UNIVERSITAS BINA NUSANTARA
Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007
ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA MINING PENJUALAN PADA PT. PATCY MENTARI
Kaleb Lukito Setiawan 0700724944
William Winardi 0700711954
Abstrak
Data mining merupakan kumpulan analisa data-data yang melewati proses pengintegrasian data-data penjualan yang digunakan sebagai informasi dalam pengambilan keputusan pihak eksekutif perusahaan. Data-data ini menjadi informasi yang sangat penting untuk menghadapi persaingan pasar bisnis yang kompetitif. Tujuan penulisan ini adalah untuk menganalisis dan merancang aplikasi yang dijadikan dasar untuk membangun sistem data mining penjualan pada PT. Patcy Mentari yang dapat meningkatkan akses informasi secara cepat dan mudah, serta mempermudah dalam pengambilan keputusan. Metode penulisan yang digunakan adalah metode analisis dengan teknik fact-finding, metode perancangan piranti lunak dengan teknik Linier Sequential Model, metode perancangan data warehouse dengan teknik Nine-Step Methodology (dikarenakan pada saat sistem dibangun, sistem data warehouse belum tersedia), dan metode perancangan data mining dengan teknik Clustering. Data mining ini dibangun dengan menggunakan perangkat lunak Visual Basic 6 sebagai front-end dan Microsoft SQL Server 2000 sebagai database engine. Implementasi data mining yang diterapkan pada PT. Patcy Mentari merupakan alat bantu bagi pihak manajemen dalam proses pengambilan keputusan dari data yang tersedia dalam database sistem yang telah berjalan. Hasil ini dapat disimpulkan dari evaluasi perubahan sistem dimana aplikasi data mining dapat membantu dalam mengakses data dan menyajikan informasi yang berguna bagi pihak manajemen.
KATA PENGANTAR
Puji syukur kami ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat dan rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Penulisan skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar kesarjanaan pada jenjang pendidikan Strata-1, Fakultas Ilmu Komputer, Jurusan Teknik Informatika pada Universitas Bina Nusantara, Jakarta. Sebagai bahan dalam penulisan skripsi ini penulis memilih judul “Analisis dan Perancangan Data Mining Penjualan pada PT. Patcy Mentari“.
Topik dan subtopik yang diangkat didalam skripsi ini hanyalah berkisar pada beberapa hal yang relevan dan menarik untuk dibicarakan. Pembahasan yang dilakukan lebih bersifat teoritis, umum namun praktis dari berbagai sumber. Hal tersebut dimaksudkan untuk menunjukkan dasar sekaligus menguatkan penjelasan dan pendalaman yang dikembangkan menuju pengaplikasian yang nyata dan dapat diterima bersama.
Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada pihak yang telah memberikan dukungan, bantuan, bimbingan dan nasehat dalam penyusunan skripsi ini, yaitu:
1. Bapak Prof. Dr. Drs. Gerardus Polla, M.App.Sc., selaku Rektor Universitas Bina Nusantara.
3. Bapak Setiadi Indra Digdoyono Notohamijoyo, Ir., M.T., selaku pembimbing yang telah memberikan pengarahan dan masukan, sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan baik.
4. Bapak Wirahadi Handali, selaku pimpinan PT. Patcy Mentari yang telah banyak memberikan bantuan dalam penyusunan skripsi ini.
5. Seluruh dosen dan staf pengajar Fakultas Ilmu Komputer, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Bina Nusantara yang telah memberikan bantuan dan bimbingan.
6. Keluarga penulis yang telah memberikan dukungan dan pengertian selama penulis melangsungkan studi.
7. Semua pihak yang telah membantu penulis baik secara langsung maupun tidak langsung yang namanya tidak dapat disebutkan satu persatu.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini belum sempurna. Dengan hati tulus, penulis sangat terbuka akan masukan berupa saran atau kritik dari pembaca yang sekiranya sangat diperlukan bagi penyempurnaan bagi skripsi ini.
Akhir kata, penulis berharap semoga skripsi ini dapat berguna dan dapat dikembangkan lebih lanjut di masa mendatang.
Jakarta, Januari 2007
DAFTAR ISI
Hal
Halaman Judul Luar ... i
Halaman Judul Dalam ... ii
Halaman Persetujuan Hardcover ... iii
Halaman Pernyataan Dewan Penguji ... iv
Abstrak ... vi
Kata Pengantar ... vii
Daftar Isi ... ix
Daftar Tabel ... xv
Daftar Gambar... xviii
Daftar Lampiran ... xxv
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Ruang Lingkup... 4
1.3 Tujuan dan Manfaat Penulisan... 4
1.4 Metodologi Penelitian ... 5
1.5 Sistematika Penulisan ... 6
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum... 8
2.1.1 Definisi Database... 8
2.1.2 Database Management System (DBMS) ... 9
2.1.4 Definisi Data Warehouse... 12
2.1.5 Konsep Data Warehouse... 15
2.1.6 Anatomi Data Warehouse... 20
2.1.7 Arsitektur Data Warehouse... 23
2.1.8 Data Mart ... 31
2.1.9 Aliran Proses Data Warehouse ... 32
2.1.10 Model Dimensional... 37
2.1.11 Star Scheme... 39
2.1.12 Denormalisasi... 40
2.1.13 Snowflake Scheme... 41
2.1.14 Starflake Scheme... 42
2.1.15 Metodologi Perancangan Database untuk Data Warehouse. 43 2.1.16 OLAP ... 46
2.1.17 Definisi Data Mining... 49
2.1.18 Penerapan Data Mining... 49
2.1.19 Metodologi Data Mining... 50
2.1.20 Kategori Data Mining... 52
2.1.21 Hubungan antara Data Mining dengan Data Warehouse... 52
2.1.22 Teknik-teknik yang Digunakan dalam Data Mining ... 53
2.1.23 Data Mining vs Online Analytical Processing (OLAP) ... 56
2.1.24 Definisi Rekayasa Piranti Lunak (Software Engineering) .... 58
2.1.25 Model-model Rekayasa Piranti Lunak ... 59
2.1.26 Definisi State Transition Diagram (STD) ... 63
2.1.28 Condition and Action ... 64
2.1.29 Definisi Fact-Finding ... 64
2.1.30 Teknik-teknik Fact-Finding... 65
2.2 Teori Khusus ... 67
2.2.1 Definisi Penjualan ... 67
2.2.2 Definisi Advertising... 68
2.2.3 Definisi Advertising Agency ... 69
2.2.4 Definisi Pemasaran ... 70
BAB 3 ANALISIS KEBUTUHAN SISTEM 3.1 Metode Analisis dan Perancangan ... 72
3.2 Latar Belakang Organisasi ... 72
3.3 Visi dan Misi ... 74
3.4 Struktur Organisasi ... 75
3.4.1 Uraian Tugas pada PT. Patcy Mentari ... 77
3.5 Analisis Dokumen dan Sistem Basis Data Berjalan ... 85
3.5.1 Analisis Dokumen ... 85
3.5.2 Analisis Sistem Basis Data Berjalan ... 88
3.6 Subyek Data yang Dipakai Perusahaan ... 108
3.7 Analisis Matriks ... 109
3.7.1 Matriks Organisasi vs Subyek Data ... 109
3.7.2 Matriks Organisasi vs Fungsi Bisnis ... 110
3.7.3 Matriks Fungsi Bisnis vs Subyek Data ... 111
3.8 Teknologi Informasi di Organisasi Tempat Studi Kasus ... 112
3.8.2 Piranti Lunak ... 112
3.8.3 Matriks Fungsi Bisnis vs Aplikasi ... 113
3.8.4 Matriks Subyek Data vs Aplikasi ... 114
3.9 Analisis SWOT Keberhasilan Penerapan Sistem yang Diusulkan ... 115
3.10 Analisis Kebutuhan Data dan Informasi ... 116
3.11 Masalah yang Dihadapi ... 116
3.12 Pemecahan Masalah ... 117
BAB 4 RANCANGAN SISTEM YANG DIUSULKAN 4.1 Arsitektur Data Warehouse... 119
4.2 Rancangan Data Warehouse... 123
4.3 Rancangan Implementasi Data Warehouse dan Data Mining ... 125
4.3.1 Dukungan Perangkat Keras ... 125
4.3.2 Dukungan Piranti Lunak ... 126
4.4 Perancangan Database untuk Data Warehouse ... 126
4.4.1 Pemilihan Proses Bisnis ... 127
4.4.2 Pemilihan Grain... 129
4.4.3 Skema Bintang ... 132
4.5 Metadata... ... 138
4.6 Analisa Kapasitas Media Penyimpanan Sistem ... 152
4.7 Perancangan Data Mining ... 153
4.7.1 Perancangan Cluster untuk Data Mining ... 155
4.7.2 Perancangan Mining Model ... 157
4.8 Perancangan State Transition Diagram ... 162
4.8.2 Form Menu ... 164
4.8.3 Form Report ... 165
4.8.4 Form Cube ... 166
4.8.5 Form Chart ... 167
4.8.6 Form Mining Model ... 168
4.8.7 Form Mining Management ... 169
4.8.8 Form Add New User ... 170
4.8.9 Form Edit User ... 171
4.9 Pseudocode Rancangan Sistem yang Diusulkan ... 172
4.10 Rancangan Layar... 176
4.10.1 Layar Awal ... 176
4.10.2 Layar Login ... 176
4.10.3 Layar Change Server ... 177
4.10.4 Layar Menu Utama ... 178
4.10.5 Layar Add New User ... 178
4.10.6 Layar Menu Report ... 179
4.10.7 Layar Menu Cube ... 180
4.10.8 Layar Menu Chart ... 181
4.10.9 Layar Menu Star Scheme... 182
4.10.10 Layar Menu Mining Model ... 183
4.11 Representasi Data ... 183
BAB 5 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 5.1 Estimasi Waktu Pembuatan Sistem ... 199
5.3 Evaluasi terhadap Perubahan Sistem ... 273
5.4 Respon terhadap Implementasi Sistem ... 273
BAB 6 S IMPULAN DAN SARAN ... 278
6.1 Simpulan ... 278
6.2 Saran... 279
DAFTAR PUSTAKA ... 281
RIWAYAT HIDUP ... 284 LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Perbandingan OLTP dan Data Warehouse... 14
Tabel 2.2 Perbandingan OLTP dan OLAP ... 47
Tabel 2.3 Perbandingan Data Warehouse dan OLAP ... 47
Tabel 2.4 Perbandingan Data Warehouse dan Data Mining ... 53
Tabel 2.5 Perbandingan OLAP dan Data Mining ... 57
Tabel 3.1 Tabel Account Payable Detail Invoice ... 90
Tabel 3.2 Tabel Account Payable Master Invoice ... 91
Tabel 3.3 Tabel Account Payable Return Invoice ... 91
Tabel 3.4 Tabel Account Receiveble Detail Credit Note ... 92
Tabel 3.5 Tabel Account Receiveble Detail Invoice ... 92
Tabel 3.6 Tabel Account Receiveble Master Credit Note ... 93
Tabel 3.7 Tabel Account Receiveble Master Invoice ... 93
Tabel 3.8 Tabel Account Receiveble Return Invoice... 94
Tabel 3.9 Tabel Produk Klien ... 94
Tabel 3.10 Tabel Cost ... 95
Tabel 3.11 Tabel Detail Job 1 ... 95
Tabel 3.12 Tabel Detail Job 2 ... 95
Tabel 3.13 Tabel Job Order Control Detail Product 1 ... 96
Tabel 3.14 Tabel Job Order Control Detail Product 2 ... 96
Tabel 3.15 Tabel Job Group ... 96
Tabel 3.16 Tabel Master Job ... 96
Tabel 3.17 Tabel Master Produk ... 97
Tabel 3.18 Tabel Detail Purchase Order ... 97
Tabel 3.19 Tabel Purchase Order Detail Purchase Return... 98
Tabel 3.20 Tabel Media ... 98
Tabel 3.21 Tabel Master Purchase Order ... 99
Tabel 3.22 Tabel Purchase Order Master Purchase Return ... 99
Tabel 3.23 Tabel Vendor ... 100
Tabel 3.25 Tabel Sales Type... 101
Tabel 3.26 Tabel Account Executive (AE) ... 101
Tabel 3.27 Tabel Klien ... 102
Tabel 3.28 Tabel Sales Order Detail Sales Order ... 102
Tabel 3.29 Tabel Sales Order Detail Sales Quotation... 103
Tabel 3.30 Tabel Sales Order Master Sales Order ... 104
Tabel 3.31 Tabel Sales Order Master Sales Quotation ... 104
Tabel 3.32 Tabel Sub Detail Sales Order... 105
Tabel 3.33 Tabel Sub Detail Sales Quotation ... 106
Tabel 3.34 Tabel Top ... 107
Tabel 3.35 Tabel User ... 107
Tabel 3.36 Subyek Data ... 108
Tabel 3.37 Matriks Organisasi vs Subyek Data ... 109
Tabel 3.38 Matriks Organisasi vs Fungsi Bisnis ... 110
Tabel 3.39 Matriks Fungsi Bisnis vs Subyek Data ... 111
Tabel 3.40 Tabel Perangkat Lunak ... 113
Tabel 3.41 Matriks Fungsi Bisnis vs Aplikasi ... 113
Tabel 3.42 Matriks Subyek Data vs Aplikasi ... 114
Tabel 3.43 Tabel Analisis SWOT ... 115
Tabel 4.1 Matriks Fungsi Bisnis vs Subyek Data untuk Proses Bisnis... 128
Tabel 4.2 Tabel Metadata Dim_AdProduct ... 139
Tabel 4.3 Tabel Metadata Dim_AE ... 140
Tabel 4.4 Tabel Metadata Dim_Cost ... 141
Tabel 4.5 Tabel Metadata Dim_Customer ... 142
Tabel 4.6 Tabel Metadata Dim_JobGroup ... 143
Tabel 4.7 Tabel Metadata Dim_Media ... 144
Tabel 4.8 Tabel Metadata Dim_PurchaseType ... 145
Tabel 4.9 Tabel Metadata Dim_SalesType ... 146
Tabel 4.10 Tabel Metadata Dim_Time ... 146
Tabel 4.11 Tabel Metadata Dim_Vendor ... 147
Tabel 4.13 Tabel Metadata Fact_Media_Order ... 149
Tabel 4.14 Tabel Metadata Fact_Purchase ... 150
Tabel 4.15 Tabel Metadata Fact_Sales ... 151
Tabel 4.16 Tabel Perancangan Cluster untuk Data Mining ... 155
Tabel 4.17 Representasi Data pada Tabel Dimensi AdProduct ... 184
Tabel 4.18 Representasi Data pada Tabel Dimensi AE ... 185
Tabel 4.19 Representasi Data pada Tabel Dimensi Cost ... 186
Tabel 4.20 Representasi Data pada Tabel Dimensi Customer ... 187
Tabel 4.21 Representasi Data pada Tabel Dimensi JobGroup ... 188
Tabel 4.22 Representasi Data pada Tabel Dimensi Media ... 189
Tabel 4.23 Representasi Data pada Tabel Dimensi PurchaseType... 190
Tabel 4.24 Representasi Data pada Tabel Dimensi SalesType ... 190
Tabel 4.25 Representasi Data pada Tabel Dimensi Time ... 191
Tabel 4.26 Representasi Data pada Tabel Dimensi Vendor ... 192
Tabel 4.27 Representasi Data pada Tabel Fakta Job ... 193
Tabel 4.28 Representasi Data pada Tabel Fakta MediaOrder ... 194
Tabel 4.29 Representasi Data pada Tabel Fakta Purchase ... 195
Tabel 4.30 Representasi Data pada Tabel Fakta Sales ... 196
Tabel 4.31 Representasi Data pada Tabel Filter Time Stamp ... 197
Tabel 4.32 Representasi Data pada Tabel MsMiningModel ... 198
Tabel 4.33 Representasi Data pada Tabel Login ... 198
Tabel 5.1 Estimasi Waktu ... 199
Tabel 5.2 Tabel Kesimpulan Cluster AdProduct ... 263
Tabel 5.3 Tabel Kesimpulan Cluster AE ... 265
Tabel 5.4 Tabel Kesimpulan Cluster Customer ... 267
Tabel 5.5 Tabel Kesimpulan Cluster Media ... 269
Tabel 5.6 Tabel Kesimpulan Cluster Vendor ... 271
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 The Database System Development Lifecycle... 10
Gambar 2.2 Data yang berorientasi subyek ... 16
Gambar 2.3 Integrasi data warehouse... 18
Gambar 2.4 Rentang waktu data warehouse ... 19
Gambar 2.5 Data warehouse tidak berubah... 20
Gambar 2.6 Data warehouse fungsional ... 21
Gambar 2.7 Data warehouse terpusat ... 22
Gambar 2.8 Data warehouse terdistribusi ... 22
Gambar 2.9 Arsitektur data warehouse secara umum ... 23
Gambar 2.10 Aliran informasi pada sebuah data warehouse ... 32
Gambar 2.11 Star Scheme... 40
Gambar 2.12 Snowflake Scheme... 42
Gambar 2.13 Linier Sequential Model ... 59
Gambar 2.14 Prototyping Model ... 60
Gambar 2.15 RAD Model ... 61
Gambar 2.16 Incremental Model ... 62
Gambar 2.17 Spiral Model ... 63
Gambar 3.1 Struktur Organisasi PT. Patcy Mentari ... 76
Gambar 3.2 ERD Sistem Berjalan ... 89
Gambar 4.1 Arsitektur data warehouse PT. Patcy Mentari ... 120
Gambar 4.3 Grain Penjualan Iklan ... 129
Gambar 4.4 Grain Pembelian Jasa Supplier ... 130
Gambar 4.5 Grain Pemasangan Iklan ... 131
Gambar 4.6 Grain Pembagian Job / Proyek ... 132
Gambar 4.7 Skema Bintang Gabungan... 133
Gambar 4.8 Skema Bintang Penjualan ... 134
Gambar 4.9 Skema Bintang Pembelian ... 135
Gambar 4.10 Skema Bintang Pemasangan Iklan ... 136
Gambar 4.11 Skema Bintang Job / Proyek ... 137
Gambar 4.12 Perancangan Model Mining Cluster AdProduct ... 157
Gambar 4.13 Perancangan Model Mining Cluster AE ... 159
Gambar 4.14 Perancangan Model Mining Cluster Customer ... 159
Gambar 4.15 Perancangan Model Mining Cluster Media ... 160
Gambar 4.16 Perancangan Model Mining Cluster Vendor ... 161
Gambar 4.17 STD Form Awal ... 163
Gambar 4.18 STD Form Menu ... 164
Gambar 4.19 STD Form Report ... 165
Gambar 4.20 STD Form Cube ... 166
Gambar 4.21 STD Form Chart ... 167
Gambar 4.22 STD Form Mining Model ... 168
Gambar 4.23 STD Form Mining Model Management ... 169
Gambar 4.24 STD Form Add New User ... 170
Gambar 4.25 STD Form Edit User ... 171
Gambar 4.27 Rancangan Layar Login ... 176
Gambar 4.28 Rancangan Layar Change Server ... 177
Gambar 4.29 Rancangan Layar Menu Utama ... 178
Gambar 4.30 Rancangan Layar Add New User ... 178
Gambar 4.31 Rancangan Layar Menu Report ... 179
Gambar 4.32 Rancangan Layar Menu Cube... 180
Gambar 4.33 Rancangan Layar Menu Chart ... 181
Gambar 4.34 Rancangan Layar Menu Scheme Star ... 182
Gambar 4.35 Rancangan Layar Menu Mining Model ... 183
Gambar 5.1 Tampilan Halaman Awal ... 201
Gambar 5.2 Tampilan Halaman Login ... 202
Gambar 5.3 Tampilan pesan pemberitahuan untuk tidak mengosongkan field ... 202
Gambar 5.4 Tampilan pesan peringatan bahwa login atau password salah ... 202
Gambar 5.5 Tampilan halaman Change Server ... 203
Gambar 5.6 Tampilan pesan koneksi ke database berhasil ... 203
Gambar 5.7 Tampilan pesan koneksi ke database gagal ... 204
Gambar 5.8 Tampilan halaman utama ... 205
Gambar 5.9 Tampilan menu File ... 205
Gambar 5.10 Tampilan menu View ... 206
Gambar 5.11 Tampilan menu Mining ... 206
Gambar 5.12 Tampilan menu Admin ... 207
Gambar 5.13 Tampilan menu About Us ... 207
Gambar 5.14 Tampilan halaman Add New User ... 208
Gambar 5.16 Tampilan pesan peringatan bahwa login name atau password telah
berhasil dibuat ... 209
Gambar 5.17 Tampilan halaman Confirm Password ... 209
Gambar 5.18 Tampilan halaman Edit User ... 210
Gambar 5.19 Tampilan pesan pemberitahuan user telah berhasil di-edit ... 210
Gambar 5.20 Tampilan halaman About Us ... 211
Gambar 5.21 Tampilan halaman Report Fact Sales ... 212
Gambar 5.22 Tampilan halaman Report Fact Purchase ... 213
Gambar 5.23 Tampilan halaman Report Fact Media Order... 214
Gambar 5.24 Tampilan halaman Report Fact Job ... 215
Gambar 5.25 Komponen bar menu Report ... 216
Gambar 5.26 Tampilan Cube jika Total Job Hours dan Total Cost Value di-sort ascending ... 217
Gambar 5.27 Tampilan Cube jika Qty Sales di-sort descending... 218
Gambar 5.28 Tampilan jika dilakukan Show Top 5 pada Customer Name... 219
Gambar 5.29 Tampilan jika Sub Total diklik... 220
Gambar 5.30 Tampilan jika Calculated Total and Fields diklik ... 222
Gambar 5.31 Tampilan jika Calculated Total and Fields dengan kombinasi Show As Percent of Row Total ... 222
Gambar 5.32 Tampilan bila pada row Job Group Desc diklik tombol expand ... 223
Gambar 5.33 Tampilan bila pada row Job Group Desc diklik tombol collapse ... 224
Gambar 5.34 Tampilan Export to Microsoft Excel ... 225
Gambar 5.35 Tampilan Commands and Options ... 225
Gambar 5.37 Tampilan halaman Cube Fact Sales ... 227
Gambar 5.38 Tampilan halaman Cube Fact Purchase ... 228
Gambar 5.39 Tampilan halaman Cube Fact Media Order ... 229
Gambar 5.40 Tampilan halaman Cube Fact Job ... 230
Gambar 5.41 Tampilan halaman Cube dengan list filter data ... 231
Gambar 5.42 Tampilan pesan pemberitahuan sub-menu Transform ... 231
Gambar 5.43 Tampilan halaman Chart Fact Sales ... 232
Gambar 5.44 Tampilan halaman Chart Fact Purchase ... 233
Gambar 5.45 Tampilan halaman Chart Fact Media Order ... 234
Gambar 5.46 Tampilan halaman Chart Fact Job ... 235
Gambar 5.47 Tampilan halaman list data pada Chart ... 236
Gambar 5.48 Tampilan komponen bar menu Chart ... 237
Gambar 5.49 Tampilan menu Chart Type ... 238
Gambar 5.50 Tampilan halaman Chart jika legend di-hide ... 239
Gambar 5.51 Tampilan halaman Chart jika By Row / Column diklik ... 240
Gambar 5.52 Tampilan halaman Chart jika diurutkan secara ascending ... 241
Gambar 5.53 Tampilan halaman Chart jika diurutkan secara descending ... 242
Gambar 5.54 Tampilan halaman Chart jika ditampilkan 5 menu tertinggi saja dengan menu Show As ... 243
Gambar 5.55 Tampilan halaman Chart jika di-expand ... 244
Gambar 5.56 Tampilan halaman Chart jika di-collapse ... 245
Gambar 5.57 Tampilan halaman Chart jika Drill Into dipilih ... 246
Gambar 5.58 Tampilan halaman Chart jika Drill Out dipilih ... 247
Gambar 5.60 Tampilan menu Field List ... 249
Gambar 5.61 Tampilan menu Commands and Options untuk Chart Wizard ... 249
Gambar 5.62 Tampilan halaman Star Scheme semua fakta ... 250
Gambar 5.63 Tampilan halaman Sales Star Scheme... 251
Gambar 5.64 Tampilan halaman Purchase Star Scheme... 252
Gambar 5.65 Tampilan halaman Media Order Star Scheme... 253
Gambar 5.66 Tampilan halaman Job Star Scheme... 254
Gambar 5.67 Tampilan layar Mining Model ... 255
Gambar 5.68 Tampilan layar Mining Model AE ... 256
Gambar 5.69 Tampilan layar Mining Model jika tombol zoom diklik ... 257
Gambar 5.70 Tampilan layar Mining Model jika tab Histogram diklik ... 258
Gambar 5.71 Tampilan layar Mining Model dimana node path menampilkan informasi jika Cluster 1 diklik ... 259
Gambar 5.72 Tampilan layar Tree color based on dipilih ... 261
Gambar 5.73 Tampilan halaman Clustering Mining Model AdProduct ... 262
Gambar 5.74 Tampilan halaman Clustering Mining Model AE ... 264
Gambar 5.75 Tampilan halaman Clustering Mining Model Customer ... 266
Gambar 5.76 Tampilan halaman Clustering Mining Model Media ... 268
Gambar 5.77 Tampilan halaman Clustering Mining Model Vendor ... 270
Gambar 5.78 Tampilan layar Mining Model Management ... 272
Gambar 5.79 Tampilan terhadap kebutuhan sistem yang informatif ... 274
Gambar 5.80 Tampilan terhadap kecepatan sistem ... 274
Gambar 5.81 Tampilan terhadap keakuratan analisa data ... 275
Gambar 5.83 Tampilan terhadap tampilan sistem ... 276
Gambar 5.84 Tampilan terhadap pelatihan untuk sistem ... 276
Gambar 5.85 Tampilan terhadap buku manual ... 277
