Analisis Data Penjualan Tokopedia Untuk Prediksi Tren Fashion Menggunakan Metode KNN - Asa Ramadhoni, Alfan; Bagus Pratama, Yudistira (Jurnal Teknologi Informasi dan Masyarakat, 2025)
Perkembangan industri fashion di Indonesia saat ini mengalami peningkatan yang signifikan seiring dengan pesatnya pertumbuhan e-commerce seperti Tokopedia. Banyaknya variasi produk serta tren yang cepat menuntut adanya metode analisis yang bisa memprediksi tren fashion secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data penjualan produk fashion di Tokopedia dan memprediksi tingkat tren produk menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN). Data yang digunakan diperoleh melalui proses pengambilan data (scraping) menggunakan web scraper.id dengan tujuan pengambilam data ke Tokopedia menggunakan kata kunci “fashion”, yang mencakup atribut sold, rating, dan price_now sebagai acuan untuk menentukan tren. Variabel-variabel tersebut digunakan sebagai fitur utama dalam proses klasifikasi dengan label keluaran berupa tiga kategori: tren, kurang tren, dan tidak tren. Setelah dilakukan proses normalisasi dan pembagian data latih serta data uji, model KNN diterapkan untuk mengukur akurasi prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN mampu memberikan performa klasifikasi yang cukup baik dalam mengidentifikasi tren produk fashion berdasarkan data penjualan aktual. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan pengaruh dalam pengambilan keputusan bisnis, khususnya bagi pelaku industri fashion dalam menentukan strategi pemasaran dan pengelolaan stok produk yang sesuai dengan tren pasar.