Archive | 2021
ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PUSAT AWAL CLUSTER PADA K-MEANS CLUSTERING
Abstract
Abstrak PT. Harum Bakery adalah salah satu perusahaan di Yogyakarta yang bergerak pada bidang produksi dan distribusi\xa0produk makanan. Menyalurkan produk sesuai dengan kebutuhan customer yang berbeda-beda dan melakukan manajemen stok untuk mencegah kekosongan stok merupakan hal yang tidak mudah. Penyaluran produk yang tidak tepat menimbulkan tingginya nilai retur terhadap penjualan dan menurunkan tingkat kepuasan customer. Penelitian ini mencoba mengelompokkan data penjualan produk berdasarkan beberapa atribut dari data penjualan. Metode yang digunakan adalah data mining clustering dengan algoritma k-means. K-means merupakan salah satu algoritma clustering yang populer namun memiliki kelemahan dalam penentuan pusat cluster diawal yang menyebabkan solusi yang sifatnya local optimal. Peneliti mencoba melakukan optimasi pada penentuan pusat awal cluster dengan algoritma genetika. Data training yang digunakan adalah sepuluh customer dengan rentang waktu tiga minggu. Hasil dari penelitian berhasil dengan data training sebanyak 210 dan k = 5 mampu mengatasi kelemahan algoritma k-means dengan akurasi sebesar 95.23 % dan kappa 0.93 Abstract PT. Harum Bakery is one of the companies in Yogyakarta which is engaged in the production and distribution of food products. Distributing products according to the needs of different customers and managing stock to prevent stock vacancies is not easy. Inappropriate product distribution results in high returns to sales and decreases customer satisfaction. This study tries to group product sales data based on several attributes of sales data. The method used is grouping data mining with k-means algorithm. K-means is a popular clustering algorithm but has weaknesses in determining the initial cluster center which causes optimal local solutions. Researcher try to optimize the initial cluster center determination using genetic algorithms. The training data used were ten customers with a span of three weeks. The results of this research succeed with the training data of 210 and k = 5 able to overcome the weaknesses of the k-means algorithm with an accuracy of 95.23% and kappa 0.93.