Klasifikasi Penjualan Kopi dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Penerapan Konsep Up-Selling

Abstract

Data Mining merupakan suatu proses mengolah data untuk mengekstrasi data guna mendapatkan pola tertentu atau informasi lebih berarti dari sejumlah data besar yang ada di dalam database. Salah satu bagian dari data mining adalah klasifikasi untuk mengelompokkan objek menjadi kelas tertentu menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat. Penelitian ini akan membahas permasalahan proses klasifikasi data penjualan kopi menggunakan algoritma k-nearest neighbour untuk penerapan konsep up-selling . Pada proses penjualan kopi menghasilkan data besar namun analisis pemanfaatan data penjualan kopi yang ada pada penjualan kopi jalanan (kedai kopi jalanan) belum sampai pada bentuk pengetahuan terhadap pengelompokkan produk potensial paling laku, laku, dan kurang laku untuk muncul secara langsung dan cepat berdasarkan data sebelumnyaa yang ada sebagai acuan pembuatan rekomendasi produk dalam meningkatkan penjualan. Dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan menerapkan konsep up-selling , akan menghasilkan tools yang dapat mengklasifikasi produk paling laku, laku dan kurang laku hingga mendapatkan kombinasi produk untuk rekomendasi perusahaan terhadap keputusan pengambilan.