Klasifikasi Penjualan Jus Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Penerapan Konsep Up-Selling

Studi Kasus pada PT. Rafid Kintan Gemilang

Abstract

Data mining merupakan suatu proses mengolah data untuk mengekstrasksi data guna mendapatkan pola tertentu atau informasi lebih berarti dari sejumlah data besar yang ada didalam database. Salah satu bagian dari data mining adalah klasifikasi untuk mengelompokan objek menjadi kelas tertentu menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat. Penelitian ini akan membahas persoalan proses klasifikasi data penjualan jus menggunakan algoritma k-nearest neighbor untuk penerapan konsep up-selling. Pada proses penjualan jus menghasilkan data besar namun analisis pemanfaatan data penjualan jus yang ada di perusahaan belum sampai pada bentuk pengetahuan terhadap pengelompokan produk potensial paling laku, laku, dan kurang laku untuk dimunculkan secara langsung dan cepat berdasarkan data sebelumnya yang sudah ada sebagai acuan pembuatan rekomendasi produk dalam meningkatkan penjualan. Dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan menerapkan konsep up-selling, akan menghasilkan tools yang dapat mengklasifikasi produk paling laku, laku dan kurang laku hingga mendapatkan kombinasi produk untuk rekomendasi perusahaan terhadap pengambilan keputusan.