Penerapan Data Mining Dalam Segmentasi Kebutuhan Belanja Anggota Koperasi Karyawan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) - Lumban Gaol, Anggelina H; Purwadi; Jufri Halim (Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 2025)
Koperasi Karyawan Budi Murni Medan bertujuan meningkatkan kesejahteraan anggota melalui penyediaan kebutuhan sehari-hari. Namun, sering muncul masalah dalam segmentasi kebutuhan belanja anggota yang menyebabkan konflik dengan pengelola. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menganalisis data transaksi belanja anggota, dengan harapan dapat memahami pola dan preferensi mereka, serta meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan anggota. Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN berhasil mengelompokkan anggota berdasarkan kesamaan pola belanja, memungkinkan pengelola menetapkan kebijakan belanja yang lebih adil. Sistem ini dirancang menggunakan model UML dan diimplementasikan dalam bentuk website dengan bahasa pemrograman PHP. Pemodelan sistem mencakup Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Class Diagram untuk merepresentasikan interaksi pengguna dan alur kerja aplikasi. Pengujian dilakukan dengan metode Blackbox Testing, yang menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik dan memberikan segmentasi yang akurat. Dengan sistem ini, koperasi dapat mengambil keputusan lebih mudah dan pengelola dapat menetapkan kebijakan yang lebih adil.