PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Abstract

Dalam era digital saat ini, perusahaan farmasi dan apotek mengumpulkan data penjualan yang melimpah, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren penjualan, pola pembelian pelanggan, dan memperbaiki strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode data mining, khususnya algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan data penjualan obat. KNN adalah algoritma yang telah terbukti efektif dalam klasifikasi data. Dalam penelitian ini, telah dikumpulkan data penjualan obat dari apotek selama periode tertentu, termasuk atribut seperti jenis obat, Jumlah Penjualan, dan keterangan penjualan. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database dengan tahapan data selection, preprocessing, trasformasi, data mining, dan evaluasi. Serta dalam proses penggolahannya menggunakan tool Rapidminer. Hasil pada proses evaluasi menunjukan akurasi pada masing-masing parameter adalah akurasi k-5 sebesar 91.08%, akurasi k-6 sebesar 93.62%, akurasi k-7 sebesar 94.26%, akurasi k-8 sebesar 93.00%, akurasi k-9 sebesar 93.62%, akurasi k-10 sebesar 93.62%. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penerapan KNN dalam klasifikasi penjualan obat memiliki potensi dalam mengoptimalkan stok obat.