PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN METODE K-MEANS DALAM MENENTUKAN TINGKAT PENJUALAN PRODUK PADA PERUSAHAAN KAYU ELANG PERKASA
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Darma Persada
Author
Sapitri, Anggraini
Subject
005.1 Programming/Pemrograman
Datestamp
2022-05-18 04:06:00
Abstract :
Pk Elang Perkasa adalah sebuah perusahaan milik pribadi yang bergerak di bidang penjualan kayu yang menjual berbagai macam jenis kayu dengan berbagai macam ukuran. Dengan banyaknya transaksi penjualan sehari-hari maka data penjualan pun semakin lama akan semakin bertambah banyak. Oleh karena itu perlu adanya pengelompokkan barang yang sangat laris, cukup laris dan tidak laris guna untuk mempermudah pihak perusahaan dalam penyediaan stok agar tidak ada barang yang menumpuk sehingga perusahaan dapat melakukan strategi yang tepat untuk melayani kebutuhan konsumen. Penyelesaian masalah ini membutuhkan metode atau algoritma yang dapat mengelompokkan dan menganalisis hasil penjualan kayu. K-Means dan KNN adalah dua buah metode yang telah digunakan dalam pengelompokkan. Berdasarkan hal tersebut dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan K-Means dan k-NN dalam kasus pengelompokkan. Berdasarkan hasil pengujian dengan mengukur kinerja kedua metode tersebut menggunakan rumus akurasi, kemudian diketahui bahwa K-Means memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yakni sebesar 78,37% sedangkan K-NN memiliki tingkat akurasi yakni 76,06%.
Pk Elang Perkasa adalah sebuah perusahaan milik pribadi yang bergerak di bidang penjualan kayu yang menjual berbagai macam jenis kayu dengan berbagai macam ukuran. Dengan banyaknya transaksi penjualan sehari-hari maka data penjualan pun semakin lama akan semakin bertambah banyak. Oleh karena itu perlu adanya pengelompokkan barang yang sangat laris, cukup laris dan tidak laris guna untuk mempermudah pihak perusahaan dalam penyediaan stok agar tidak ada barang yang menumpuk sehingga perusahaan dapat melakukan strategi yang tepat untuk melayani kebutuhan konsumen. Penyelesaian masalah ini membutuhkan metode atau algoritma yang dapat mengelompokkan dan menganalisis hasil penjualan kayu. K-Means dan KNN adalah dua buah metode yang telah digunakan dalam pengelompokkan. Berdasarkan hal tersebut dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan K-Means dan k-NN dalam kasus pengelompokkan. Berdasarkan hasil pengujian dengan mengukur kinerja kedua metode tersebut menggunakan rumus akurasi, kemudian diketahui bahwa K-Means memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yakni sebesar 78,37% sedangkan K-NN memiliki tingkat akurasi yakni 76,06%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
