PREDIKSI HARGA SAYURAN DI PASAR TRADISIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEARST NEIGHBOR (KNN) - Nurhidayat Nurhidayat; Dede Brahma Arianto (CV. KAMPUS AKADEMIK PUBLISING, 2026)
Sayuran merupakan komoditas musiman yang penting namun sering mengalami ketidakstabilan harga, yang dapat merugikan petani dan menyulitkan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam memprediksi harga sayuran di pasar tradisional guna memberikan referensi bagi para pemangku kepentingan. Dataset yang digunakan mencakup data historis harga dan faktor yang mempengaruhinya seperti curah hujan atau luas panen. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi fluktuasi harga, serupa dengan penelitian sebelumnya yang mencapai akurasi hingga 91,67% untuk komoditas tertentu. Implementasi ini penting untuk membantu stabilitas pasar dan ketahanan pangan nasional