IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENINGKTATKAN PENJUALAN PRODUK MEUBLE DAN FURNITURE

Abstract

Semakain Banyaknya Penjualan Produk yang terjadi setiap hari maka banyaknya transaksi penjualan, membuat toko meuble Bu Sri Kendal kesulitan dalam memenuhi permintaan, sehingga dibuatlah pengolahan data mining yang dapat membantu pengelompokan produk menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor menjadi beberapa kelompok yang berbeda. Berdasarkan hasil data penjualan yang dikelompokan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam strategi  penyetokan barang yaitu dimana barang yang harus distok dalam jumlah banyak dan sedikit sehingga dapat meminimalisir terjadinya kekurangan stok maupun kelebihan stok barang.. Berdasarkan hasil perhitungan data mining menggunakan teknik klasifikasi dan algoritma K- Nearest Neighbor didapatkan hasil prediksi penjualan produk dari 10 jenis barang mebel dengan kategori laris sebanyak 2 jenis barang yaitu Kursi plastik dan Kasur. Sedangkan untuk kategori kurang laris didapatkan hasil sebanyak 8 jenis barang yaitu meja belajar, meja makan, meja tamu, lemari kayu, lemari kaca, lemari plastic, kursi kayu, dan rak piring. Berdasarkan nilai akurasi terhadap klasifikasi penjualan produk laris dan kurang laris adalah sebesar 80%.