IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI DATA STOK FUKUBI OUTFIT MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR

Abstract

Fukubi Outfit adalah perusahaan yang menjual kaos, hoddie, jaket, dan sweater dalam berbagai ukuran. Namun, perusahaan sering mengalami penumpukan atau kekurangan stok karena belum ada sistem prediksi pengelolaan stok. Masalah ini juga mempengaruhi gambaran laba rugi perusahaan. Untuk mengatasi masalah tersebut, digunakan teknik data mining dengan metode K-Nearest Neighbors Regression. Dengan metode ini, diharapkan data penjualan satu tahun terakhir bisa diolah menjadi informasi yang membantu pengelolaan stok. Implementasi metode ini dilakukan menggunakan Google Colab dan Python. Hasil pengujian dengan 2930 data dan pembagian 80% data latih dan 20% data uji menunjukkan nilai RMSE terbaik sebesar 0,75 pada K=8. Hasil ini menunjukkan model K-Nearest Neighbors baik dalam menyelesaikan kasus ini.