Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan
ISSN 2086-4981

ANALISA DAN PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KUBIKASI AIR TERJUAL BERDASARKAN PENGELOMPOKAN PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Sri Tria Siska
INTISARI

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan berapa kubikasi air yang terjual dari data penjualan air pelanggan untuk mendapatkan suatu informasi yang bermanfaat bagi karyawan dalam pengelompokan pelanggan berdasarkan jenisnya. Dalam mengelola data tersebut kita menggunakan metode Data Mining dengan algoritma k-means clustering. Data Mining merupakan penggalian informasi dari sejumlah data yang besar. Informasi yang dihasilkan berupa kelompok nama pelanggan yang penggunaan air nya tergolong boros, sedang dan hemat, jadi pihak PDAM Kab.50 Kota dapat mengetahui berapa banyak pelanggan yang penggunaan air nya boros sehingga nantiknya bisa di tindak lanjuti. Pengujian yang dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner, sehingga dapat ditentukan cluster - cluster pelanggan yang penggunaan air nya boros, sedang dan hemat.

Kata Kunci :
Data Mining, Metode Clustering, Algoritma K-means, Kubikasi Air, RapidMiner.


ABSTRACT

This study aims to determine how cubication water sold from water sales data subscribers to obtain a useful information for employees in grouping customers by type. In managing the data we are using Data Mining with k-means clustering algorithm. Data Mining is extracting information from large amounts of data. The information generated in the form of a group of customers who use the name of its relatively wasteful water, moderate and frugal, so the PDAM Kab.50 City can know how many customers who use its water wasteful so nantiknya be followed up. Tests were performed using RapidMiner application, so it can be determined clusters-clusters of customers who use its water wasteful, moderate and frugal.


Keyword :
Data Mining, Clustering Methods, K-means algorithm, cubication Water, RapidMiner

Download file : 9-Vol9No1Apr2016-SriTriaSiska.pdf