Sistem Rekomendasi Penawaran Produk Pada Online Shop Menggunakan K-Means Clustering

Authors

  • Farhan Naufal UNIVERSITAS JENDERAL ACHMAD YANI
  • Yulison Herry Chrisnanto Universitas Jenderal Achmad Yani
  • Ade Kania Ningsih Universitas Jenderal Achmad Yani

DOI:

https://doi.org/10.36423/index.v4i1.879

Keywords:

Online Shop, Sistem Rekomendasi, Algoritma K-Means Clustering, Sillhoutte Coeficient

Abstract

Online Shop adalah salah satu fasilitas yang disajikan oleh internet, yang mampu mempermudah masyarakat dalam belanja tanpa harus bertatap muka dengan pelanggan, tanpa harus antri dan tawar menawar. Pertumbuhan ekonomi digital semakin besar persaingan bisnis juga akan semakin berat, akibatnya semakin banyak online shop tidak hanya menampilkan produk-produk tetapi juga perlu didukung oleh pemilihan produk yang tepat untuk menarik perhatian pelanggan. Terlalu banyaknya variasi produk yang ditawarkan secara random (acak) pada online shop membuat beberapa pelanggan kesulitan dalam menentukan produk yang akan dibeli. Berdasarkan permasalahan yang muncul maka penelitian mengenai Sistem Rekomendasi Penawaran Produk Pada Online Shop Menggunakan K-Means Clustering ini dilakukan. Sistem ini menggunakan algoritma K-Means Clustering serta dataset yang digunakan adalah data transaksi penjualan dari kurun waktu 1 tahun terakhir agar cakupanya tidak meluas dengan menggunakan data terbaru. Hasil dari penelitian ini ditemumakan bahwa ada 3 cluster yang memiliki karakteristik berbeda yaitu, cluster 1 dengan karakteristik penjualan sedang dengan rentang umur pembeli 36-50 tahun , cluster 2 dengan karakteristik penjualan terbanyak dengan rentang umur pembeli 18-26 tahun dan cluster 3 dengan karakteristik penjualan rendah dengan rentang umur 27-35 tahun. Dari hasil cluster dapat disimpulkan bahwa produk yang direkomendasikan merupakan produk terpopuluer dari setiap clusternya. Hasil perhitungan nilai sillhouette coeficient didapatkan cluster dengan jumlah 3 karena memiki nilai paling mendekati Si = 1 yaitu dengan nilai 0.7354092263523232.

References

B. T. W. Utomo and A. W. Anggriawan, “Sistem Rekomendasi Paket Wisata Se-Malang Raya Menggunakan Metode Hybrid Content Based Dan Collaborative,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 9, no. 1, pp. 6–13, 2015.

W. A. Triyanto, “Association Rule Mining Untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk,” J. SIMETRIS, vol. Vol.5, no. No.2, pp. 121–126, 2014.

F. Ekonomika, D. A. N. Bisnis, and U. Diponegoro, “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN PEMBELIAN DENGAN SISTEM PRE ORDER SECARA ( Studi Kasus Pada Online Shop Chopper Jersey ),” 2013.

C. S. Fatoni, E. Utami, and F. W. Wibowo, “Sistem Rekomendasi Produk Online Store Menggunakan Metode Apriori,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta, vol. 4, no. 2, pp. 20–27, 2018.

A. K. Ningsih and W. Witanti, “Sistem Rekomendasi Penjualan Menu Makanan di UMKM Kuliner Menggunakan Association Rule,” J. ICT Inf. Commun. Technol., vol. 19, no. 2, pp. 87–90, 2021, doi: 10.36054/jict-ikmi.v20i2.265.

A. Kurniawan, “Sistem Rekomendasi Produk Sepatu Dengan Menggunakan Menggunakan Metode Collaborative Filtering,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 2016, no. Sentika, pp. 610–614, 2016, [Online]. Available: https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2016/92.pdf.

M. El Fikri, R. Ahmad, and R. Harahap, “Strategi Mengembangkan Kepuasan Pelanggan Online Shop Dalam Meningkatkan Penjualan (Studi Kasus Sabun Pyari),” J. Manaj. Tools, vol. 12, no. 1, pp. 87–105, 2020, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.

H. Sy, Rismayani, and A. Syam, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Pengelompokan Penyebaran Diare Di Kota Makassar,” SISITI Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 73–82, 2019.

I. M. A. W. Putra, G. Indrawan, and K. Y. E. Aryanto, “Sistem Rekomendasi Berdasarkan Data Transaksi Perpustakaan Daerah Tabanan dengan menggunakan K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. Indones., vol. 3, no. 1, pp. 18–22, 2018, [Online]. Available: http://119.252.161.254/e-journal/index.php/jik/article/view/2749/1314.

Y. Wautelet, “Using the RUP/UML business use case model for service development governance: A business and IT alignment based approach,” Proc. - 2020 IEEE 22nd Conf. Bus. Informatics, CBI 2020, vol. 2, pp. 121–130, 2020, doi: 10.1109/CBI49978.2020.10069.

G. Abdurrahman, “Clustering Data Ujian Tengah Semester (UTS) Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Sistem & Teknologi Informasi Indonesia (JUSTINDO), vol. 1, no. 2, pp. 71– 79, 2016.

M. H. I. Shovon and M. Haque, “Prediction of Student Academic Performance by an Application of K-Means Clustering Algorithm,” International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol. 2, no. 7, pp. 353–355, 2012.

L. Febriani, “Pengelompokan Mahasiswa Sistem Informasi Berdasarkan Tingkat Kompetensi Akademik Dengan Fuzzy K- Means,” Jurnal EKSIS, vol. 5, no. 1, pp. 19–29, 2012.

F. A. Syam, “Implementasi Metode Klastering K-Means Untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi Mahasiswa,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, vol. 8, no. 1, pp. 1857–1846, 2017

M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Jurnal EECCIS, vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013.

A. Jananto, “Perbandingan Performansi Algoritma Nearest Neighbor dan SLIQ untuk Prediksi Kinerja Akademik Mahasiswa Baru,” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 15, no. 2, pp. 157–169, 2010.

N. Rohmawati, S. Defiyanti, and M. Jajuli, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan (JITTER), vol. 1, no. 2, pp. 62–68, 2015

F. N. R. F. J. Aziz, B. D. Setiawan, and I. Arwani, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 6, pp. 2243–2251, 2018.

K. P. Chaudhari, R. A. Sharma, S. S. Jha, and R. J. Bari, “Student Performance Prediction System using Data Mining Approach,” IJARCCE (International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering), vol. 6, no. 3, pp. 833–839, 2017

S. Sembiring, M. Zarlis, D. Hartama, R. S, and E. Wani, “Prediction Of Student Academic Performance By An Application Of Data Mining Techniques,” International Conference on Management and Artificial Intelligence, vol. 6, pp. 390–394, 2011.

A. Arief, " Rancang Bangung Sistem Rekomendasi Pariwisata Mobile Advertising Menggunakan Metode Hybrid Filtering Sebagai Pemberdayaan Masyarakat Usaha Kecil Menengah (UMKM) di Pulau Ternate", Jurnal PROtek Vol. 03 No.1, Mei 2016

Downloads

Published

2022-07-02