PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HARGA BERAS DI KOTA MEDAN DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Abstract

Pentuan harga beras dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti cuaca, produksi pertanian, distribusi, serta kebijakan pemerintah. Dalam penelitian ini, data mining digunakan untuk memprediksi harga beras di kota medan dengan memanfaatkan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode K-NN dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data berdasarkan kedekatan dengan data historis, sehingga memberikan prediksi yang lebih akurat. Data yang digunakan meliputi harga beras dalam beberapa periode waktu, serta faktoe ekternal seperti jumlah stok beras,produksi, konsumsi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-NN mampu memberikan prediksi harga bera dengan tingkat akurasi yang memadai. Penerapan metode ini diharapkan dapat membantu pihak terkait dalam pengambilan keputusan, baik untuk keperluan perencanaan distribusi maupun penentuan kebijakan harga beras di masa akan datang