Analisis Dan Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors Untuk Pengelompokan Member Potensial Produk Market

Abstract

Abstrak

Waralaba merupakan salah satu usaha yang banyak digeluti oleh para pengusaha, dan salah satunya adalah minimarket. Kunci sukses menjamurnya mini market tersebut adalah terletak pada priomosi. Minimarket dengan nama-nama besar tidak ragu lagi mengeluarkan biaya yang besar hanya untuk melakukan promosi. Salah satu langkah promosi yang banyak digunakan saat ini adalah dengan menyebarkan brosur –brosur bergambar dan berwarna yang berisi penawaran produk yang sedang dipromosikan. Akan tetapi promosi yang dilakukan selama ini kurang mengenai sasaran yang diinginkan, hal itu dikarenakan tidak semua customer yang mendapatkan brosur tersebut termasuk cuetomer yang berpotensial untuk membeli produk-produk yang sedang dipromosikan. Selain itu biaya yang dikeluarkan untuk membuat brosur berwarna juga sangat mahal. Akan tetapihal tersebut dapat diatasi dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors dimana hanya customer yang berpotensial saja yang akan manjadi obyek promosi. Dalam hal ini customer potensial dapat diketahui dengan cara melihat pola pembelian yang dilakukan oleh customer tersebut pada periode tertentu yang selanjutnya akan dianalisa dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors sehingga dapat diketahui siapa saja customer yang akan dikirimi promo penawaran barang melalui SMS. Jadi dengan aplikasi ini tidak semua customer yang terdaftar dikirimi promo produk yang sedang dipromosikan. Sehingga promosi dapat dilakukan secara efektif dan efisien.

Kata Kunci— Pengelompokan, Member potensail, K-Nearest Neighbors, Promosi.

Abstract

Franchising is one of the many businesses cultivated by entrepreneurs, and one of them is minimarket. The key to the successful mushrooming of this mini market is the priomosi. Minimarkets with big names do not hesitate to spend big money just to do the promotion. One of the most popular promotional steps today is by distributing illustrated and pictorial brochures containing the product offerings that are being promoted. Will the promotions undertaken so far lack the desired goals, that not all customers who get the brochure include an important cuetomer for the product product being promoted. In addition, the cost incurred to make the brochure is also expensive. It will still be resolved by using the K-Nearest Neighbors algorithm where only moderate customers will be promotional objects. In this case potential customers can be known by looking at the pattern of purchases made by these customers in a certain period which will then be analyzed by using K-Nearest Neighbors method so that it can be known who the customer will be sent promo offer goods via SMS. So with this app not all registered subscribers are sent promo products that are being promoted. Can promote effectively and efficiently.

Keywords—Grouping, Member Potensail, K-Nearest Neighbors, Promotion.