PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Sriani Sriani, Aidil Halim Lubis, Ridho Rizky Nasution

Abstract


Penjualan produk elektronik merupakan bagian integral dari pasar yang terus berkembang dengan cepat. Dalam konteks ini, penerapan teknik Data Mining menjadi penting untuk mengungkap pola dan wawasan yang tersembunyi dalam data penjualan, dengan tujuan utama memprediksi produk elektronik terlaris. Penelitian ini fokus pada penerapan metode K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai alat untuk mencapai prediksi yang akurat. Metode KNN adalah algoritma yang berdasarkan pada konsep bahwa entitas cenderung memiliki kinerja serupa jika mereka berdekatan dalam ruang fitur. Dalam konteks penjualan produk elektronik, KNN digunakan untuk mengidentifikasi pola dari sejumlah besar data penjualan, yang mencakup variabel-variabel seperti harga dan jumlah terjual. Dengan menganalisis pola ini, algoritma KNN dapat memprediksi produk elektronik yang kemungkinan besar menjadi produk terlaris di masa depan. Penelitian ini melibatkan langkah-langkah penting seperti pra-pemrosesan data, pemilihan parameter K dalam KNN, validasi model, dan pengukuran akurasi. Hasil penelitian ini berupa akurasi dalam melakukan prediksi dengan nilai 92% Dari total keseluruhan jumlah produk yang terjual adalah 491 produk. Secara keseluruhan penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan Data Mining dengan metode KNN memiliki potensi untuk meningkatkan pemahaman tentang tren penjualan produk elektronik dan memberikan informasi berharga untuk prediksi produk terlaris di masa mendatang. Keakuratan prediksi dapat ditingkatkan dengan mempertimbangkan variabel tambahan dan menggabungkan metode analisis lainnya.


Full Text:

PDF

References


Aripin, Z. (2021). E-Business strategi, model, dan penerapannya. Deepublish.

Dinanti, A., & Purwadi, J. (2023). Analisis Performa Algoritma K-Nearest Neighbor dan Reduksi Dimensi Menggunakan Principal Component Analysis. Jambura Journal of Mathematics, 5(1), 155–165.

Dunggio, F. Y. R., & Bode, A. (2019). Penerapan Metode Local Binary Pattern Untuk Pengenalan Jenis Daun Tanaman Obat Tradisional Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Cosphi, 3(1).

Fadli, M. R. (2021). Memahami desain metode penelitian kualitatif. Humanika, 21(1), 33–54. https://doi.org/10.21831/hum.v21i1.38075

Furqan, M., Sriani, S., & Sari, S. M. (2022). Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia. Techno.Com, 21(1), 52–61. https://doi.org/10.33633/tc.v21i1.5446

Hardiyanto, F. (2020). Analisis marketing Syariah dalam menghadapi covid 19 (studi kasus ARPI hijab Kuningan). ., 1(1), 23–32.

Irwanto, I. (2021). Perancangan Sistem Informasi Sekolah Kejuruan dengan Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus SMK PGRI 1 Kota Serang-Banten). Lectura : Jurnal Pendidikan, 12(1), 86–107. https://doi.org/10.31849/lectura.v12i1.6093

Jannah, M., Sartika, D., & Purnamasari, E. (2023). Prediksi Penjualan Produk Pada PT Bintang Sriwijaya Palembang Menggunakan K-Nearest Neighbour: Prediksi Calon Mahasiswa Penerima KIP Pada Universitas Indo Global Mandiri menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence, 1(2), 80–89.

Mahalisa, G., & Arminarahmah, N. (2022). Diabetes Classification Analysis Using the Euclidean Distance Method Based on the K-Nearest Neighbors Algorithm. J. Teknol. Komput. Dan Sist. Inf, 5(3), 178–182.

Nanda, I. D. (2021). Penerapan Local Binary Pattern Dan K-Nearest Neighbor Mendeteksi Penyakit Pada Daun Mangga. Universitas Islam Negeri Sumatera Utara.

Putri, A. A. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Buah Dan Sayur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: PT. Central Brastagi Utama). RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika Dan Informasi, 1(6), 354–361.

Putri, R. D. (2022). Prediksi Penjualan Produk Elektronik Yang Terlaris Pada CV. Istana Komputer Palembang Menggunakan Algoritma Regresi Linear Sederhana. Jurnal Mantik, 6(2), 2254–2263.

Sakariana, M. I. D., Indriati, & Dewi, C. (2020). Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Indonesia Dengan Pembobotan Term BM25 Dan Klasifikasi Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 4(3), 748–755.

Suhardi, Lubis, A. H., Aprilia, A., & Ningrum, I. A. (2023). Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique pada Pemilihan Cafe Terfavorit. Sistem Pendukung Keputusan Dengan Aplikasi, 2(1), 1–11. https://doi.org/10.55537/spk.v2i1.114

Wijaya, N., & Ridwan, A. (2019). Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors Dengan Ekstraksi Fitur HSV dan LBP. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), 8(1), 74–78.




DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v7i3.2153

Article Metrics

Abstract view : 56 times
PDF - 30 times