ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR REGRESSION - Salkiawati, Ratna; Lubis, Hendarman; Nurfiyah, Nurfiyah; Al Malik MK, Abdillah Syah (Journal of Information System, Informatics and Computing, 2025)
Toko Sembako merupakan usaha yang bergerak dibidang perdagangan, produk yang menyediakan produk sembako. Permasalahan yang ada yaitu belum adanya prediksi penjualan produk di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Prediksi ini untuk mempermudah serta memberitahu pemilik toko mengenai produk yang paling banyak dibeli konsumen. Untuk mengetahui prediksi penjualan produk digunakan metode K-Nearest Neighbor Regression, selanjutnya akan melewati tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil yang diperoleh penulis dari penelitian ini adalah nilai k = 2 mendapat RMSE 0.31318 untuk produk Beras pada bulan ke-11, k = 2 mendapat RMSE 0.29367 untuk produk Gula Pasir pada bulan ke-11 dan bulan ke-12, k = 4 mendapat RMSE 0.34002 untuk produk Minyak Goreng 2 Ltr pada bulan ke-11 dan bulan ke-12, k = 3 mendapat RMSE 0.31820 untuk produk Telur Ayam pada bulan ke-11, k = 6 mendapat RMSE 0.44437 untuk produk Tepung Terigu pada bulan ke-8. Seperti yang tertera dalam pedoman RMSE dapat disimpukan bahwa seluruh model yang penulis uji memiliki satu kesalahan yang kecil yaitu 0,00 – 0,299 dan empat kesalahan sedang yaitu 0,30 – 0,559.