Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means

  • Randi Rian Putra Universitas Pembangunan Panca budi
  • Cendra Wadisman UPI YPTK PADANG

Abstract

This research was conducted to study data mining using K Means algorithm which is implemented in the selection of potential customers in MC Laundry. Data collected through observation and interviews conducted to the owner of the company concerned. Further data is analyzed to determine the data needed in the process of determining potential customers. From experiments conducted using K Means algorithm and using Tanagra Software can provide accurate results in classifying potential customers.

Keywords: Data Mining, K-Means Algorithm, Tanagra Software

References

Arumawadu H. I., R.M. Kapila T.R dan S.K. Illangarathe.. (2015). Mining Profitability of Telecomunication Customer Using K-Means Clustering. Journal of Data Analysis and Information Processing. 3(3): 63-71.

Harryanto F. F. dan Hangsung S. (2017). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Meprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT. WISE. JATISI. 3(2):95-103.

Haryati S., Aji S. dan Eko S. 2015. Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Media Infotama. 11(2):130-138.

Nasari F. dan Surya D. 2015. Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus Universitas Potensi Utama). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia. 3(1): 73-78.

Ndaumanu R.I., Kusrini and M. Rudyanto A. (2014). Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor. JATISI. 1(1):1-15

Pralita, F. 2010 ,“Penerapan Jaringan Syaraf tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Penumpang Bus Dengan Metode BackPropagation”, Skripsi, Fakultas MIPA, Universitas Islam Indonesia.

Susanto H. Dan Sudiyatno. 2014. Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan Sosial Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan Dan Prestasi Masa lalu. Jurnal Pendidikan Vokasi. 4(2):222-231.

Widiarina and Romi S.W. 2015. Algoritma Cluster Dinamik untuk Optimasi Cluster pada Algoritma K-Means dalam Pemetaan Nasabah Potensial. Journal of Intelligent Systems.1(1):3.
Published
2018-03-17
How to Cite
Putra, R., & Wadisman, C. (2018). Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 1(1), 72-77. https://doi.org/https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141
Abstract viewed = 278 times
PDF downloaded = 303 times