Detail Cantuman

Seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk di Indonesia, maka bertambah pula kebutuhan bahan makanan yang berasal dari hewan. Salah satu sasaran untuk memenuhi kebutuhan makanan akan sumber protein hewani yang berkualitas baik adalah ayam broiler. Ayam broiler merupakan istilah yang dipakai untuk menyebut ayam hasil budidaya teknologi, yang memiliki karakter ekonomi pertumbuhan cepat dan siap potong pada usia relatif muda. Sesuai dengan perkembangannya, ada suatu perusahaan dalam bidang peternakan di daerah Karawang yaitu PT. Surya Unggas Mandiri. Dimana, Perusahaan ini bekerjasama dengan peternak ayam broiler untuk menjualnya kepada para pelanggan. Dengan adanya data penjualan ayam broiler, PT. Surya Unggas Mandiri bermaksud mengelompokan customer untuk dijadikan sebagai prioritas utama. Akan tetapi, PT. Surya Unggas Mandiri mengalami kesulitan dalam mengelompokan customer tersebut. Sehingga, pada penelitian ini penulis akan menerapkan data mining dalam meng-cluster data yang ada menggunakan metode K-Means pada data penjualan ayam broiler tersebut. Algoritma K-Means Clustering yang digunakan sebagai perhitungan manual dan dalam implementasinya pada sebuah software Data Mining yaitu RapidMiner studio versi 9.2 untuk mengetahui tingkat penjualan ayam terendah, sedang dan tertinggi. Hasil clustering tersebut dijadikan sebagai parameter pengelompokkan customer mana yang akan dijadikan sebagai pelanggan tetap PT Surya Unggas Mandiri untuk di prioritaskan perusahaan. Berdasarkan hasil perbandingan cara manual dengan software terdapat kesamaan terkait jumlah data dari setiap clusternya yaitu cluster 0 kategori penjualan ayam paling rendah dengan jumlah 12 pelanggan, cluster 1 kategori penjualan ayam sedang dengan jumlah 6 pelanggan, sedangkan cluster 2 kategori penjualan ayam paling tinggi dengan jumlah 4 pelanggan.

Kata Kunci : Ayam Broiler, Data Mining, Clustering, Algoritma K-Means, Rapid Miner