Implementasi Algoritma K-Nearest Neihbor Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan Pada Media Alkes

Media Alkes Perusahaan ini bergerak dalam bidang industri Alat Kesehatan. Perusahaan ini menyediakan berbagai produk seperti jarum kursi roda, alat infus, alat monitor tekanan darah, dan lain-lain. Media Alkes juga aktif menerapkan strategi bisnis untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun sering terjadi kekurangan stok dan barang menumpuk di dalam perusahaan ini. Peneliti telah mengelola dan menganalisis data penjualan yang ada untuk memahami kebutuhan pelanggan terhadap Alat Kesehatan. Dalam menghadapi tantangan tersebut, peneliti mengusulkan algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN) untuk memprediksi penjualan Alat Kesehatan di Media Alat Kesehatan. Informasi mengenai jumlah penjualan Alat Kesehatan dengan kriteria Sangat laris, Cukup laris dan Kurang laris dapat dilihat melalui data penjualan tahun 2020 hingga tahun 2022 pada Media Laporan Penjualan Alat Kesehatan. Penelitian dilakukan dengan menerapkan Algoritma K-NN baik dengan perhitungan secara manual maupun menggunakan sistem RapidMiner. Hasil dari prediksi yang menggunakan sistem RapidMiner menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95,00% dari data yang disebut penjualan. Dengan hasil prediksi yang didapat yang Sangat bagus tersebut, metode ini dapat dijadikan sebagai acuan dalam merencanakan penjualan di masa depan. Dengan menerapkan prediksi ini, perusahaan dapat mengelola stok barang dengan secara efisien dan menghindari kehabisan stok serta memuat barang yang tidak diinginkan.

Kata Kunci: Alat Kesehatan, Data Mining, K-Nearest Neighbor, Media Alkes, Prediksi