IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NN UNTUK KLASIFIKASI PENJUALAN MENU TERLARIS DI RM RATU CHANIAGO - Sari, Nurnilam; Hananto, Aprilia; Priatna, Bayu; Hilabi, Shofa Shofiah (Jurnal Informatika, 2025)
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong sektor bisnis kuliner untuk memanfaatkan data dalam pengambilan keputusan strategis. RM Padang Ratu Chaniago masih menghadapi kendala dalam menentukan menu yang paling diminati oleh pelanggan karena belum adanya sistem analisis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat keberhasilan menu dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode yang digunakan antara lain mengumpulkan data penjualan selama satu tahun, melakukan pra-pemrosesan, menerapkan algoritma K-NN dengan nilai k=3, dan melakukan evaluasi kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model K-NN mampu mengklasifikasikan data dengan akurasi sebesar 95.45%, rata-rata precision sebesar 0.96, recall sebesar 0.94, dan F1-score sebesar 0.95. Evaluasi melalui confusion matrix menunjukkan hanya satu kali misklasifikasi dari 22 data uji. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma K-NN efektif dalam membantu restoran menentukan strategi pengembangan menu dan pengadaan bahan baku secara lebih tepat sasaran dan penyusunan paket menu yang menarik bagi pelanggan.