Analisa Data Mining Prediksi Lelang Suku Cadang Dengan Metode K-NearestNeighbor (Studi Kasus PT. Parmud Jaya Perkasa)

Abstract

Parmud Jaya Perkasa Perkasa didirikan pada tahun 2016 oleh Lilis Ernawari merupakan Solution Provider yang bergerak di dalam penyediaan solusi bisnis yang berbasiskan penggunaan media teknologi informasi dan komunikasi atau yang lebih dikenal dengan ICT (information and Communication technology). Tentunya muncul perkembangan, jumlah dan variasi data dalam penjualan meningkat dan dapat membinggungkan perusahaan dalam memprediksikan produk mana saja yang akan meningkatkan penjualannya, dengan adanya penelitian ini perusahaan dapat terus tumbuh dan berkembang dalam pelelangan barang. Teknik yang digunakan yaitu klasifikasi Data Mining dan algoritma K-Nearest Neighbor. Data mining merupakan proses penggalian informasi dan berguna dari set data besar yang melibatkan konsep interdisipliner yang relatif baru yang melibatkan. Algoritma knn adalah klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Metode ini bertujuan untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan training sample. Dari permasalahan tersebut diharapkan dapat diselesaikan dengan penggunaan data mining dengan metode K-Nearest Neighbor untuk prediksi hasil keuntungan lelang/penjualan suku cadang ditahun berikutnya. Sehingga kedepannya perusahaan mampu untuk memprediksi keuntungan lelang dari hasil penelitian ini. Data yang diteliti pada penelitian ini dari januari 2021 sampai desember 2021. Untuk menghitung data perusahaan peneliti menggunakan rapidmener dengan berdasaakan hasil accuracy sebesar 73.33%. Dan dalam hal ini membuktikan bahwa prediksi dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor berhasil dan cukup memuaskan.