Record Detail Back
Pengembangan Aplikasi Analisis Trend Pasar Untuk Memprediksi Pola Belanja Customer Terhadap Produk Dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Produk Wearjorn)
- Share to:
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
Ganjar Pamungkas - Personal Name
005 PAM p
NONE
Text
Indonesia
Universitas Langlangbuana
2025
Bandung
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
Ganjar Pamungkas. (2025).Pengembangan Aplikasi Analisis Trend Pasar Untuk Memprediksi Pola Belanja Customer Terhadap Produk Dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Produk Wearjorn).(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd