Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Hasil Keuntungan Lelang Mesin X-Ray Tahun 2020 Dengan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus : PT.Ramadika Mandiri)
Keywords:
Forcasting, Data Mining, K-Nearest Neighbor (K-NN)Abstract
PT.Ramadika Mandiri didirikan pada tahun 2016 oleh Rina Hastuti, merupakan Perusahaan yang bergerak di bidang kontraktor, supplier, iklan & perdagangan umum dalam penyediaan solusi bisnis. Seiring dengan berkembangnya penjualan barang tentu saja di ikuti dengan meningkatnya jumlah permintaan dan variasi data penjualan sehingga menimbulkan kesulitan tersendiri bagi perusahaan dalam memprediksi hasil keuntungan penjualan barang. Dengan memprediksi penjualan lelang dapat membantu perusahaan sehingga di kemudian hari tidak mengalami kerugian. Dilihat dari banyaknya permintaan konsumen akan produk mesin x-ray berdasarkan data penjualan selama 3 tahun terakhir maka dibutuhkan prediksi keuntungan penjualan produk mesin x-ray. Penelitian ini menerapkan teknik data mining untuk memprediksi keuntungan lelang mesin x-ray menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan rapidminer. K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah suatu metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Dari hasil prediksi yang dilakukan didapatkan hasil prediksi keuntungan penjualan mesin x-ray sebanyak 3 tipe yaitu: 8 tipe bandara dinyatakan untung, 1 tipe medis dinyatakan untung dan 2 tipe hotel dinyatakan untung dengan akurasi data sebesar 77,68%.
References
Ardian, A., & Fernando, Y. (2020). Sistem Informasi Manajemen Lelang Kendaraan Berbasis Mobile (Studi Kasus Mandiri Tunas Finance). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 1(2), 10–16. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Hasugian, P. S. (2018). Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Produk Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus : Toko Usaha Maju Barabai). Jurnal Mantik Penusa, 2(2), 191–198.
Rani, S. R., Andani, S. R., & Suhendro, D. (2019). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Kelulusan Siswa pada SMK Anak Bangsa. September, 670–676.
Sukmana, R. N., Abdurrahman, & Wicaksono, Y. (2020). Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Menentukan Prediksi Penjualan (Studi Kasus : PT Maksiplus Utama Indonesia). Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 8(2), 31–38.
Anggoro, W. W. (2021). The Perancangan dan Penerapan Kendali Lampu Ruangan Berbasis IoT (Internet of Things) Android. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(3), 1596–1606.
Prayudha, J., Pranata, A., & Al Hafiz, A. (2018). Implementasi Metode Fuzzy Logic Untuk Sistem Pengukuran Kualitas Udara Di Kota Medan Berbasis Internet of Things (Iot). Jurteksi, 4(2), 141–148.
