Prediksi Penjualan Produk Sepatu dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Regression dan Cross Validation - Ratna Salkiawati; Hendarman Lubis; Nurfiyah Nurfiyah (JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 2025)
Penjualan sepatu di Toko â€œXâ€ mencakup berbagai merek, seperti Fladeo, Cardinal, dr. Kevin, dan Jackson. Sistem pengelolaan data penjualan di toko ini pada saat penelitian masih menggunakan pencatatan secara manual, di mana hasil penjualan hanya diproses dalam format MS Excel. Untuk memudahkan pengelolaan dan perencanaan penjualan di masa depan, diperlukan prediksi penjualan menggunakan teknik klasifikasi data mining, yaitu algoritma K-Nearest Neighbor Regression. Berdasarkan hasil penelitian, prediksi penjualan sepatu terlaris menunjukkan bahwa nilai K = 2 menghasilkan RMSE 0,43 untuk produk Fladeo, K = 3 menghasilkan RMSE 0,46 untuk produk Cardinal, K = 13 menghasilkan RMSE 0,46 untuk produk dr. Kevin, dan K = 6 menghasilkan RMSE 0,49 untuk produk Jackson. Berdasarkan pedoman RMSE, dapat disimpulkan bahwa semua model yang diuji menunjukkan tingkat kesalahan sedang, yaitu antara 0,30 hingga 0,56.