Perpustakaan
DESKRIPSI DATA LENGKAP
JudulSISTEM PREDIKSI PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (STUDI KASUS : INARA COLLECTION)
Nama: TIARA RAMADHANI
Tahun: 2020
Abstrak
Penjualan merupakan aktivitas bisnis untuk mencapai tujuan suatu perusahaan atau badan usaha. Perusahaan atau badan usaha berperan sebagai penyedia barang dan atau jasa untuk kebutuhan dan kepuasan konsumen dengan berharap mendapatkan keuntungan bagi perusahaan atau badan usaha yaitu laba. Inara Collection merupakan salah satu badan usaha yang bergerak dalam penjualan produk fashion di Kota Palu. Badan usaha ini masih menghadapi permasalahan yang umum di hadapi oleh pemilik badan usaha, misalnya adanya kesulitan dalam penyediaan barang, seperti banyaknya stok barang yang kosong karna tingkat minat pembeli yang melebihi dari stok yang disediakan, atau banyaknya barang yang tidak laku terjual karna tingkat minat pembeli kurang dibandingkan stok yang disediakan. Oleh karena itu, Inara Collection perlu meramalkan penjualan barang yang akan datang sebagai landasan pembuatan keputusan. Peramalan memerlukan metode yang tepat agar proses prediksi memiliki tingkat kesalahan yang kecil. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode peramalan yang digunakan karena memiliki akurasi yang tinggi dan sederhana dalam implementasinya. Rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana membangun sistem prediksi penjualan barang menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor di Inara Collection, sehingga dapat membantu Inara Collection dalam memenuhi kebutuhan konsumen dan manajemen badan usaha. Pada penelitian ini dibangun sistem prediksi penjualan barang menggunakan algortima K-Nearest Neighbor dengan bahasa pemrograman pascal (delphi) dan menggunakan 120 data latih dan 30 data uji. Berdasarkan hasil pengujian tingkat keakurasian menggunakan metode pengujian MAPE didapatkan hasil prediksi penjualan barang dengan tingkat akurasi diatas 84%.

Sign In to Perpus

Don't have an account? Sign Up