PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK REKOMENDASI PRODUK PADA PENJUALAN HANDPHONE BERBASIS WEB

Abstrak

Perkembangan teknologi informasi yang pesat mendorong transformasi penjualan 
handphone ke arah digital. Namun, konsumen masih sering mengalami kesulitan 
dalam menentukan handphone yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran akibat 
banyaknya variasi spesifikasi dan rentang harga di pasaran. Kondisi ini menimbulkan 
kebutuhan akan sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan 
rekomendasi produk secara objektif, relevan, dan sesuai preferensi pengguna. 
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem 
rekomendasi handphone berbasis web dengan memanfaatkan algoritma K-Nearest 
Neighbors (KNN) guna membantu konsumen memilih produk yang paling sesuai. 
Metode yang digunakan adalah penelitian terapan dengan pendekatan 
pengembangan sistem yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, 
dan pengujian. Data penelitian berupa spesifikasi handphone yang diperoleh dari 
Toko Jakarta Cell, sedangkan subjek penelitian adalah pengguna sistem. Algoritma 
KNN diterapkan menggunakan perhitungan jarak Euclidean berdasarkan atribut 
harga, RAM, kapasitas penyimpanan, dan kamera untuk mengukur tingkat kemiripan 
antara preferensi pengguna dan produk yang tersedia. Hasil pengujian sistem 
menggunakan metode black box menunjukkan seluruh fungsi berjalan sesuai 
kebutuhan, dan seluruh modul utama beroperasi dengan baik. Sistem mampu 
menghasilkan rekomendasi handphone yang relevan dan akurat, sehingga penerapan 
algoritma KNN terbukti efektif dalam membantu pengambilan keputusan pembelian 
serta berpotensi meningkatkan kepuasan pengguna dan efektivitas penjualan.