ANALISA TINGKAT PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN K-MEANS (STUDI KASUS PERUSAHAAN KAYU ELANG PERKASA) (Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada, 2021)
Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh pengetahuan tingkat penjualan produk pada sebuah perusahaan untuk memberikan rekomendasi pada pemilik perusahaan tentang produk mana yang prioritas diberi perhatian demi kemajuan perusahaan tersebut. Metodologi pada penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining ). Pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah jenis klasifikasi dan clustering yaitu K-NN dan K-Means. Dari penelitian ini akan diuji yang lebih baik apakah menggunakan analisa klasifikasi atau clustring dengan menggunakan data yang sama. Berdasarkan hasil pengujian akurasi kedua metode diperoleh bahwa K-Means memiliki tingkat akurasi yang lebih baik sebesar 78,37% sedangkan K-NN memiliki tingkat akurasi 76,06%.