PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN PRODUK HEWAN PELIHARAAN (Studi Kasus : Devi Pet Shop)

Prediksi penjualan hewan peliharaan memiliki peran yang signifikan dalam mengoptimalkan stok barang dan merencanakan strategi pemasaran di industry perdagangan kebutuhan hewan peliharaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam memprediksi penjualan produk hewan peliharaan dengan fokus pada kasus studi Devi Pet Shop selama empat bulan terakakhir, yaitu dari bulan juli hingga oktober 2022. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur akurasi metode K-NN dalam memprediksi penjualan produk hewan peliharaan. Metode K-NN digunakan dalam penelitian ini karena kemampuannya dalam melakukan prediksi berdasarkan data historis dan karakteristik yang mirip. Data penjualan produk hewan peliharaan yang dikumpulkan dari Devi Pet Shop selama periode empat bukan tersebut digunakan sebagai dataset dalam penelitian ini. Langkah-langkah pengolahan data meliputi normalisasi data dan pemilihan parameter K yang optimal melalui eksperimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-NN mampu memberikan prediksi penjualan produk hewan peliharaan dengan tingkat akurasi sebesar 97,73%. Hal ini menunjukkan bahwa metode K-NN efektif mengolah data historis penjualan dan memberikan prediksi yang mendekati nilai sebenarnya. Keberhasilan prediksi ini dapat memberikan panduan bagi Devi Pet Shop dalam mengatur persediaan produk hewan peliharaan dan merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mengaplikasikan metode K-NN dalam industri perdagangan produk hewan peliharaan serta menunjukkan potensi prediksi yang akurat untuk penjualan produk. Meskipun demikian, pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor eksternal seperti tren pasar dan musim yang juga dapat memengaruhi pola penjualan.