PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA PT.WIKA INDUSTRI ENERGY

  • Abdul Ghani Muttaqin Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
  • Karina Auliasari Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
  • Febriana Santi Wahyuni Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
Keywords: Sistem Prediksi, Implementasi K-NN, Penjualan

Abstract

Pada setiap perusahaan, penjualan merupakan hal yang sangat penting agar perusahaan bisa tetap beroprasi, pada umumnya perusahaan akan menggunakan prediksi atau peramalan pada penjualan produk untuk mengetahui produk apa yang akan lebih banyak terjual pada masa yang akan datang. Untuk melakukan prediksi atau peramalan, PT.WIKA Industri Energy mengumpulkan seluruh data penjualan dari tahun ke tahun. . Dari prediksi menghasilkan suatu data yang menunjukan suatu penjualan produk akan naik dan produk lain akan turun. Namun terdapat satu kasus dimana prediksi ini justri terbalik, dalam artian apabila salah satu produk diprediksi akan naik penjualannya , justru malah terjadi penurunan pada produk tersebut dipreiode yang telah di prediksi.

Maka dari itu dilakukan penelitian untuk membuat program prediksi penjualan berbasis web yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil penjualan pada PT.WIKA Industri Energy menggunakan metode K-Nearest Neighbor berbasis website dengan tujuan untuk mengetahui sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi dari masa sebelumnya dan masa sekarang. Prediksi tidak harus memberikan jawaban yang benar-benar akurat melainkan mencari jawaban sedekat mungkin dengan kemungkinan yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Metode K-Nearest Neighbor adalah suatu metode yang melakukan klasifikasi terhadap data baru dan mengelompokan data tersebut dengan data lama berdasarkan jarak paling dekat dengan data baru tersebut.

Hasil dari penelitian ini berupa website yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan dengan nilai keakuratan metode yang di uji menggunakan 20 data uji dan 288 data latih diperoleh hasil akurasi program sebesar 95% dan nilai error sebesar 5% .

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2020-10-09