• Kode Repository : SKI34/SAI/23
• NPM : 065116073
• Nama : Saidina Hamzah
• Pembimbing 1 : -Asep Denih, S.Kom., M.Sc., Ph.D.
• Pembimbing 2 : -Irma Anggraeni, S.T., M.Kom.
• Abstrak : -Abstrak Abstrak Prediksi penjualan paket IndiHome menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan data historis penjualan selama satu tahun di PT. Telkom Witel Bogor. Dalam mengatasi tantangan untuk mempertahankan kondisi pasar penjualan paket internet dan inovasi teknologi. Pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) untuk menggali wawasan dari data penjualan. Proses analisis data dimulai dari tahap data cleaning, data integrasi, seleksi data dan data transformasi. Algoritma metode KNN mengklasifikasikan data penjualan kedalam kategori-kategori paket internet yang tersedia. Hasil dari perhitungan algoritma KNN menunjukkan bahwa paket 2P internet-telepon mendominasi penjualan dalam kurun waktu satu tahun yaitu pada tahun 2022 dengan tingkat akurasi klasifikasi mencapai 77.08%. Manfaat dari hasil prediksi yang akurat ini, memberikan dampak positif terhadap paket internet yang paling laris dan banyak diminati oleh pelanggan serta membantu perusahaan mengoptimalkan strategi pemasaran, mengurangi risiko dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; Knowledge Discovery in Database; Data Mining; Paket IndiHome; Prediksi Penjualan
• Program Studi : Ilmu Komputer