Hasil pencarian

ThesisOpen AccessMetadata saja

PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SMARTPHONE PALING LARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

BRAEN DWIATMAJAYA GARANG

•

Braen Dwiatmajaya Garang, C1755201090, 2022. Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Smartphone Paling Laris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor, Pembimbing I Veny Cahya Hardita, M.Kom., Pembimbing II Elok Faiqotul Himmah, S.Si., M.Sc. Penjualan merupakan sesuatu yang sangat penting bagi perusahaan yaitu memperoleh penghasilan dan laba untuk perusahaan agar tetap bisa berjalan. PPL (Pusat Ponsel & laptop) merupakan toko komputer yang menjual laptop, printer & smartphone baru di kota Palangka Raya. Untuk mempermudah toko dalam penyediaan stok barang maka diperlukan sebuah prediksi berdasarkan data-data penjualan terdahulu menggunakan metode peramalan penjualan yang ada di data mining. Salah satu metode peramalan penjualan adalah metode K-Nearest Neighbor. Penelitian ini bertujuan untuk membuat prediksi penjualan smartphone paling laris di PPL dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Jenis penelitian menggunakan penelitian kuantitatif dengan pendekatan deskriptif yaitu studi kasus pada toko Pusat Ponsel & Laptop Palangka Raya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan smartphone selama 6 bulan dari Oktober 2021 sampai Maret 2022 dengan total penjualan sebanyak 1519 unit smartphone dengan teknik pengumpulan data seperti observasi, dokumentasi dan studi kepustakaan yang terkait dengan topik penelitian. Selanjutnya, data akan dianalisis dengan mengikuti proses tahapan dalam Knowledge Discovery in Database (KDD), untuk menentukan informasi yang berguna serta pola-pola yang ada di dalam data. Untuk memprediksi penjualan yang akan datang dengan Euclidean Distance, nilai k = 3 menggunakan aplikasi Rapidminer didapatkan hasil prediksinya untuk setiap brand smartphone dengan total penjualan oppo = 130 unit, vivo = 210 unit, samsung = 53 unit, xiaomi = 23 unit, dan realme = 44 unit. Hasil evaluasi algoritma yang diperoleh dari nilai RMSE pada setiap brand smartphone seperti oppo = 6,643, vivo = 11,468, samsung = 3,538, xiaomi = 4,23, dan realme = 3,325. Dapat disimpulkan bahwa smartphone yang paling laris adalah vivo dan brand smartphone realme memiliki RSME terkecil, yang berarti memiliki hasil prediksi yang mendekati dengan nilai yang sebenarnya.

Kata kunci : Data MiningPrediksi penjualanK-Nearest NeighborRapidMiner.

0 dilihat · 0 unduhanSitasiDetail

ThesisOpen AccessMetadata saja

PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN LAPTOP (Study Kasus : PT. Universal Seluler Computindo)

DENDI ANGGRIANDI

2021•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir

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.

Data MiningMetode K-Nearest Neighbor (KNN)Prediksi penjualan laptopRapidMiner.

0 dilihat · 0 unduhanSitasiDetail