Detail Cantuman

Dalam bisnis penjualan barang khususnya Furniture, semakin banyak perusahan yang memproduksi Furniture dengan berbagai jenis dan merek di pasaran sehingga menimbulkan persaingan. Toko Furniture Kosambi selama ini masih menggunakan catatan manual pada buku laporan sehingga kesulitan dalam mengelompokkan barang yang sering terjual dengan barang yang jarang terjual. Solusi yang bisa digunakan dalam menggelola data penjualan adalah mengelompokkan data furniture menggunakan data mining yang dilakukan melalui tahapan KDD (Knowledge Discovery in Database) terdiri dari 7 tahapan. Algoritma yang digunakan adalah Algoritma K-Means. Hasil pengolahan data yaitu pengelompokkan yang menjadi 3 clustering. Cluster 1 yaitu cluster sedang, cluster 2 yaitu cluster tinggi dan cluster 3 yaitu cluster rendah. Pada cluster 1 mendapatkan hasil 14 Kode Barang, cluster 2 mendapatkan hasil 4 Kode Barang dan cluster 3 mendapatkan hasil 98 Kode Barang.

Kata kunci : Algoritma K-Means, Clustering, Data mining, Furniture.