Implementasi K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Prediksi Kebutuhan Stok Pakan Kucing Di Ngunut Petshop - Ansor, Mohamad Khoirul; Rozi, Fahrur; Syamsoe, Rafif Mallow Dwi (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2024)
Persaingan bisnis yang semakin ketat menuntut setiap pengusaha untuk mampu mengambil keputusan secara cepat dan tepat berdasarkan in-formasi yang akurat. Salah satu permasalahan yang dihadapi Ngunut Petshop adalah penumpukan stok pakan kucing akibat ketidaktepatan dalam memprediksi kebutuhan konsumen. Untuk mengatasi hal terse-but, penelitian ini menerapkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai teknik data mining guna memprediksi kebutuhan stok pakan kucing. Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan Ngunut Petshop pada periode bulan Maret 2024 hingga Mei 2024, dengan atribut yang meliputi jenis kucing, umur kucing, jenis makanan, dan jenis kelamin. Proses penelitian dilakukan melalui tahapan data selec-tion, preprocessing, transformation, data mining, hingga interpreta-tion/evaluasi dengan menggunakan aplikasi WEKA sebagai alat bantu analisis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai k=41 dengan pro-porsi data latih 50% dan data uji 50% memberikan akurasi tertinggi sebesar 58%. Temuan ini menunjukkan bahwa meskipun metode K-NN dapat digunakan untuk membantu prediksi kebutuhan stok pakan kuc-ing, tingkat akurasi yang diperoleh masih rendah. Oleh karena itu, diperlukan penambahan jumlah data, penggunaan atribut tambahan, maupun penerapan metode klasifikasi lain sebagai pembanding agar hasil prediksi dapat lebih optimal dan mendukung pengambilan kepu-tusan manajemen stok secara lebih efektif di Ngunut Petshop.