Penerapan Data Mining untuk Prediksi Penjualan Produk Skincare Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbors): Studi Kasus Klinik Ayume Beauty Care

Putri Yulia Amanda; Berlian Aisya Damayanti; Alisya Akbar Choirun; Selvi Novita Sari; Siti Armiyanti; M. Mahaputra Hidayat

doi:10.69688/dike.v3i1.122

Authors

Putri Yulia Amanda Universias Bhayangkara Surabaya, Indonesia
Berlian Aisya Damayanti Universias Bhayangkara Surabaya, Indonesia
Alisya Akbar Choirun Universias Bhayangkara Surabaya, Indonesia
Selvi Novita Sari Universias Bhayangkara Surabaya, Indonesia
Siti Armiyanti Universias Bhayangkara Surabaya, Indonesia
M. Mahaputra Hidayat Universias Bhayangkara Surabaya, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.69688/dike.v3i1.122

Keywords:

Sistem Informasi, Analisis sentiment, K-Nearest Neighbors, Pra-Pemrosesan Data, CountVectorizer, TF-IDF

Abstract

Abstrak−Prediksi penjualan produk skincare menjadi tantangan penting dalam industri kecantikan, terutama untuk membantu klinik seperti Ayume Beauty Care dalam menyusun strategi penjualan yang efektif dan mengoptimalkan manajemen stok. Penelitian ini bertujuan menerapkan data mining dengan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi penjualan produk skincare, dengan mengandalkan data historis penjualan, demografi pelanggan, serta informasi promosi dan musiman. Langkah awal meliputi pengumpulan data, pembersihan, dan transformasi data agar sesuai dengan persyaratan algoritma KNN. Model KNN kemudian dilatih menggunakan data historis untuk mengidentifikasi pola dan tren penjualan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, dan recall untuk mengukur performa prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN dapat memberikan prediksi yang cukup akurat, sehingga memungkinkan klinik untuk merencanakan strategi penjualan yang lebih tepat sasaran dan efisien. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi praktis bagi klinik dalam menentukan waktu dan jenis promosi serta menjaga ketersediaan stok produk sesuai permintaan yang diprediksi. Penerapan prediksi berbasis data ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas bisnis Klinik Ayume Beauty Care dan memberikan kepuasan lebih kepada pelanggan.

References

REFERENCES

(Putri, 2021)

Aisha Alfani W.P.R, F. R. (2021). Prediksi Penjualan Unilever Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika).

Putri, I. (2021). Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Crossvalidation pada Data Penyakit Cardiovascular. . Indonesian Journal of Data and Science.

Amalia, Y. R. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Elektronik Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: PT. Bintang Multi Sarana Palembang) (Doctoral dissertation, UIN RADEN FATAH PALEMBANG).

Salsabillah, C. D., Ayu, P. D. W., & Wulandari, R. (2023, November). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Rara Ms Glow Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. In Seminar Hasil Penelitian Informatika dan Komputer (SPINTER)| Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali (pp. 546-551).

Dewi, S. P., Nurwati, N., & Rahayu, E. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 3(4), 639-648.

Rahmawati, L., & Indriyanti, A. D. (2024). PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PAKAIAN (STUDI KASUS: UMKM KRESNA). Journal of Emerging Information System and Business Intelligence (JEISBI), 5(3), 307-313.

Dharmali, M. J., Arisandi, D., & Sutrisno, T. (2023). SISTEM PREDIKSI PENJUALAN TRIPLEK MENGGUNAKAN METODE REGRESI TIME SERIES K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA TOKO MAKMUR CIBUBUR. Jurnal Teknika, 15(2), 81-86.

Gautama, K., & Arijanto, R. (2024). PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA CV. NUANSA KARUNA LESTARI. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(6), 11184-11190.

ROHIMAWAN, M. R. (2024). IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK TERLARIS TOKO GRIYA SYIFA WALLPAPER (Doctoral dissertation, Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri).

SUDALI, A. (2024). PREDIKSI PENJUALAN PRODUK PERKAKAS TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (Doctoral dissertation, Universitas Mercu Buana Jakarta).

Irfayanti, Y., & Satria, M. I. (2020). Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Beton Instan Pada PT. Decon Multi Industri. SENTINEL, 3(2), 288-300.

Wafir, A. M., & Fatah, Z. (2025). PREDIKSI PRODUK PENJUALAN DI SUPERMARKET DENGAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (KNN). JURNAL ILMIAH SAINS TEKNOLOGI DAN INFORMASI, 3(1), 75-82.

Damanik, M. H. U., & Hts, D. I. G. (2024). Penerapan Metode KNN Dalan Data Mining Prediksi Penjualan Produk pada CV. Chavasindo Berbasis Web. Jurnal Rekayasa Sistem (JUREKSI), 2(3 A), 2123-2135.

Miftahul, J., & Dewi, S. (2023). PREDIKSI PENJUALAN PRODUK PADA PT. BINTANG SRIWIJAYA PALEMBANG MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOUR (Doctoral dissertation, Universitas Indo Global Mandirii).

Fawa'it, M. A. (2023). Prediksi penjualan obat menggunakan metode K-Nearest Neighboor (Studi Kasus Apotek Sumber Rejeki) (Doctoral dissertation, Universitas Merdeka Pasuruan).