Text

SKRIPSI PREDIKSI PENJUALAN ALAT LISTRIK DENGAN CLUSTERING K-MEANS BERBASIS ELBOW DAN DAVIES-BOULDIN INDEX SERTA PENERAPAN POLA ASOSIASI MENGGUNAKAN METODE ECLAT

---

Pola penjualan produk alat listrik dilakukan untuk mengidentifikasi karakteristik penjualan serta
keterkaitan antarproduk dalam transaksi guna mendukung pengambilan keputusan bisnis. Penentuan
jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan metode Elbow dengan mengevaluasi nilai Within
Cluster Sum of Squares (WCSS). Hasil evaluasi menunjukkan titik siku pada K = 3. Kualitas hasil
klasterisasi kemudian dievaluasi menggunakan Davies–Bouldin Index (DBI) dan menghasilkan nilai
sebesar 0,472, yang mendekati nol, sehingga menunjukkan bahwa hasil pengelompokan memiliki
kualitas yang baik dengan klaster yang kompak dan terpisah secara jelas. Hasil klasterisasi dengan
K = 3 membagi data ke dalam tiga klaster, yaitu klaster penjualan rendah sebanyak 53 produk,
klaster penjualan menengah sebanyak 17 produk, dan klaster penjualan tinggi sebanyak 17 produk.
Distribusi ini menunjukkan bahwa sebagian besar produk berada pada kategori penjualan rendah,
sementara kategori penjualan menengah dan tinggi memiliki jumlah yang seimbang. Selanjutnya,
analisis asosiasi menggunakan algoritma ECLAT dengan parameter minimum support 1% dan
minimum confidence 80% menghasilkan sejumlah aturan asosiasi dengan nilai lift yang tinggi.
Aturan tersebut mengindikasikan adanya hubungan pembelian produk yang kuat dan saling
melengkapi, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai dasar penyusunan bundling produk, pengaturan
penempatan produk, dan perencanaan strategi pemasaran yang lebih efektif.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

ELEKTRO ZAH P 2026

Penerbit

MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2026

Deskripsi Fisik

XVII;117 HLM;29 CM

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

621.38

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
FAKULTAS_FT

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar