Prediksi Penjualan Obat Pada Klinik Pratama Anna Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Abstract

Skripsi ini meneliti prediksi penjualan obat di Klinik Pratama Anna menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan utamanya adalah meningkatkan efisiensi manajemen inventaris obat dengan secara akurat memprediksi permintaan berbagai jenis obat. Data dari penjualan obat klinik selama 2-3 tahun terakhir digunakan untuk melatih dan menguji model KNN yang diimplementasikan dengan pustaka scikit-learn dalam bahasa python. Studi ini menunjukkan bahwa algoritma KNN, dengan tingkat akurasi 88,9%, secara efektif memprediksi dan mengklasifikasikan penjulana obat, memungkinkan Klinik Pratama Anna untuk mengelola persediaan dengan lebih efisien dan mengurangi biaya operasional yang terkait dengan pemeriksaan stok manual dan potensi pemborosan obat karena kadaluarsa.