.

Fulltext View|Download

Article Metrics:

  1. Rahmansyah, Muhamad Rizky. (2018). Penyewaan merupakan kegiatan pemakaian atau meminjam sesuatu dengan membayar sejumlah uang kepada pemiliknya. Bandung: Universitas Komputer Indonesia
  2. Raharja.ac.id. (2016). K-Means Clustering adalah salah satu “unsupervised machine learning algorithms” yang paling sederhana dan populer, https://raharja.ac.id/2020/04/19/k-means-clustering, 2 Mei 2021
  3. Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, (2001). Pengertian sewa menurut kamus besar bahasa Indonesia (Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, 2001) adalah pemakaian sesuatu dengan membayar uang sewa
  4. Asroni, Ronald Adrian. (2015). Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface (Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang)
  5. Anggraini, Nengsi., Jasmir., Jusia, Pareza Alam. (2019). Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Menentukan Persediaan Stok Barang Pada Toko Pensmart Jambi
  6. Raharja.ac.id. (2016). K-Means Clustering adalah salah satu “unsupervised machine learning algorithms” yang paling sederhana dan populer, https://raharja.ac.id/2020/04/19/k-means-clustering, 2 Mei 2021
  7. Adinugroho, S., Sari, Y.A. (2018). Implementasi Data Mining Menggunakan Weka. Malang: UB Press
  8. Idcloudhost.com. (2020). Apa Itu Data Mining Definisi Fungsi Metode dan Penerapannya, https://idcloudhost.com/apa-itu-data-mining-definisi-fungsi-metode-dan-penerapannya, 2 Mei 2021
  9. Socs.binus.ac.id, 29 November 2018, Weka: Software untuk Memahami Konsep Data Mining, https://socs.binus.ac.id/2018/11/29/weka-software-untuk-memahami-konsep-data-mining, 2 Mei 2021

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.