Peramalan Permintaan
Peramalan permintaan merupakan proses estimasi atau prediksi mengenai jumlah barang atau jasa yang akan diminta oleh pasar pada masa mendatang.Â
Hal ini penting dalam perencanaan bisnis untuk mengoptimalkan produksi, persediaan, dan strategi pemasaran. Metode peramalan yang digunakan dapat beragam, seperti analisis statistik, model matematis, atau teknik data mining, tergantung pada kompleksitas dan data yang tersedia.
KNN Regression
KNN regression (K-Nearest Neighbors regression) adalah sebuah metode dalam data mining dan statistika yang digunakan untuk memprediksi nilai dari suatu variabel kontinu berdasarkan nilai-nilai variabel input yang terdekat dengan data yang ada.Â
Berbeda dengan KNN dalam klasifikasi yang memprediksi kelas atau label, KNN regression menghitung nilai rata-rata (atau nilai lainnya, seperti median) dari K tetangga terdekat untuk memperkirakan nilai kontinu dari data yang baru atau yang tidak memiliki label.
Proses KNN regression melibatkan langkah-langkah berikut:
1. Menghitung jarak antara data baru dan setiap data dalam dataset training.
2. Memilih K data terdekat (tetangga terdekat) berdasarkan jarak yang dihitung.
3. Menghitung nilai prediksi dengan menggunakan nilai rata-rata (atau median) dari nilai target (variabel yang diprediksi) dari K tetangga terdekat.
KNN regression sering digunakan dalam situasi di mana hubungan antara variabel input dan output tidak linier atau kompleks, dan ketika tidak terdapat asumsi tertentu mengenai distribusi data.
