PENGELOMPOKAN RESELLER POTENSIAL BERDASARKAN DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS PADA TOKO PREMIUM SHOPPING

ABSTRAK
Toko Premium Shopping merupakan tempat penjualan suplemen fitness
yang menyediakan berbagai jenis suplemen. Toko ini memiliki banyak
pelanggan dan reseller yang tersebar di berbagai kota dan daerah. Dari
banyaknya reseller yang ada membuat data penjualan reseller semakin lama
semakin bertambah, disamping itu perusahaan ingin terus mengembangkan dan
meningkatkan penjualan produk. Dari permasalahan yang ada, diperlukan
sistem yang dapat mengelompokkan reseller berpotensial berdasarkan data
penjualan yang dilakukan di Toko Premium Shopping. Adanya sistem ini
membantu perusahaan dalam menargetkan kota mana saja yang berpotensial
dan berpeluang untuk menambah reseller baru sebagai upaya untuk
meningkatkan daya saing dengan perusahaan lainnya. Sistem ini menggunakan
algoritma K-Means untuk menentukan dan melakukan data clustering reseller
potensial dari Toko Premium Shopping. Hasil clustering berupa diagram yang
menunjukkan pengelompokkan reseller berdasarkan penjualan sesuai dengan
cluster, yakni Cluster 0 (Reseller kurang potensial), Cluster 1 (Reseller cukup
potensial), Cluster 2 (Reseller sangat potensial). Sehingga hasil clustering
dapat digunakan sebagai acuan untuk memperluas target pasar dari Toko
Premium Shopping.
Kata Kunci : K-Means, Data Mining, Clustering, reseller, penjualan