Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Kendaraan Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Pt. Arina Parama Jaya Gresik)

Wicaksono, Raka (2023) Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Kendaraan Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Pt. Arina Parama Jaya Gresik). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text 2019_TA_INF_190602005_PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI.pdf.pdf Download (329kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_LembarPengesahan.pdf Download (360kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_Lembar Persetujuan.pdf Download (284kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (368kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_HALAMAN JUDUL.pdf Download (955kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_BAB 1.pdf Download (653kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_BAB 2.pdf Download (1MB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_BAB 3.pdf Download (2MB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_BAB 5.pdf Download (364kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (568kB)
	Text 2019_TA_INF_190602005_LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

PT. Arina Parama Jaya merupakan dealer resmi Toyota untuk wilayah Gresik, Surabaya, Lamongan & Mojokerto. Dilihat dari banyaknya permintaan pelanggan akan produk Toyota, maka dibutuhkan prediksi untuk penjualan kendaraan terlaris. Algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Untuk melakukan klasifikasi data baru, metode K-Nearest Neighbor menggunakan ukuran jarak yang sesuai. Jarak tetangga terdekat K dihitung dari tetangga terdekat untuk diprediksi sebagai label dari instance baru. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan kendaraan dari tahun 2019, 2020, 2021 dan 2022. Pengujian menggunakan 2 metode yakni Rapidminer sebagai groundtruth dan sistem yang dibuat menggunakan algoritma K-Nearest Neighbot. Hasil akurasi yang didapat pada penelitian ini akan bertambah jika nilai K semakin besar, K=3 hasil akurasi sebesar 44%, K=5 hasil akurasi sebesar 45%, dan K=7 hasil akurasi sebesar 56%.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	data mining, k-nearest neighbor, rapidminer
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Raka Wicaksono
Date Deposited:	20 Oct 2023 05:15
Last Modified:	20 Oct 2023 05:15
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/8644

Actions (login required)

View Item