Implementasi Metode K-Means Untuk Clustering Data Produk dan FP-Growth Untuk Mendukung Strategi Penjualan Produk

Abstrak

The sales strategy is very important in starting a business because the sales strategy includes a stage or method for offering, selling and marketing a product to consumers so that these consumers buy the product. This research is applied to a case study of a startup company called "Wame Store" which is self-employed in the field of online fashion products. The company has few human resources so that managing products based on data sold is still done manually which takes a lot of time. In addition, the company has a lot of unsold products so it suffers losses due to unsold products. Therefore, to make time efficient in managing product data based on the number of sales, a product clustering method is needed, namely the K-Means method and to support product sales strategies, a product association method is needed, namely the FP-Growth method.

Abstrak 

Strategi penjualan sangat penting dalam memulai sebuah usaha karena strategi penjualan meliputi sebuah tahapan ataupun cara untuk menawarkan, menjual dan memasarkan sebuah produk kepada konsumen agar konsumen tersebut membeli produk tersebut. Penelitian ini diterapkan pada studi kasus perusahaan startup yang bernama “Wame Store” yang berwiraswasta dibidang produk fashion secara online. Perusahaan tersebut memiliki SDM yang sedikit sehingga untuk mengatur produk berdasarkan data yang terjual masih dilakukan secara manual yang membutuhkan banyak waktu. Selain itu, perusahaan tersebut memiliki banyak produk yang belum laku sehingga mengalami kerugian akibat produk yang belum terjual. Oleh karena itu, untuk mengefesienkan waktu dalam mengatur data produk berdasarkan banyaknya penjualan diperlukan sebuah metode Clustering produk yaitu Metode K-Means dan untuk mendukung strategi penjualan produk diperlukan sebuah metode Asosiasi produk yaitu Metode FP-Growth.