SISTEM PREDIKSI PENJUALAN HIJAB MENGGUNAKAN ALGORITMA PREDIKSI DI APLIKASI ORANGE (Studi Kasus : Kota Tasikmalaya) - Santi Istiqomah; Siti Maesaroh (P3M STT YBSI Tasikmalaya, 2022)
Perkembangan tren fashion pada saat ini sangatlah pesat, salah satunya tren hijab. Di Kota Tasikmalaya juga tren hijab saat ini banyak sekali macamnya. Dengan banyaknya model hijab yang ada, penjual hijab di Kota Tasikmalaya menghadapi beberapa masalah. Diantara masalah yang ada yaitu menurunnya angka penjualan dikarenakan sulitnya menentukan model hijab yang akan banyak diminati. Karena, jika penjual salah memilih model dan jenis hijab dapat membuat stok membeludak sementara dari sisi penjualan berkurang. Supaya pemilihan model hijab bisa lebih selektif dan tepat maka harus ada sebuah sistem yang dapat menentukan jenis model hijab apa yang banyak diminati. Salah satunya prediksi model hijab dengan menggunakan data mining. Algoritma prediksi yang digunakan pada penelitian ini yaitu algoritma KNN, SVM, Naive bayes dan Neural network. Proses perhitungan dan uji akurasi rule mengunakan aplikasi Orange Data Mining dan Microsoft Excel. Penelitian ini berhasil memperoleh model, jenis, warna dan bahan hijab yang paling banyak diminati di Kota Tasikmalaya dengan algoritma prediksi terbaik KNN dengan nilai presisi 0,986. Dari jumlah dataset sebanyak 777 data, diperoleh model hijab yang banyak diminati yaitu model hijab Segi empat (319) dengan jenis hijab Bella square (298), warna Hitam (111) dan bahan Double hycon (293). Kata Kunci — Data Mining, Prediksi, Hijab.