Detail Cantuman

Kompleksitas akibat banyaknya alternatif lokasi dan faktor-faktor yang perlu diperhatikan mengakibatkan tingginya volume dan variasi data sehingga memerlukan suatu proses dalam memilih lokasi usaha yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan usulan alternatif lokasi dalam menentukan lokasi toko oleh-oleh di kota bandung menggunakan pendekatan data mining dengan Teknik klasterisasi. Metodologi yang digunakan mengikuti metodologi CRISP-DM yang terbagi menjadi 6 tahap, yaitu business understanding untuk mendalami fenomena dan permasalah yang terjadi, data understanding untuk mendalami pemahaman terhadap data terkait, data preparation yang terdiri atas data cleaning dan transformasi data, data modelling dengan menerapkan algoritma k-means, deployment dan terakhir adalah evaluation. Penelitian ini menggunakan data kuantitatif yang terdiri dari jalur wisata kota bandung sebagai alternatif lokasi, dan 7 atribut. Selanjutnya data preparation yang terdiri dari transformasi data dan data cleaning. Kemudian data modeling, dimana tahap ini merupakan tahap perhitungan menggunakan algoritma k-means. Selanjutnya deployment, tahap yang berisi analisis. Serta evaluation, tahap yang berisi kesimpulan dan saran. Berdasarkan metode DBI, penelitan ini menghasilkan 8 klaster alternatif. Klaster yang menjadi prioritas utama adalah klaster 7 yang berisi 3 lokasi alternatif yang dapat dijadikan prioritas pemilihan lokasi toko oleh-oleh di Bandung. Peneliitian ini membuktikan bahwa teknik klasterisasi dengan algoritma k-means berhasil mengusulkan lokasi prioritas dengan cara mengelompokkan sejumlah lokasi berdasarkan kemiripan karakteristiknya.
Kata kunci: Penentuan Lokasi, Toko Oleh-Oleh, Klasterisasi, K-Means