DATA MINING METODE K-NEAREST NEIGHBOUR UNTUK REGRESI DATA PENJUALAN KAIN TEKSTILE - Ilham, Fauzi; Sembiring, Arnes; Siregar, Rosyidah (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Dalam perindustrian kain tekstil di era serba teknologi pada perkembangan zaman ini sangatlah berperan penting dalam menentukan kesuksesan bisnis dalam menganalisis penjualan kain tekstile untuk memahami strategi pemasaran yang efektif. Maka diperlukan penggunaan pengolahan data (data mining) dengan aplikasi orange untuk me-regresi data penjualan dominan antara kain lapis 1 dan kain lapis 2 dalam melakukan perhitungan prediksi dari sebuah metode K-Nearest Neighbour yang dapat menghasilkan prediksi penjualan dari data yang terkumpul selama 90 hari yang dimana data tersebut terbagi dari data latih dan data uji yang memiliki tingkat akurasi sebesar 0,611 atau 61% sebagai tingkat persentase yang berarti metode ini berada diatas 0 sampai 0,568 sehingga memiliki tingkat akurasi yang baik untuk dipergunakan. Penelitian ini dilakukan untuk prediksi penjualan selama 30 hari kedepan dengan data kain penjualan offline untuk kain lapis 1 sebanyak 90 data dan kain lapis 2 sebanyak 90 data, juga secara online untuk kain lapis 1 sebanyak 90 data dan kain lapis 2 sebanyak 90 data, sehingga hasil dari sebuah prediksi pada tampilan bar plot bahwa tingkat penjualan kain lapis 1 lebih tinggi dibanding penjualan kain lapis 2 setelah dilakukan perhitungan. Hasil ini membuat perusahaan dapat mengetahui bagaimana strategi penjualan dan penyediaan barang untuk selanjutnya