Segmentasi Tingkat Pemakaian Material dengan Data Mining Clustering
Abstrak
Teknologi yang sangat berperan aktif dalam kegiatan manusia adalah teknologi komunikasi yang bisa kita temukan pada perangkat mobile atau komputer yang memiliki akses internet. PT. Telkom Akses Kantor Telkom Marina merupakan anak perusahaan PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (Persero) biasa disebut Telkom Indonesia atau Telkom yang merupakan perusahaan informasi dan komunikasi serta penyedia jasa dan jaringan telekomunikasi yang terbesar di Indonesia. Berlokasi di wilayah Kepulauan Riau, tepatnya Kota Batam menyediakan jasa pekerjaan Pasang Saluran Baru (PSB) seperti pemasangan internet, telepon, tv cable, dan maintenance dalam jaringan fiber optik baik di kawasan perumahan, gedung, ruko maupun mall dengan distribusi wilayah Sagulung, Lubuk Baja dan Batam Center. PT. Telkom Akses Kantor Marina mengalami kesulitan dalam memenuhi stok minimum tiap material berdasarkan request pemakaian wilayah distribusi. Dari data pemakaian material yang ada, hanya digunakan untuk pencatatan pemakaian material saja, sementara data yang tersimpan tidak pernah diolah kembali. Evaluasi tentang segmentasi/ mapping sangat penting untuk mengetahui apakah kebutuhan benar-benar telah terpenuhi. Hasil dari penelitian ini diharapkan data mining mampu melakukan clustering terhadap data pemakaian material serta penggunaan metode K-Means memberikan gambaran hasil untuk segmentasi pemakaian material. Tujuannya agar perusahaan mampu melakukan dan meningkatkan persediaan terhadap material yang sering dipesan untuk setiap wilayah. Kata kunci: segmentasi, pemakaian, material, k-meansUnduhan
Referensi
L. Listiyoko and J. Dewanto, “Segmentasi produk menggunakan teknik data mining clustering,†Semin. Nas. Teknol. Inf., pp. 1–6, 2016.
R. Handoyo, R. R. M, and S. M. Nasution, “Perbandingan Metode Clustering Menggunakan Metode Single Linkage Dan K - Means Pada Pengelompokan Dokumen,†vol. 15, no. 2, pp. 73–82, 2014.
Ediyanto, M. N. Mara, and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,†Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter., vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
Afrisawati, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means,†Pelita Inform. Budi Darma, vol. 5, no. 3, pp. 157–162, 2013.
R. Lanjewar and O. P. Yadav, “Understanding of Customer Profiling and Segmentation Using K-Means Clustering Method for Raipur Sahkari Dugdh Sangh Milk Products,†vol. 2, no. 3, pp. 103–107, 2013.
S.Ganga and D. T.Meyyappan, “Performance of Students Evaluation in Education Sector Using Clustering K-Means Algorithms,†Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput., vol. 3, no. 7, pp. 579–584, 2014.
L. Diana and G. F. Shidik, “Analisis Data Transaksi Penjualan Untuk Klasifikasi Jenis Barang Dan Relasi Daya Beli Relatif Masyarakat Menggunakan Algoritma K-Means Serta Asosiasi Apriori,†J. Teknol. Inf., vol. 10, no. 2, pp. 211–219, 2014.
A. H. Lubis, “Model Segmentasi Pelanggan Dengan Kernel K-Means Clustering Berbasis Customer Relationship Management,†vol. 1, no. 1, pp. 36–41, 2016.
ASRONI and R. ADRIAN, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,†vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2015.
T. H. Pudjiantoro, F. Renaldi, and Age Teogunadi, “Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2011; Bali, November 12, 2011 KNS&I11-009 Penerapan Data Mining Untuk Menganalisa Kemungkinan Pengunduran Diri Calon Mahasiswa Baru,†Konf. Nas. Sist. dan Inform., 2011.
Y. Elmande and P. P. Widodo, “Pemilihan Criteria Splitting Dalam Algoritma Iterative Dichotomiser 3 ( Id3 ) Untuk Penentuan Kualitas Beras : Studi Kasus Pada Perum Bulog Divre Lampung,†J. Telemat. MKOM, vol. 4, no. 1, 2012.
J. O. Ong, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,†no. 1, pp. 10–20, 2013.
A. K. Wardhani, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Kajen Pekalongan,†J. Transform., vol. 14, no. 1, pp. 30–37, 2016.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Penulis yang mempublikasikan naskah pada jurnal ini setuju tentang hal-hal berikut ini:
- Penulis memegang hak cipta untuk proses, prosedur, atau artikel yang dideskripsikan pada naskah dan memberikan hak kepada jurnal untuk pertama kali mempublikasikan naskah dibawah Creative Commons Attribution License yang memperbolehkan orang lain untuk menyebarkan hasil penelitian dengan pengakuan hak cipta penulis dan jurnal.
- Penulis memegang hak untuk mempublikasikan kembali semua atau sebagian hasil penelitian pada naskah lain tetapi tidak memberikan hak kepada pihak ketiga lain untuk mencetak dan mempublikasikan ulang hasil penelitian yang sama.
- Penulis diperbolehkan dan disarankan untuk menginformasikan naskah yang telah terbit secara online (seperti pada repository institusi atau website milik penulis) yang akan meningkatkan produktivitas rujukan dan sitasi dari naskah yang telah terbit.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.
