Klasifikasi Sepeda Motor Berdasarkan Karakteristik Konsumen Dengan Metode K-Nearest Neighbour Pada Big Data Menggunakan Hadoop Single Node Cluster
Abstrak: Penelitian ini
mengusulkan sebuah klasifikasi terhadap sepeda motor berdasarkan karakteristik
konsumen. Sepeda motor memiliki beberapa jenis dan merk yang berbeda sehingga
menyebabkan banyaknya pilihan yang dimiliki konsumen. Konsumen akan memilih
sepeda motor yang diinginkannya berdasarkan latar belakang yang berbeda. Pada
penelitian ini, Konsumen akan dikelompokkan berdasarkan sepeda motor yang
dibeli sehingga penjual dapat mengetahui karakteristik konsumen yang membeli
suatu jenis atau merk tertentu. Karakterisitik konsumen dapat ditentukan dengan
usia, jenis kelamin, pendapatan, status pernikahan dan jumlah anak. Berdasarkan
karakteristik tersebut perlu dilakukan pengelompokan untuk menentukan merk sepeda
motor. Dalam penelitian ini metode yang digunakan yakni K-Nearest Neighbour
(K-NN). K-NN merupakan algoritma yang umum digunakan untuk klasifikasi dan
mencari kelas dari data uji dengan mayoritas kelompok yang memiliki jarak
terdekat. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu karakteristik
konsumen. Uji coba dengan dataset tersebut menghasilkan merk sepeda motor dari
data uji yang sudah ditentukan.
Penulis: Nanda Agung Putra,
Ardisa Tamara Putri, Dhimas Anjar Prabowo, Listiya Surtiningsih, Raissa
Arniantya, Imam Cholissodin
Kode Jurnal: jptinformatikadd170313
