Daftar Isi: Penentuan Pemenang Tender Menggunakan Kombinasi K-Neareast Neighbor Dan Cosine Similarity (Studi Kasus Pt. Unichem Candi Indonesia)

Daftar Isi:

Dalam pengambilan keputusan penentuan pemenang tender pada PT. Unichem Candi Indonesia masih bersifat manual. Hal ini disebabkan kurang nya pengetahuan dalam pengambilan keputusan. Data mining juga disebut sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk sistem informasi penentuan pemenang tender yaitu K-NEAREST NEIGHBOR dan cosine similarity dikarenakan teknologi ini menjadi yang efisien dan efektif bila diterapkan pada masalah di PT. Unichem Candi Indonesia. Algoritma K-NN adalah metode yang menggunakan algoritma supervised, yang mana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dan kategori pada K-NN. Nilai K merupakan jumlah data latih terdekat terhadap data uji. Dari Hasil pengujian pengaruh parameter nilai k diperoleh akurasi sebesar 73% pada nilai yang tertinggi, yaitu k =2. Pengujian dengan jumlah data latih dan data uji yang seimbang akan memperngaruhi besarnya nilai akurasi yang akan didapatkan. Berdasarkan hasil pengujian dengan jumlah data latih dan data uji yang seimbang didapatkan nilai akurasi sebesar 83% pada nilai yang tertinggi, yaitu k = 4.