## Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Penjualan Parfum Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Mhd. Angga Sabda * , Suhardi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* aanggasabda@gmail.com, 2 suhardi@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: aanggasabda@gmail.com Submitted: 19/12/2023; Accepted: 29/12/2023; Published: 29/12/2023
Abstrak –Ahlinyaparfum  adalah  toko  parfum  yang  menyediakan  berbagai  macam  minyak  wangi.  Untuk  menjalankan bisnisnya,  Ahlinyaparfum  harus  mengirimkan  varian  parfum  ke  tokonya  dari  tempat  pembuatan  parfum  tersebut,  yang memerlukan biaya pengiriman. Seringkali, varian parfum yang ditawarkan oleh Ahlinyaparfum tidak sesuai dengan keinginan pelanggan, yang berdampak negatif pada jumlah penjualan toko. Proses prediksi penjualan terlaris diperlukan berdasarkan data penjualan sebelumnya untuk membantu toko mengetahui parfum mana yang paling diminati pelanggan dan tingkat penjualan terlaris di masa depan. Dengan menerapkan data mining menggunakan metode K-Nearest Neighbor, penelitian ini bertujuan untuk  mengatasi  masalah  tersebut.  Metode  ini  diuji  menggunakan  data  penjualan  parfum  bulan  Januari  hingga  Juni  2023 dengan total 215 data. Untuk menguji dan memastikan kinerjanya dengan bantuan aplikasi Jupyter Notebook dengan Python. Proses prediksi penjualan parfum pada bulan berikutnya menggunakan parameter k = 3 dengan perhitungan euclidean distance. Hasil prediksi terlaris bulan ke 7 adalah Aigner Blue Emotion dengan total penjualan 153 ml. Berdasarkan evaluasi algoritma, nilai  rata-rata  keseluruhan  MSE  adalah  0,52,  yang  menunjukkan  bahwa  hasilnya  sangat  baik  dalam  menentukan  penjualan parfum bulan depan. Ini disebabkan oleh fakta bahwa hasil perhitungan semakin dekat dengan nilai aktual semakin rendah nilai MSE.
Kata Kunci: Prediksi Penjualan; Parfum; Data Mining; K-Nearest Neighbor; MSE
Abstract– Ahlinyaparfum is a perfume shop that provides various kinds of fragrance oils. To run his business, Ahlinyaparfum must send perfume variants to his shop from the place where the perfume is made, which requires shipping costs. Often, the perfume variants offered by Ahlinyaparfum do not match the wishes of customers, which has a negative impact on the number of store sales. The best-selling prediction process is needed based on previous sales data to help stores know which perfumes are  most  popular  with  customers  and  the  level  of  best-selling  in  the  future.  By  applying  data  mining  using  the  K-Nearest Neighbor method, this research aims to overcome this problem. This method was tested using perfume sales data from January to June 2023 with a total of 215 data. To test and ensure its performance with the help of the Jupyter Notebook application with Python.  The  process  of  predicting  perfume  sales  for  the  next  month  uses  the  parameter  k  =  3  with  Euclidean  distance calculations. The best-selling result predicted for the 7th month is Aigner Blue Emotion with total sales of 153 ml. Based on the evaluation algorithm, the overall average value of MSE is 0.52, which shows that the results are very good in determining next month's perfume sales. This is due to the fact that the calculation results are closer to the actual value the lower the MSE value.
Keywords : Sales Predictions; Perfume; Data Mining; K-Nearest Neighbor; MSE

## 1. PENDAHULUAN
Dalam bisnis, hal yang paling diinginkan adalah menghasilkan keuntungan yang paling besar dan kerugian yang paling kecil. Peramalan dan prediksi penjualan adalah salah satu strategi penjualan yang dapat digunakan untuk meningkatkan omzet penjualan. Peramalan (forecasting) penjualan adalah upaya untuk memprediksi penjualan di masa  mendatang dan  menentukan  besaran penjualan dan  luas pasar  yang dikuasai di  masa  mendatang. Strategi penjualan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  penjualan  di  masa  depan  dan  dapat  mempersiapkan  kebutuhan  dan operasional pelaksanaan bisnis dari hasil prediksi penjualan dengan maksimal [1].
Karena  perusahaan  memiliki  banyak  data  yang  dapat  diubah  menjadi  informasi  dan  pengetahuan  yang bermanfaat, pengetahuan masa depan sangat penting untuk mendukung proses bisnis mereka [2]. Untuk memenuhi keinginan dan kepuasan pelanggan dalam penjualan berikutnya, informasi data sebelumnya sangat berguna [3].
Ahlinyaparfum adalah toko parfum yang menyediakan berbagai macam minyak wangi. Toko ini memiliki banyak  pilihan  parfum  dan  kemasan.  Ketika  dijual,  pelanggan  dapat  membeli  parfum  bersama  botolnya  dan kemudian hanya membeli isi ulangnya. Untuk menjalankan bisnisnya, Ahlinyaparfum harus mengirimkan varian parfum ke tokonya dari tempat pembuatan parfum tersebut, yang memerlukan biaya pengiriman. Seringkali, varian parfum yang ditawarkan oleh Ahlinyaparfum tidak sesuai dengan keinginan pelanggan, yang berdampak negatif pada jumlah penjualan toko. Ini karena belum ada sistem yang dapat mengetahui varian parfum mana yang paling diminati  pelanggan  dan  belum  ada  cara  yang  akurat  untuk  mengetahui  parfum  mana  yang  paling  laris  di  toko tersebut. Ahlinyaparfum harus menggunakan kemajuan teknologi saat ini untuk mengatasi masalah parfum mana yang paling diminati pelanggan dan menentukan tingkat penjualan terlaris di masa depan. Oleh karena itu, untuk mengetahui berapa banyak penjualan di masa depan dan jenis parfum mana yang paling diminati oleh pelanggan, proses  prediksi  pejualan  parfum  terlaris  harus  dilakukan  dalam  membantu  Ahlinyaparfum  mempersiapkan kebutuhan dan menjalankan bisnisnya dengan baik [4].
Dalam  penelitian  sebelumnya,  telah  dilakukan  prediksi  penjualan  produk  makanan  kering  terlaris menggunakan data penjualan tahun 2021-2022 menggunakan atribut 5 bulan penjualan dan target penjualan bulan
6. Dalam prosesnya menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), dengan perhitungan jarak menggunakan euclidean,  dan digunakan  k  = 3, hasil  yang didapat menunjukkan bahwa,  melalui perhitungan  K-NN, memiliki nilai Root Mean Square Error (RMSE) terkecil, yaitu 2,869, yang menunjukkan bahwa hasil prediksinya hampir sama  dengan  hasil  sebenarnya,  sedangkan  peneliti  melakukan  prediksi  penjualan  parfum  terlaris  dengan  data penjualan parfum bulan 1-6 tahun 2023 menggunakan atribut penjualan 6 bulan dan target dari penjualan rata-rata 6  bulan  [1].  Pada  penelitian  lainnya,  tentang  penggunaan  data  mining  menggunakan  metode  K-NN  untuk memprediksi  harga  minyak  mentah  dunia  berdasarkan  data  harga  minyak  tahun  2018-2022  dengan membandingkan  hasil  model  K-NN  tunggal  dengan  hasil  model  ensemble  K-NN,  hasil  akhir  keduanya mendapatkan akurasi baik dalam memprediksi harga minyak, sedangkan peneliti akan melakukan model K-NN tunggal  menggunakan nilai  k  = 3 [5]. Selanjutnya pada penelitian  lain,  melakukan prediksi penjualan  sparepart mobil  terlaris  berdasarkan  penjualan  2019-2020  dengan  algoritma  K-NN  menggunakan  software  RapidMiner, hasil  yang  didapat  memperoleh  akurasi  80%,  sedangkan  peneliti  menggunakan  Python  untuk  memprediksi penjualan  parfum  terlaris  di  masa  bulan  berikutnya  [3].  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  metode  K-Nearest Neighbor  sangat  efektif  dalam  memprediksi  data  besar  [6],  jadi  data  mining  menggunakan  metode  K-NN digunakan dalam penelitian ini untuk membuat prediksi penjualan parfum terlaris.
Penelitian ini menggunakan aplikasi Jupyter Notebook dan bahasa pemrograman Python untuk melakukan proses  perhitungan  K-Nearest  Neighbor.  Jupyter  Notebook  adalah  software  pemrograman  interaktif  untuk menggabungkan kode-kode, teks naratif, gambar grafis, dan visualisasi [7]. Jupyter Notebook adalah aplikasi text editor berbasis web yang berjalan di localhost [8]. Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang sering digunakan  oleh  perusahaan  dan  pengembang  besar  untuk  membuat  aplikasi  web,  desktop,  dan  seluler.  Karena mudah  digunakan  dan  memiliki  perpustakaan  yang  besar,  Python  menjadi  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi yang banyak digunakan di bidang pendidikan dan industri [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Peneliti  akan  melakukan  beberapa  langkah  dalam  penelitian  ini  untuk  memprediksi  penjualan  parfum  terlaris dengan K-Nearest Neighbor yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Kegiatan  penelitian  literatur  dilakukan  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang  topik  penelitian  peneliti  dari berbagai literatur, seperti buku cetak, e-book, jurnal, dan karya ilmiah lainnya.

## 2.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  metode  pengumpulan  data,  ada  dua  tahap.  Pertama,  pemilik  usaha  Ahlinyaparfum  diwawancarai  untuk mendapatkan  informasi tentang  barang  yang dijual,  seperti parfum, riwayat penjualan, dan  informasi  lain  yang terkait  dengan  penelitian.  Untuk  mengetahui  masalah  sebenarnya,  observasi  dilakukan  bersamaan  dengan wawancara untuk mendukung hasil wawancara.

## 2.3. Analisis Kebutuhan
Untuk melakukan penelitian ini dengan baik, beberapa analisis  diperlukan. Data penjualan parfum adalah fokus utama penelitian ini, meliputi penjualan bulan Januari hingga bulan Juni 2023, nama parfum dan kuantiti parfum terjual tiap bulan.
Selain itu, penelitian ini menggunakan algoritma K-NN untuk melakukan proses dari data yang sudah ada yaitu  penjualan  parfum  bulan  Januari  hingga  bulan  Juni  2023  dan  membuat  prediksi  penjualan  terlaris  bulan berikutnya menggunakan bahasa pemrograman Python.

## 2.4. Preprocessing Data
Tahap preprocessing data dilakukan setelah pengumpulan dan analisis data yang diperlukan. Untuk mendapatkan model  yang sangat akurat, proses  preprocessing data sangat penting.  [10]. Dataset dari berbagai  sumber sering mengandung  kesalahan,  nilai  yang  kosong,  dan  ketidakkonsistenan,  sehingga  diperlukan  preprocessing  untuk mengubah data tersebut menjadi data yang dapat diolah dengan data mining [11].
Proses  preprocessing  data  dilakukan  dalam  tiga  tahap  yakni  seleksi  data  memilih  beberapa  atribut  saja seperti  nama  parfum  dan  kuantiti  parfum  terjual  tiap  bulannya  yang  kemudian  dilakukan  pembersihan  data duplikasi,  data  yang  tidak  perlu,  dan  missing  value  atau  nilai  yang  hilang  pada  data.  Hasil  data  cleaning  yang dilakukan dari 485 data menjadi sebanyak 215 data. Setelah itu dilakukan penyesuaian data ke dalam bentuk yang terpisah, yaitu pembagian data training dan data testing.

## 2.5. Perancangan
Penelitian ini, atribut yang dipilih seperti nama parfum, jumlah parfum yang terjual, dan target penjualan bulan ke-7 dihitung berdasarkan rata-rata penjualan bulan 1 hingga bulan 6. Total dataset yang digunakan  sebanyak 215 data, kemudian data tersebut dibagi dalam penelitian ini menggunakan rasio 80:20. Selanjutnya menghitung jarak dari tetangga terdekat menggunakan Euclidean Distance dan menentukan nilai k untuk mengukur jarak terkecil berdasarkan  mayoritas  nilai.  Flowchart  adalah  alur  kerja  menggunakan  simbol-simbol  yang  dibuat  untuk menggambarkan  langkah-langkah  dari  program  komputer  [12].  Gambar  2  menunjukkan  flowchart  yang  telah dirancang.
Gambar 2. Flowchart K-Nearest Neighbor
Dalam Gambar 2, pertama-tama dimasukkan data penjualan parfum, kemudian ditampilkan. Selanjutnya, untuk menghitung jarak antara data baru dan jumlah tetangga terdekat, diurutkan dari nilai terkecil ke nilai terbesar, rumus jarak euclidean distance digunakan. Selanjutnya, tetapkan hasil prediksi penjualan parfum berdasarkan nilai k, dan selesai.

## 2.6. Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor
Metode klasifikasi dan regresi objek baru yang didasarkan pada tetangga terdekat (K) adalah algoritma K-Nearest Neighbor [13]. Perhitungan K-NN menggunakan rumus euclidean distance, yang merupakan rumus yang paling sederhana yang sering digunakan dalam pengimplementasian pencarian jarak. [14]. Nilai k menunjukkan jumlah tetangga terdekat yang terlibat dalam membuat prediksi label kelas pada data training [15]. Implementasi algoritma K-Nearest  Neighbor  yang  diterapkan  pada  data  penjualan  parfum  untuk  mengetahui  penjualan  parfum  terlaris bulan  selanjutnya  berdasarkan  variabel  yang  telah  ditentukan  yaitu,  nama  parfum  dan  kuantiti  parfum  terjual. Penerapan algoritma  ini diharapkan dapat  mempermudah dalam  mengetahui penjualan parfum terlaris di  bulan selanjutnya, sehingga nilai prediksi ini dapat digunakan sebagai panduan untuk target penjualan parfum di bulan berikutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor memerlukan proses preprocessing data dalam tiga tahap. Pertama, data penjualan parfum dari Januari hingga Juni 2023 dari Ahlinyaparfum diseleksi menjadi nama parfum, kuantiti parfum yang
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7194
terjual,  dan  rata-rata  penjualan  sebagai  data  target  penjualan  bulan  ke-7.  Tabel  1  menunjukkan  data  penjualan parfum yang telah diseleksi.
Tabel 1. Dataset Penjualan Parfum No. Nama Parfum Bulan 1  Bulan 2  ⸬  Bulan 6 Target (Juli) 1. Aigner Black Man 71 245 ⸬ 116 168,33 2. Vanilla Choco 0 0 ⸬ 0 0,17 3. Aigner Debut 41 37 ⸬ 25 45,83 4. Aigner In Leather M 0 0 ⸬ 5 0,83 5. Aigner Starlight 0 4 ⸬ 0 3,17 6. Aigner Too Feminim 55 0 ⸬ 21 21,00 7. Vanilla Susu 234 171 ⸬ 257 286,17 8. Alexandria 30 0 ⸬ 0 6,33 9. Alfad 31 30 ⸬ 28 49,33 ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ 211. Dior Sauvage 22 130 ⸬ 128 88,83 212. Nagita Slavina 57 21 ⸬ 111 47,83 213. Invictus 0 0 ⸬ 0 4,17 214. Sporty Lady 26 54 ⸬ 20 28,83 215.  Madina Al-Haramain 0 0 ⸬ 3 2,50
Tahapan berikutnya adalah pembersihan data duplikasi, data yang tidak perlu, dan missing value atau nilai yang hilang pada data. Hasil data cleaning yang dilakukan dari 485 data menjadi sebanyak 215 data. Setelah itu data disesuaikan ke dalam bentuk yang berbeda yaitu pembagian data training dan data testing. Data training untuk penjualan parfum dalam penelitian  ini dibagi dengan rasio 80:20, yang  menghasilkan 172 dari rasio 80%. Data training ini disajikan di Tabel 2.
Tabel 2. Data Latih No. Nama Parfum Bulan 1  Bulan 2  ⸬  Bulan 6 Target (Juli) 1. Aigner Black Man 71 245 ⸬ 116 168,33 2. Vanilla Choco 0 0 ⸬ 0 0,17 3. Aigner Debut 41 37 ⸬ 25 45,83 4. Aigner In Leather M 0 0 ⸬ 5 0,83 5. Aigner Starlight 0 4 ⸬ 0 3,17 ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ 172. Vanilla Coklat 20 9 ⸬ 0 12,50
Sedangkan hasil data uji sebanyak 43 dari rasio 20%. Berikut data uji penjualan parfum pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Uji No. Nama Parfum Bulan 1  Bulan 2  ⸬  Bulan 6 Target (Juli) 173.  Bodyshop Madagaskar 0 21 ⸬ 13 10,67 174. Khaff 0 0 ⸬ 32 5,33 175. Jaguar Vision 23 56 ⸬ 32 63,5 176. Ariana Grande 25 18 ⸬ 32 35,83 177. Guess Pink 11 5 ⸬ 42 28 ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ 215. Madina Al-Haramain 0 0 ⸬ 3 2,50
Setelah  dataset  melewati  tahap  preprocessing  data,  data  sudah  siap  untuk  diolah  dengan  algoritma  K- Nearest Neighbor. Penerapan algoritma K-NN memerlukan tindakan berikut.
1. Menentukan Nilai k
Karena kemungkinan nilai k akan menghasilkan nilai kembar atau tidak berbeda jika nilai k menggunakan nilai genap, maka nilai k harus dipilih menjadi nilai ganjil. Penelitian ini menggunakan nilai k = 3.
2. Perhitungan Jarak
Untuk menghitung jarak antara data training dan data testing, penelitian ini memilih rumus jarak Euclidean. Selanjutnya, perhitungan jarak Euclidean dilakukan dengan menggunakan rumus 1.
𝑑 𝑖 = √𝛴 𝑖=1 𝑘 (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 (1)
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7194
dimana x i adalah data latih, y i adalah data uji, d adalah jarak, dan k adalah jarak [16]. Perhitungan antara jarak data training dan data testing dilakukan dengan menggunakan rumus 1.
𝑑 1 = √((71 − 0) 2 + (245 − 21) 2 + ⋯ + (116 − 13) 2 ) = 408,137 𝑑 2 = √((0 − 0) 2 + (0 − 21) 2 + ⋯ + (0 − 13) 2 ) = 33,332 𝑑 3 = √((41 − 0) 2 + (37 − 21) 2 + ⋯ + (25 − 13) 2 ) = 101,838 𝑑 4 = √((0 − 0) 2 + (0 − 21) 2 + ⋯ + (5 − 13) 2 ) = 31,702 𝑑 5 = √((0 − 0) 2 + (4 − 21) 2 + ⋯ + (0 − 13) 2 ) = 34,395 𝑑 172 = √((20 − 0) 2 + (9 − 21) 2 + ⋯ + (0 − 13) 2 ) = 28,862
Tabel 4 menunjukkan hasil perhitungan jarak dari Rumus 1 terhadap data training dan data testing.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak
No. Data uji 1  Data uji 2  Data uji 3  ⸬  Data uji 43 1. 408,137 428,943 294,810 ⸬ 430,545 2. 33,332 32,016 192,031 ⸬ 9,055 3. 101,838 121,445 88,544 ⸬ 115,827 4. 31,702 27,000 191,541 ⸬ 9,165 5. 34,395 35,567 187,499 ⸬ 14,491 ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ ⸬ 172. 28,862 51,039 158,606 ⸬ 34,264
2. Urutkan Jarak
Setelah  perhitungan  jarak  selesai,  maka  selanjutnya  mencari  jarak  k  =  3  dari  hasil  perhitungan  euclidean distance untuk menemukan jarak terkecil. Berikut hasil pengurutan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Urutan K=3
Data uji 1  Data uji 2  Data uji 3  ⸬  Data uji 43 3,5 3,6666667  49,833333  ⸬ 1 6 4,8333333  71,666667  ⸬ 1,6666667 12 6,8333333  74,333333  ⸬ 2,8333333
3. Rata-Rata Hasil Jarak Terkecil
Setelah  diurutkan  dengan  mengambil  3  jarak  terkecil  dari  masing-masing.  Langkah  berikutnya  adalah menghitung nilai rata-rata dari hasil nilai dan kemudian membaginya dengan nilai k = 3, sehingga data uji 1 = (3,5 + 6 + 12) / 43 = 7,17. Berikut nilai aktual dan nilai prediksi penjualan parfum dari 43 data uji.
Tabel 6. Hasil Prediksi Penjualan Parfum Data Uji  Nilai Aktual  Nilai Prediksi 1 10,67 7,17 2 5,33 5,11 3 63,50 65,28 4 35,83 39,67 5 28,00 25,28 ⸬ ⸬ ⸬ 43 2,50 1,83

## 3.2. Implementasi Python
3.2.1 Input Data
Langkah  pertama  dalam  analisis  data  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  adalah  mengimpor  data  ke Jupyter Notebook. Library Pandas diperlukan untuk melakukan input data dan analisis data. Setelah selesai, maka dapat  ditampilkan  dataset  penjualan  parfum  sebanyak  215  data.  Gambar  3  menunjukkan  tampilan  dataset penjualan parfum di Python.

## 3.2.2  Data Splitting
Setelah memasukkan dataset, kemudian memecah data. Namun, pemrograman ini belum menentukan atribut dan labelnya,  jadi terlebih dahulu dilakukan penentuan atribut, yaitu penjualan dari  bulan 1  hingga 6,  dan  labelnya adalah rata-rata penjualan parfum bulan 1 hingga 6. Selanjutnya, data training dan data testing dipisahkan. Pada penelitian ini, 20% data testing dan 80% data training dibagi.

## 3.2.3  Training K-Nearest Neighbor
Training K-Nearest Neighbor dilakukan di Jupyter Notebook  menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses K-Nearest Neighbor dilakukan dengan menambahkan fungsi Scikit-learn neighbors,  menambahkan nilai k = 3, dan  juga  perhitungan  jarak  euclidean  distance.  Dapat  dilihat  Gambar  4  proses  training  K-NN  di  pemrograman Python.
Gambar  4. Training K-NN di Python
Setelah Training K-Nearest Neighbor selesai, selanjutnya dilakukan prediksi terhadap model  K-NN yang sudah di training. Gambar 5 menunjukkan hasil prediksi penjualan parfum.
Gambar  5. Hasil Prediksi
Aigner Blue Emotion adalah parfum terlaris dengan total 153 ml penjualan pada bulan berikutnya, seperti yang ditunjukkan oleh hasil prediksi penjualan parfum pada Gambar 5.

## 3.2.4  Evaluasi Model
Evaluasi  model  terhadap  kinerja  dari  algoritma  K-NN  pada  penelitian  ini  menggunakan      Mean  Square  Error (MSE).  MSE  adalah  perhitungan  evaluasi  model  terhadap  kesalahan  peramalan.  Melakukan  evaluasi  model dengan MSE dapat menunjukkan seberapa besar perbedaan antara hasil estimasi dan yang akan diestimasi  [17]. Nilai MSE yang lebih rendah menunjukkan kinerja prediksi yang lebih baik [18]. Berdasarkan hasil prediksi yang telah ditampilkan pada Gambar 5 untuk mengevaluasi akurasi dari model K-NN dengan perhitungan nilai MSE dengan rumus 2.
𝑀𝑆𝐸 = 𝛴(𝑦−𝑦′) 𝑛 2 (2)
dimana  y adalah  label aktual,  y’ adalah  label prediksi, dan n adalah  jumlah data. Tabel 7 menunjukkan perhitungan evaluasi model dengan MSE..
Tabel 7. Hasil Evaluasi MSE Data Uji  Label Asli  Label Prediksi  ((Asli-Prediksi)^2)/n 1 10,67 7,17 0,2849 2 5,33 5,11 0,0011 3 63,50 65,28 0,0735
Data Uji  Label Asli  Label Prediksi  ((Asli-Prediksi)^2)/n 4 35,83 39,67 0,3417 5 28,00 25,28 0,1723 6 164,83 153,33 3,0756 7 10,50 9,00 0,0523 8 30,33 28,28 0,0983 9 5,83 5,50 0,0026 10 12,00 10,78 0,0347 11 7,50 3,89 0,3033 12 7,50 3,67 0,3417 13 38,00 35,17 0,1867 14 2,50 2,67 0,0006 15 21,00 13,06 1,4678 16 70,17 63,61 0,9994 17 20,00 10,83 1,9541 18 41,17 47,61 0,9658 19 3,00 2,94 0,0001 20 37,33 29,50 1,4270 21 2,17 2,89 0,0121 22 9,17 6,67 0,1453 23 113,00 122,89 2,2742 24 1,67 2,17 0,0058 25 1,67 1,44 0,0011 26 28,33 18,33 2,3256 27 53,50 48,44 0,5944 28 2,17 1,44 0,0121 29 23,00 22,50 0,0058 30 16,83 18,50 0,0646 31 13,00 14,22 0,0347 32 14,67 16,61 0,0879 33 8,67 4,33 0,4367 34 8,50 8,22 0,0018 35 28,33 25,11 0,2415 36 11,83 11,50 0,0026 37 6,17 7,44 0,0380 38 30,00 22,94 1,1577 39 88,83 78,72 2,3775 40 47,83 43,50 0,4367 41 4,17 2,11 0,0983 42 28,83 30,22 0,0449 43 2,50 1,83 0,0103 Rata-rata keseluruhan MSE 0,52
Prediksi penjualan parfum dengan metode K-NN, hasil rata-rata evaluasi menggunakan MSE adalah 0,52, yang menunjukkan bahwa hasilnya sangat baik. Ini disebabkan oleh fakta bahwa hasil perhitungan semakin dekat dengan  nilai  aktual  semakin  rendah  nilai  MSE.  Selanjutnya  menampilkan  grafik  di  Python  dari  hasil  evaluasi prediksi penjualan parfum menggunakan metode K-NN dengan MSE. Gambar 6 menggambarkan hasil MSE dari penelitian ini.
Gambar 6. Grafik Evaluasi MSE
Gambar 6 menunjukkan bahwa titik-titik yang ada, dekat dan tidak ada yang jauh dari garis diagonal yang mengindikasikan perhitungan model mendekati nilai sebenarnya. Ini menunjukkan bahwa hasil prediksi memiliki kualitas yang baik.

## 4. KESIMPULAN
Prediksi penjualan parfum terlaris  menggunakan metode K-NN, menggunakan  jarak  euclidean distance dengan parameter k = 3 dapat digunakan. Aigner Blue Emotion adalah penjualan parfum terlaris dengan total penjualan 153  ml.  Dari  pengujian  rata-rata  evaluasi  menggunakan  MSE  diperoleh  hasil  sebesar  0,52,  yang  menunjukkan bahwa hasilnya sangat baik. Ini disebabkan oleh fakta bahwa hasil perhitungan semakin dekat dengan nilai aktual semakin rendah nilai MSE.

## REFERENCES
[1] Y.  Handayani,  T.  Hidayat,  and  H.  Arruhama,  “Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Prediksi  Penjualan Produk Terlaris Pada Toko Indah Jaya,” J. Tek. Inform. dan Desain Komun. Vis., vol. 2, no. 2, pp. 82–91, 2023.
[2] D.  Prasetyawan  and  R.  Gatra,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  Memprediksi  Prestasi  Mahasiswa  Berdasarkan Latar Belakang Pendidikan dan Ekonomi,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 7, no. 1, pp. 56–67, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.56-67.
[3] S. Abdy, E. R. Br Gultom, S. Ramadhany, and A. Afifudin, “Prediksi Penjualan Sparepart Mobil Terlaris Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  6,  p.  2003,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5189.
[4] U. Hidayat, R. Helilintar, and ..., “Rekomendasi Restock Parfum Menggunakan Metode K-Means,” Pros. SEMNAS …, pp. 188–193, 2022, [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/2582
[5] M. Fajri and D. Vionanda, “Prediksi Harga Minyak Mentah Dunia Menggunakan Metode Ensemble -Nearest Neighbor,” vol. 7, pp. 17357–17368, 2023.
[6] T. Nasution, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” J. Perangkat Lunak, vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.32520/jupel.v2i1.944.
[7] H. Said, N. Matondang, H. Nurramdhani Irmanda, and S. Informasi, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi  Kualitas  Air  Yang  Dapat  Dikonsumsi  Application  of  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  to  Predict Consumable Water Quality,” vol. 21, no. 2, pp. 256–267, 2022, [Online]. Available: www.kaggle.com
[8] N. Nurdiana and A. Algifari, “Studi Komparasi Algoritma ID3 Dan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” INFOTECH J., vol. 6, no. 2, pp. 18–23, 2020.
[9] Muhammad Romzi and B. Kurniawan, “Pembelajaran Pemrograman Python Dengan Pendekatan Logika Algoritma,” JTIM J. Tek. Inform. Mahakarya, vol. 03, no. 2, pp. 37–44, 2020.
[10]  M. S. Hasibuan and Suhardi, “Analisis Sentimen Kebijakan Vaksin Covid-19 Menggunakan SVM dan C4.5,”  J. Tek. Elektro Dan Komput. TRIAC, pp. 19–21, 2022.
[11]  H. Said, N. H. Matondang, and H. N. Irmanda, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi,” Techno.Com, vol. 21, no. 2, pp. 256–267, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5901.
[12]  M.  Rosadi,  D.  Aulia  Nurhasanah,  and  M.  Siddik  Hasibuan,  “Clustering  Panjang  Ruas  Jalan  di  BBPJN  Sumut Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  J.  Comput.  Sci.  Informatics  Eng.,  vol.  02,  no.  1,  pp.  29–38,  2023,  doi: 10.55537/cosie.v2i1.567.
[13]  S. P. Dewi, N. Nurwati, and E. Rahayu, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  3,  no.  4,  pp.  639–648,  2022,  doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[14]  Iswanto, Y. M. Pranoto, and R. A. Harianto, “Penerapan algoritma klasifikasi untuk sistem rekomendasi buy sell di forex trading,” Fasilkom, vol. 10, no. 2, pp. 152–158, 2020.
[15]  S.  Sukamto,  Y.  Adriyani,  and  R.  Aulia,  “Prediksi  Kelompok  UKT  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” JUITA J. Inform., vol. 8, no. 1, p. 121, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.6267.
[16]  I.  Yolanda and  H. Fahmi, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Roti Terlaris Pada PT . Nippon Indosari Corpindo Tbk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 3, pp. 9–15, 2021.
[17]  H.  Rofiq,  K.  C.  Pelangi,  and  Y.  Lasena,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Potensi  Hujan  Harian  Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 8–15, 2020, [Online]. Available: http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/jurnal/19417.pdf
[18]  N. Iksan, Y. P. Putra, and E. D. Udayanti, “Regresi Linier Untuk Prediksi Permintaan Sparepart Sepeda Motor,” ITEJ (Information Technol. Eng. Journals, vol. 03, no. 02, pp. 2548–2157, 2018.