Pengembangan Aplikasi Analisis Trend Pasar Untuk Memprediksi Pola Belanja Customer Terhadap Produk Dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Produk Wearjorn)

hey aku disini show_detail Pengembangan Aplikasi Analisis Trend Pasar Untuk Memprediksi Pola Belanja Customer Terhadap Produk Dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Produk Wearjorn) Ganjar Pamungkas Primary Author mixed material bibliography Bandung Universitas Langlangbuana 2025 monographic id Indonesia Dalam era digital, pemahaman terhadap tren pasar menjadi aspek krusial bagi bisnis online untuk meningkatkan daya saing dan keuntungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi analisis tren pasar yang dapat memprediksi pola belanja pelanggan terhadap produk menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), dengan studi kasus pada produk Wearjorn. Metode penelitian yang digunakan mencakup pengolahan data transaksi penjualan, pembersihan data, serta penerapan model KNN untuk menghasilkan prediksi tren. Implementasi dilakukan dalam bentuk aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna mengunggah data transaksi, menganalisis tren, serta menampilkan hasil prediksi secara visual. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model KNN mampu memberikan prediksi dengan tingkat akurasi yang baik, sehingga dapat membantu pelaku bisnis dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan sistem prediksi tren pasar dan meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan dalam bisnis online E-commerce analisis data KNN Prediksi tren pasar Flask NONE Repository Fakultas Teknik Sistem Repository Elektronik Skripsi dan Penelitian Dosen Fakultas Teknik 005 PAM p Cover Lembar Pengesahan Lembar Pernyataan Abstrak Kata Pengantar Daftar Isi Daftar Gambar Daftar Tabel Daftar Lampiran Bab I Bab II Bab V Daftar Pustaka Lampiran 02._COVER_-_GANJAR_PAMUNGKAS_-_41155050200052_-_Ganjar_Pamungkas_A1.jpg.jpg 1369 2025-10-14 14:10:50 2025-10-14 14:10:50 machine generated