RANCANG BANGUN ALGORITMA K-NEAREST NEIGBORN PADA SISTEM INFORMASI PENJUALAN TOKO SAN-SAN CENGKARENG
Total View This Week14
Total View This Week14
Institusion
Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Author
Enjelli, Enjelli
Subject
QA75 Electronic computers. Computer science
Datestamp
2022-01-11 03:37:43
Abstract :
Saat ini sistem penjualan pada Toko Sembako San-San Cengkareng masih mengalami kesulitan dalam pengolahan data dikarenakan hanya dilakukan dengan pencatatan manual tanpa sistem komputerisasi sehingga kegiatan dalam transaksi penjualan dan analisis perencanaan persediaan stok mengalami kesulitan karena harus melihat data penjualan hanya dari buku catatan. Untuk mempermudah dalam mengetahui kebutuhan barang yang perlu ditambah pada perencanaan penyediaan stok digunakan teknik klasifikasi data mining dan algoritma K-Nearrest Neigbor. Bahasa pemorgraman yang digunakan untuk membangun sistem adalah pemograman PHP dan database MySQL. Untuk implementasi yang digunakan media website untuk menampilkan hasil analisa. Hasil dari penelitian yaitu bahwa metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk melakukan prediksi penjualan yang akan datang dan prediksi penjualan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) mampu melakukan prediksi penjualan mampu melakukan prediksi penjualan dengan Mean Absolute Percentage Error yaitu 20,33 % sehingga nilai rata-rata keakuratan adalah 79,67 %.
Saat ini sistem penjualan pada Toko Sembako San-San Cengkareng masih mengalami kesulitan dalam pengolahan data dikarenakan hanya dilakukan dengan pencatatan manual tanpa sistem komputerisasi sehingga kegiatan dalam transaksi penjualan dan analisis perencanaan persediaan stok mengalami kesulitan karena harus melihat data penjualan hanya dari buku catatan. Untuk mempermudah dalam mengetahui kebutuhan barang yang perlu ditambah pada perencanaan penyediaan stok digunakan teknik klasifikasi data mining dan algoritma K-Nearrest Neigbor. Bahasa pemorgraman yang digunakan untuk membangun sistem adalah pemograman PHP dan database MySQL. Untuk implementasi yang digunakan media website untuk menampilkan hasil analisa. Hasil dari penelitian yaitu bahwa metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk melakukan prediksi penjualan yang akan datang dan prediksi penjualan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) mampu melakukan prediksi penjualan mampu melakukan prediksi penjualan dengan Mean Absolute Percentage Error yaitu 20,33 % sehingga nilai rata-rata keakuratan adalah 79,67 %.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
