Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Roti Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor - Arifin Munthe; Kusmanto; Basyarul Ulya (Bulletin of Information Technology (BIT), 2025)
Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi penjualan roti terlaris menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada Pabrik Roti SAMAWA Rantauprapat. Dengan memanfaatkan teknik data mining, penelitian ini bertujuan memberikan informasi yang akurat bagi pengambilan keputusan penjualan. Data mining merupakan proses untuk menemukan pola tersembunyi dalam data, sedangkan metode KNN adalah algoritma klasifikasi yang bekerja berdasarkan kedekatan jarak antar data. Model klasifikasi ini efektif untuk menganalisis data numerik dan memetakan data baru berdasarkan data historis. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan tahapan pengumpulan data, preprocessing, pembagian data training dan testing, serta evaluasi model menggunakan aplikasi Orange. Data yang digunakan sebanyak 150 data penjualan, dan analisis dilakukan dengan menggunakan algoritma KNN untuk proses klasifikasi. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa dari 100 data testing, sebanyak 59 diklasifikasikan sebagai "laris" dan 41 sebagai "tidak laris". Evaluasi model menghasilkan nilai akurasi sebesar 85% dan AUC sebesar 0,948, yang menunjukkan performa model cukup tinggi. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode KNN efektif digunakan dalam memprediksi penjualan roti terlaris. Model ini diharapkan dapat membantu pihak pabrik dalam mengelola stok dan strategi pemasaran dengan lebih baik.