PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Abstract

PT XYZ Palembang merupakan salah satu perusahaan farmasi nasional yang menyuplai pemenuhan obat di Indonesia. Perusahaan ini memproduksi berbagai produk obat-obatan dengan jumlah yang sangat besar. Diketahui bahwa penjualan produk obat-obatan dalam 3 tahun terakhir mengalami penurunan dan peningkatan setiap bulan. Dengan adanya penurunan dan peningkatan penjualan tersebut, perusahaan harus memperkirakan penjualan obat dengan baik untuk memastikan ketersediaan stok obat tidak berlebihan maupun kekurangan. Peneliti mengusulkan implementasi algoritma K-Nearest Neighbor dengan tujuan untuk mengetahui hasil prediksi jumlah penjualan obat-obatan pada PT XYZ Palembang. K-Nearest Neighbor diterapkan melalui perhitungan manual serta dengan menggunakan software RapidMiner. Hasil prediksi yang diperoleh melalui RapidMiner menghasilkan tingkat akurasi baik yaitu mencapai 90%. Dengan hasil prediksi tersebut mengungkapkan bahwa metode K-Nearest Neighbor efektif diterapkan untuk melakukan prediksi penjualan di masa mendatang. Model K-NN dapat menjadi salah satu solusi untuk memprediksi penjualan obat-obatan berdasarkan data penjualan yang telah ada sebelumnya.