PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR TERLARIS

  • Rismala R
  • Ali I
  • Rizki Rinaldi A
N/ACitations
Citations of this article
171Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Penggunaan sepeda motor di Indonesia setiap tahunnya selalu meningkat Seiring dengan meningkatnya jumlah kebutuhkan akan alat transportasi banyak produsen sepeda motor yang mengeluarkan produk dengan bermacam-macam merek dan desain untuk memenuhi permintaan konsumen. Suatu strategi untuk meningkatkan penjualan produk yang akan dijual sangat dibutuhkan pengembang karena tingkat persaingan di dunia bisnis, terutama di insustri penjualan, salah satunya dengan memanfaatkan data penjualan setiap harinya. Guna mengetahui produk mana yang paling banyak di jual (laris) dan produk mana yang kurang dalam penjualannya (tidak laris). Penelitian ini melakukan proses data mining pada data penjualan dari PT. Sumber Rejeki Jabar dari bulan januari – desember tahun 2022. Hasil nilai akurasi terhadap data penjualan sepeda motor dari bulan Januari - Desember tahun 2022 di PT. Sumber Rejeki Jabar dengan nilai K sebesar 5 yaitu sebesar 96,15%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Rismala, R., Ali, I., & Rizki Rinaldi, A. (2023). PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR TERLARIS. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 585–590. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6419

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free