ANALISA TINGKAT PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN K-MEANS (STUDI KASUS PERUSAHAAN KAYU ELANG PERKASA)

Abstrak

Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh pengetahuan tingkat penjualan produk pada sebuah perusahaan untuk memberikan rekomendasi pada pemilik perusahaan tentang produk mana yang prioritas diberi perhatian demi kemajuan perusahaan tersebut. Metodologi pada penelitian ini menggunakan metodologi CRISPDM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining ). Pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah jenis klasifikasi dan clustering yaitu K-NN dan K-Means. Dari penelitian ini akan diuji yang lebih baik apakah menggunakan analisa klasifikasi atau clustring dengan menggunakan data yang sama. Berdasarkan hasil pengujian akurasikedua metode diperoleh bahwa K-Means memiliki tingkat akurasi yang lebih baiksebesar 78,37% sedangkan K-NN memiliki tingkat akurasi 76,06%.