KOMPARASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) TERHADAP PREDIKSI PENJUALAN SPAREPART MOBIL PADA TOKO RAJAWALI MOTOR

• HELEN SINTHIA SURYAJAYA
• 2025

---

Dalam menjalankan usaha penjualan sparepart mobil, kemampuan untuk memprediksi penjualan secara akurat menjadi sangat penting agar manajemen stok berjalan efisien dan tidak menimbulkan kerugian. Toko Rajawali Motor sebagai salah satu pelaku usaha di bidang ini menghadapi tantangan dalam meramalkan kebutuhan konsumen berdasarkan data penjualan sebelumnya.Penelitian ini mencoba membandingkan dua metode machine learning, yaitu K-nearest neighbor (K-NN) dan Support vector machine (SVM), untuk mengetahui metode mana yang lebih akurat dalam memprediksi penjualan sparepart mobil. Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan toko dalam kurun waktu tertentu. Kedua algoritma diujikan dan dievaluasi menggunakan beberapa metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan adanya perbedaan tingkat akurasi antara kedua metode, yang kemudian dianalisis lebih lanjut untuk memberikan rekomendasi kepada pihak toko. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih berbasis data.

Kata kunci: Prediksi penjualan, sparepart mobil, K-NN, SVM, machine learning.

• Algoritma KNN dan SVM

Tautan dinonaktifkan.