SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN PELANGGAN INDOGROSIR SEMARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

ISWANTO, HERU PUJI (2024) SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN PELANGGAN INDOGROSIR SEMARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32601900037_fullpdf.pdf Download (1MB)
	Text Teknik Informatika_32601900037_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (28kB)

Abstract

Ritel merupakan penghubung penting dalam proses peredaran produk dan merupakan penghubung terakhir dalam suatu siklus pengangkutan. Melalui ritel, suatu produk dapat bertemu dengan kliennya secara langsung. Bisnis ritel di sini dicirikan sebagai industri yang menjual barang dan layanan yang ditambahkan untuk mengatasi masalah orang, keluarga, pertemuan, atau klien akhir. Pertumbuhan ritel saat ini semakin pesat, artinya para pengusaha ritel atau sering disebut retailer dituntut mampu menaklukan segala bentuk persaingan yang ada. Secara progresif, persaingan semakin ketat dan penekanan pada loyalitas konsumen berdampak pada organisasi ritel. Banyaknya pesaing baru yang memasuki pasar ritel telah menimbulkan persaingan pasar yang serius. Situasi ekonomi semakin dekat, sehingga di bidang retail retailer diharapkan bisa mendapatkan pelanggan baru dan tetap menjaga kehandalan pelanggan. Setiap organisasi mempunyai cara tersendiri untuk selalu menjaga keteguhan kliennya. Pengecer saling meningkatkan satu sama lain untuk menciptakan sesuatu yang bernilai signifikan untuk dijadikan keuntungan organisasi. Sehubungan dengan permasalahan tersebut, sistem informasi pemetaan pelanggan secara geografis dikembangkan dengan harapan perusahaan dapat menggunakan pendekatan clustering di Indogrosir Semarang, yang mencakup kecamatan saat ini, untuk mengelompokkan tingkat kepadatan pelanggan. Pendekatan k-means merupakan salah satu teknik clustering yang digunakan dalam sistem ini. Data pelanggan Indogrosir Semarang diolah untuk penelitian ini. Open Street Map digunakan untuk pemetaan pelanggan dalam penelitian ini, dan situs web dengan kerangka PHP digunakan untuk mengembangkan sistem.Teknik k-means yang digunakan pada halaman ini akurat dan sesuai dengan tingkat yang ditentukan oleh ketepatan temuan pengukuran metode. Perangkat lunak ini memberikan hasil sebagai berikut menggunakan k-means clustering: C1 (Sedikit) = 9 data, C2 (Sedang) = 6 data, dan C3 (Banyak) = 1 data. Sementara itu, dapat dikatakan tidak ditemukan bug pada pengujian metode black box yang dilakukan pada sistem informasi geografis pelanggan di Indogrosir Semarang, artinya sistem berfungsi sebagaimana mestinya. Kata Kunci: Pelanggan ritel ,Clustering, Algoritma K-Means.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 3 UNISSULA
Date Deposited:	17 May 2024 03:45
Last Modified:	17 May 2024 03:45
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/34048

Actions (login required)

View Item