APPLICATION OF THE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) METHOD FOR CLOTHING SALES PREDICTION (CASE STUDY: KRESNA MSME)
UMKM Kresna merupakan usaha dalam bidang penjualan pakaian dengan 7 jenis produk pakaian. Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) menjadi salah satu aspek penting dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia. Untuk dapat mengetahui penjualan kedepan suatu UMKM diperlukan adanya prediksi penjualan yang bisa memperkirakan suatu keadaan yang mungkin terjadi pada masa depan. Berdasarkan pernyataan tersebut dapat disimpulkan bahwa prediksi/Forecasting sangat berpengaruh dalam UMKM. Tujuan adanya prediksi/ Forecastingadalah untuk meminimalisir kesalahan dalam pengadaan stok barang.Metode K-Nearest Neighbour digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan data historis penjualan 2 tahun kebelakang dan menggunakan aplikasi Rapidminer untuk pengujiaanya, metode K-Nearest Neighbor mampu mengklasifikasikan suatu objek melalui suatu data yang memiliki jarak terdekat dengan tetangganya sesuai dengan nilai K yang dipilih.Dengan menggunakan aplikasi Rapidminer, para peneliti dapat memprediksi penjualan tujuh kategori pakaian-Daster, Gamis Dewasa, Jas Dewasa, Kemeja, Gamis Anak, Jas Anak, dan T-shirt-di tahun yang akan datang. Namun, hanya data prediksi penjualan dari bulan Juni hingga Agustus yang dikumpulkan untuk penelitian ini.. Hasil nilai akurasi data terhadap klasifikasi penjualan produk pada aplikasi RapidMiner sebesar 57.83%.berdasarkan hasil nilai akurasi dapat disimpulkan bahwa model K-Nearest Neighbor mampu memberikan prediksi sebesar 57,83% dari keseluruhan data yang diuji.dari 100 kasus yang diuji, model K-Nearest Neighbor memberikan hasil yang benar sekitar 58 kali, dan salah sekitar 42 kali. Akurasi data digunakan sebagai salah satu matriks dalam mengevaluasi performa suatu model terutama dalam konteks klasifikasi.akurasi data saja tidak selalu memberikan gambaran hasil yang lengkap mengenai performa suatu model, maka dari itu diperlukan pertimbangan matriks lain seperti precision, recall dan F1-score.
Kata Kunci— Forecasting, Prediksi, K-Nearest Neighbor (K-NN), Klasifikasi, precision, recall, F1-Score
Kresna MSME is a business in the field of clothing sales with 7 types of clothing products. Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) are an important aspect of Indonesia's economic growth. To be able to know the future sales of an MSME, it is necessary to predict sales that can estimate a situation that may occur in the future. Based on this statement, it can be concluded that prediction / forecasting is very influential in MSMEs. The K-Nearest Neighbor method is used in this study using historical sales data for the past 2 years and using the Rapidminer application for testing, the K-Nearest Neighbor method is able to classify an object through data that has the closest distance to its neighbors according to the selected K value. By using the Rapidminer application, researchers can predict sales of seven categories of clothing-Dressers, Adult Gamis, Adult Suits, Shirts, Children's Gamis, Children's Suits, and T-shirts-in the coming year. However, only sales prediction data from June to August was collected for this study. The result of the data accuracy value of product sales classification in the RapidMiner application is 57.83%. based on the results of the accuracy value, it can be concluded that the K-Nearest Neighbor model is able to provide predictions of 57.83% of the overall data tested. of the 100 cases tested, the K-Nearest Neighbor model gave correct results about 58 times, and wrong about 42 times. Data accuracy is used as one of the matrices in evaluating the performance of a model, especially in the context of classification. Data accuracy alone does not always provide a complete picture of the results of a model's performance, therefore it is necessary to consider other matrices such as precision, recall and F1-score.
Keywords- Forecasting, Prediction, K-Nearest Neighbor (K-NN), Classification, precision, recall, F1-Score
Translated with DeepL.com (free version)