PENGELOMPOKAN TRANSAKSI PENJUALAN RITEL FASHION DENGAN K-MEANS
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Kristen Duta Wacana
Author
71110043, WIBOWO TANDIONO
Subject
QA75 Electronic computers. Computer science
Datestamp
2020-11-02 03:37:07
Abstract :
Pada industri fashion ritel, dalam hal ini busana muslim, peramalan penjualan sendiri dapat dianggap sebagai ?layanan? yang merepresentasikan sekumpulan alat analisis untuk membantu toko membuat keputusan terbaik untuk memprediksi masa depan. Dibandingkan dengan industri jasa ritel yang lain, dapat dikatakan bahwa peramalan penjualan di ritel fashion adalah sesuatu yang sulit karena permintaan produk fashion sangat cepat berubah dan siklus hidup dari produk fashion juga sangat singkat. Terkait dengan permasalahan tersebut, penulis mengaplikasikan skema campuran dengan cara menggabungkan antara K-Means Clustering dengan regresi linear berganda. Alasan di balik penggabungan tersebut adalah untuk memudahkan pengguna dan juga dapat meningkatkan akurasi karena model regresi yang dihasilkan adalah untuk setiap cluster yang terbentuk, bukan keseluruhan data. Data yang digunakan adalah data penjualan dari toko Qania yang merupakan toko pakaian muslim dari tahun 2012 hingga tahun 2015. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, didapat hasil bahwa sistem mampu untuk menghasilkan peramalan. Akan tetapi, tingkat akurasi yang dihasilkan berbeda-beda untuk setiap bagian dari sistem yang terbentuk. Hasil peramalan akan lebih akurat jika data yang digunakan lebih banyak atau menggunakan data historis yang lebih lama.
Pada industri fashion ritel, dalam hal ini busana muslim, peramalan penjualan sendiri dapat dianggap sebagai ?layanan? yang merepresentasikan sekumpulan alat analisis untuk membantu toko membuat keputusan terbaik untuk memprediksi masa depan. Dibandingkan dengan industri jasa ritel yang lain, dapat dikatakan bahwa peramalan penjualan di ritel fashion adalah sesuatu yang sulit karena permintaan produk fashion sangat cepat berubah dan siklus hidup dari produk fashion juga sangat singkat. Terkait dengan permasalahan tersebut, penulis mengaplikasikan skema campuran dengan cara menggabungkan antara K-Means Clustering dengan regresi linear berganda. Alasan di balik penggabungan tersebut adalah untuk memudahkan pengguna dan juga dapat meningkatkan akurasi karena model regresi yang dihasilkan adalah untuk setiap cluster yang terbentuk, bukan keseluruhan data. Data yang digunakan adalah data penjualan dari toko Qania yang merupakan toko pakaian muslim dari tahun 2012 hingga tahun 2015. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, didapat hasil bahwa sistem mampu untuk menghasilkan peramalan. Akan tetapi, tingkat akurasi yang dihasilkan berbeda-beda untuk setiap bagian dari sistem yang terbentuk. Hasil peramalan akan lebih akurat jika data yang digunakan lebih banyak atau menggunakan data historis yang lebih lama.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
