Wulandari, Viqe (2024) PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING MINUMAN FAVORIT MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS : TOKO MIXUE DI KOTA BENGKULU). Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
![[img]](http://repository.umb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Skripsi)
Skripsi Viqe.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy |
Abstract
Semakin banyak pengusaha di berbagai industri atau bidang pekerjaan, seperti fashion, seni, dan memasak. Kemajuan sebagian besar pedagang terlihat dari keasyikan memasak. Misalnya, restoran dan kafe baru bermunculan di pasar ekonomi yang ketat. Mixue di Kota Bengkulu adalah sebuah perusahaan yang menjual berbagai menu minuman seperti Boba Sundae, Hawaiian Fruit Tea, Lemon Earl Grey Tea, Brown Sugar, dan lain sebagainya. Melalui teknik Data Mining, informasi tersebut dapat dianalisis lebih lanjut untuk mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dan tren yang dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pengusaha. Menu Favorit adalah menu makanan atau minuman yang tersedia di daftar menu untuk mempersingkat waktu pemesanan. Lebih singkatnya menu favorit adalah daftar menu makanan, minuman dan camilan yang paling spesial dan paling diminati atau dipesan oleh pelanggan diantara menu lainnya yang tersedia. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu menerapkan Data Mining untuk clustering minuman favorit menggunakan metode K-Means. Adapun metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode K-Means, dimana metode ini merupakan salah satu metode clustering non-hierarki yang berupaya membagi data yang ada menjadi satu atau lebih cluster sehingga data dengan karakteristik yang sama dikelompokkan dalam cluster yang sama dan data dengan karakteristik berbeda dikelompokkan kedalam cluster lain. cluster yang dibuat pada penelitian ini terbagi menjdadi 2 jenis yaitu favorit dan tidak favorit. Hasil dari penelitian ini berdasarkan penelitian clustering dengan perhitungan secara manual dan dengan bantuan tools Rapid Miner menunjukan bahwa terdapat 24 items termasuk kedalam cluster 0 (tidak Favorit) sedankan 3 items termasuk ke dalam cluster 1 (Favorit).
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Agung Kharisma Hidayah, S.Kom.,M.Kom |
| Uncontrolled Keywords: | (Aplikasi, Data, Mining, Mixue, Rapidminer) |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mr Muammar Hafiz Khattami |
| Date Deposited: | 10 Oct 2024 03:10 |
| Last Modified: | 10 Oct 2024 03:10 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/520 |
Actions (login required)
 |
View Item |