PUTRI, ANYA REGINA (2026) PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI PENJUALAN OBAT TERLARIS DI APOTEK KHAN MATANG GLUMPANG DUA. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER.pdf Download (165kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (182kB)
	Text BAB 1.pdf Download (213kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (173kB)
	Text SKRIPSI ANYA REGINA PUTRI.pdf Restricted to Registered users only Download (22MB)

Abstract

Apotek Khan Matang Glumpang Dua menghadapi kesulitan menganalisis pola penjualan obat yang berdampak pada efisiensi inventori dan kepuasan pelanggan. Kebutuhan untuk mengantisipasi permintaan serta mengurangi risiko kekosongan atau kelebihan stok menuntut adanya sistem klasifikasi obat terlaris yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menguji metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Random Forest untuk melakukan dan menemukan model klasifikasi terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 382 data. Penelitian ini membandingkan dua model klasifikasi pada data penjualan apotek. Model K-Nearest Neighbor (KNN) diuji menggunakan parameter k=3, sedangkan model Random Forest diuji dengan 100 trees dan max depth 5. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma KNN dan Random Forest (RF). Model Random Forest (RF) unggul dibanding KNN pada semua metrik RF mencapai Akurasi dan F1‑Score 94,81% sedangkan KNN mencatat Akurasi 93,51% dan F1‑Score 93,44%. Kata kunci: Apotek, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Random Forest, Perbandingan, Pengujian Model.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Anya Putri
Date Deposited:	06 Mar 2026 02:25
Last Modified:	06 Mar 2026 02:25
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/18865

Actions (login required)

View Item