SISTEM POINT OF SALE DAN PREDIKSI PENJUALAN BRAND
SMARTPHONE TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST
NEIGHBOR, Rafael Dwiky Novian Hernando, NIM E31222467, Tahun 2025,
Manajemen Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember,
Pramudhita Shinta Dewi Puspitasari, S.Kom., M.Kom. (Dosen Pembimbing).
Perkembangan teknologi informasi yang pesat mendorong berbagai sektor,
termasuk bidang perdagangan, untuk mengadopsi sistem digital guna
meningkatkan efisiensi operasional. Salah satu teknologi yang banyak digunakan
adalah sistem Point of Sale (POS) yang berfungsi untuk mencatat transaksi
penjualan secara otomatis dan terstruktur. Namun, tidak semua sistem POS
dilengkapi dengan fitur analisis data penjualan yang dapat membantu pemilik usaha
dalam pengambilan keputusan, khususnya dalam memprediksi produk-produk yang
berpotensi laris di masa mendatang.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem Point of Sale
(POS) berbasis web yang terintegrasi dengan fitur prediksi penjualan brand
smartphone terlaris menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Sistem ini
dirancang untuk mempermudah proses pencatatan transaksi penjualan sekaligus
memberikan informasi analitik berupa prediksi produk terlaris berdasarkan data
historis penjualan. Dengan memanfaatkan algoritma K-NN, sistem ini mampu
mengidentifikasi pola penjualan dan memberikan rekomendasi kepada pemilik toko
dalam pengambilan keputusan strategis.
Pengujian sistem dilakukan melalui Blackbox Testing dan User Acceptance
Test (UAT). Blackbox dilakukan oleh kepala toko sebagai admin untuk menguji
fungsi-fungsi utama seperti login, hak akses, transaksi, manajemen produk, laporan,
hingga logout semuanya berjalan dengan baik. UAT dilakukan oleh lima responden
(1 kepala toko dan 4 kasir) dengan sembilan pertanyaan skala Likert, menghasilkan
skor 222 dari 225 atau 98,666%, yang menunjukkan sistem telah memenuhi
kebutuhan pengguna dengan sangat baik.