<![CDATA[Industri mebel di Indonesia merupakan usaha yang memiliki laju perkembangan sangat pesat. Konsumen memilih menggunakan mebel hasil dari industri karena mebel produksi industri memiliki inovasi disain yang indah. Mebel berperan juga sebagai sumber pemasukan keuangan negara di Indonesia terutama penjualan kepada konsumen negara lain. Karenan terjadi kompetisi yang begitu ketat antar industri mebel, keadaan ini berimplikasi produsen mebel berusaha secara ketat dalam menciptakan produksi yang bermutu dan memenuhi selera konsumen. Permasalahannya adalah produsen masih mengelola data atau mendapatkan informasi hasil produksi dalam system manual. Karenanya tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem aplikasi komputer cerdas website untuk memprediksi penjualan mebel. Perancangan dan pembuatan system ini menggunakan metodologi Waterfall. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi data penjualan barang mebel dengan metode K-Nearest Neightbor (KNN). KNN merupakan metode untuk mengektraksi data mining yang bisa berguna dalam prediksi penjualan. Hasil yang dicapai yaitu dihasilkannya system prediksi penjualan barang dan juga laporan prediksi penjualan barang dalam bentuk lembar kerja (Spreadsheet) sehingga membantu pimpinan perushaan dalam usahanya. Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan menggunakan metode KNN cocok digunakan untuk mengklasifikasi data penjualan barang mebel. Hal ini tersebut dibuktikan dengan tingkat akurasi yang mencapai 90% pada proses pengujian menggunakan confussion matrik.]]>
Copyrights © 2021
