PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN LAPTOP (Study Kasus : PT. Universal Seluler Computindo)
Pada era globalisasi sekarang ini laptop merupakan sebuah perangkat yang bisa dimiliki semua kalangan sehingga memicu meningkatnya penjualan laptop pada perusahaan penjual laptop. Permasalahan yang umum dihadapi oleh para pemilik perusahaan adalah bagaimana memprediksi atau meramalkan penjualan barang di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Prediksi tersebut sangat berpengaruh pada keputusan pemilik perusahaan untuk menentukan jumlah barang yang harus disediakan oleh perusahaan, apabila memesan barang dalam jumlah yang cukup banyak dan ternyata penjualan barang tersebut hanya terjual beberapa saja hal tersebut tentunya sangat merugikan perusahaan. Ada banyak metode untuk memprediksi penjualan, pada penelitian ini menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Hasil dari penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dapat memprediksi penjualan laptop di tahun 2021 berdasarkan data penjualan laptop dari tahun 2018-2020 menggunakan Euclidean Distance dengan nilai K=8 dengan hasil prediksi rata-rata penjualan setiap laptop di tahun 2021 adalah asus = 183, acer = 114, axioo = 27, lenovo = 30, hp = 18, dell = 1,6, msi = 1,8, macbook = 1,8 laptop dan hasil evaluasi algoritma diperoleh nilai RMSE pada masing-masing laptop, asus = 54.055, acer = 33,185, axioo = 14,849, lenovo = 20,450, hp = 4,861, dell = 1,325, msi = 2.056 dan macbook = 1.917, dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi penjualan laptop dell memiliki nilai RMSE terkecil, yang berarti hasil prediksi tersebut yang paling mendekati nilai sebenarnya.