PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK MENGKLASIFIKASI MINAT KONSUMEN TERHADAP PRODUK TOKO ONLINE

  • Marcellia Nara Bagdja Teknik Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia
  • Ridho Taufiq Subagio Teknik Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia
  • Viar Dwi Kartika Teknik Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia
Keywords: Stok Produk, K-Means, Clustering, Python

Abstract

Penentuan stok barang pada online shop merupakan salah satu tantangan utama yang dihadapi dalam memenuhi permintaan customer secara efisien. Jiggushop merupakan online shop yang masih menentukan stok barang secara manual. Ketidakakuratan dalam penentuan stok akan mengakibatkan kelebihan maupun kekurangan barang yang mengakibatkan kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk membuat website klasifikasi barang menggunakan metode K-Means clustering untuk membantu proses pengelompokan barang. Proses clustering berdasarkan jumlah stok awal dan stok akhir untuk setiap produk. Aplikasi yang dibangun berupa dashboard yang menggunakan framework streamlit dan bahasa pemrograman python yang berfungsi untuk mengklasterisasi produk dengan tingkat permintaan tinggi, sedang, dan rendah. Hasil penelitian ini adalah sebuah aplikasi website yang berfungsi untuk mengklasterisasi produk kedalam 3 kelompok permintaan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan whitebox, untuk menguji kode program yang menjalankan metode K-Means. Dari hasil pengujian whitebox didapatkan nilai cyclomatic complexity nya 1, yang menunjukan tingkat kompleksitas yang rendah dan alur logika yang sederhana yang membuat aplikasi berjalan dengan efisien yang memungkinkan proses clustering yang cepat ketika menangani dataset yang besar.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-09-29