Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 117-124 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Prediksi Penjualan Obat Dan Alat Kesehatan Terlaris Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Abdul Azis a , Ahmad Turmudi Zy b , Aswan S Sunge c abc Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa
bbc email: aziss305@gmail.com a , turmudi@pelitabangsa.ac,id b , aswan.sunge@pelitabangsa.ac.id c ,
Submitted: 25-10-2023, Reviewed: 07-11-2023, Accepted 25-12-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i1.1078

## Abstract
As-Shofwan Hospital faces problems in the management of drug and medical device supplies, with excess and lack of stock on certain products. Overstock has the potential to lead to wastage of resources, while understock can hinder the patient care process. This research aims to improve the efficiency of inventory management and the availability of health services at the hospital. By identifying and understanding the demand pattern for drugs and medical devices, to avoid the risk of excess  or  lack  of  stock,  and  increase  responsiveness  to  patient  needs  at  As-Shofwan  Hospital.  In  this  context,  machine learning algorithms, especially the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, can be used to analyze predictions of drugs or medical devices that are most in demand or often prescribed by doctors. The results showed that the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm provides accurate predictions with accuracy, recall, and precision values reaching 1.0 in the classification of drugs and medical devices, so that it can be relied on in supporting hospitals in more efficient drug stock management. Keywords: Analysis, Medicine, Medical Devices, K-Nearest Neighbor

## Abstrak
Rumah  Sakit  As-Shofwan  menghadapi  permasalahan  dalam  manajemen  persediaan  obat  dan  alat  kesehatan,  dengan kelebihan dan kekurangan stok pada produk tertentu. Kelebihan stok berpotensi menimbulkan pemborosan sumber daya, sementara  kekurangan  stok  dapat  menghambat  proses  perawatan  pasien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan efisiensi manajemen persediaan dan ketersediaan pelayanan kesehatan di rumah sakit tersebut. Dengan mengidentifikasi dan memahami  pola  permintaan  obat  dan  alat  kesehatan,  untuk  menghindari  risiko  kelebihan  atau  kekurangan  stok,  serta meningkatkan  responsivitas  terhadap  kebutuhan  pasien  di  Rumah  Sakit  As-Shofwan.  Dalam  konteks  inilah  algoritma machine learning, khususnya algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dapat digunakan untuk melakukan Analisa prediksi obat atau alat kesehatan yang paling laris atau sering diresepkan oleh dokter. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), memberikan prediksi yang akurat dengan nilai accuracy , recall , dan precision mencapai 1.0 dalam klasifikasi obat dan alat kesehatan, sehingga dapat diandalkan dalam mendukung rumah sakit dalam manajemen stok obat yang lebih efisien.
Keywords: Analisis, Obat, Alat Kesehatan, K-Nearest Neighbor
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Rumah  sakit,  sebagai  pusat  pelayanan kesehatan, memegang tanggung jawab besar dalam menyediakan  obat  dan  alat  kesehatan  yang dibutuhkan  untuk  perawatan  pasien.  Dinamika dalam pengadaan, distribusi, dan penggunaan obat dan  alat  kesehatan  menjadi  elemen  utama  dalam menjaga kelancaran proses perawatan dan memastikan pasien mendapatkan layanan kesehatan  yang  optimal.  Oleh  karena  itu, pemahaman  mendalam  terkait  tren  permintaan, distribusi,  dan  prediksi  obat  serta  alat  kesehatan menjadi esensial untuk mengoptimalkan manajemen sumber daya, pengambilan keputusan, dan  ketersediaan  pelayanan  kesehatan  yang berkualitas.
Rumah  Sakit  As-Shofwan,  sebagai  lembaga kesehatan  yang  berkomitmen  untuk  memberikan layanan  terbaik,  menghadapi  tantangan  kompleks
dalam  manajemen  ketersediaan  obat  dan  alat kesehatan.  Permasalahan  yang  muncul  mencakup dua  sisi  yang  kontras,  yaitu  kecenderungan terdapatnya  persediaan  obat  dan  alat  kesehatan yang sering  berlebih dan kekurangan pada produk tertentu.  Kondisi  berlebihan  dapat  berpotensi mengakibatkan pemborosan sumber daya, termasuk  obat  yang  memiliki  masa  kedaluwarsa dan  alat  kesehatan  yang  kurang  dimanfaatkan.  Di sisi  lain,  kekurangan  pada  obat  tertentu  dapat menghambat proses perawatan pasien dan menghadirkan  risiko  serius  terhadap  ketersediaan pelayanan kesehatan. Oleh karena itu, penanganan yang  efisien  terhadap  manajemen  persediaan  obat dan  alat  kesehatan  menjadi  krusial  untuk memastikan  ketersediaan  yang  tepat,  efisien,  dan berkualitas  dalam  upaya  memberikan  perawatan yang optimal bagi pasien.
Untuk  mengatasi  permasalahan  manajemen persediaan  obat  dan  alat  kesehatan  yang  sering berlebih  atau  kekurangan  pada  Rumah  Sakit  As- Shofwan, salah satu solusi yang dapat diimplementasikan adalah menggunakan pendekatan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN).  Algoritma  KNN  dapat  digunakan  untuk menganalisis  pola  permintaan  berdasarkan  data historis  penjualan,  memberikan  prediksi  yang akurat  terkait produk-produk yang paling diminati oleh  dokter  spesialis  dan  paling  dibutuhkan  oleh pasien.
Algoritma  KNN  dipilih  berdasarkan  hasil penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  A. Pratiwi  dalam  konteks  analisis  penjualan  terlaris. Penelitian  tersebut  membuktikan  keefektifan algoritma KNN dalam optimasi produksi, pengaturan stok, dan alokasi sumber daya di bidang bisnis.  Meskipun  konteksnya  berbeda,  kerangka kerja  analisis  yang  diperkenalkan  oleh  A.  Pratiwi menjadi  dasar  bagi  penerapan  algoritma  KNN dalam  penelitian  ini,  dengan  fokus  khusus  pada dinamika permintaan dan distribusi  obat  serta alat kesehatan di rumah sakit [1].
Pendekatan menggunakan KNN akan melibatkan  pengumpulan  data  historis  penjualan obat  dan  alat  kesehatan,  termasuk  jumlah  dan jenisnya.  Dengan  menggunakan  algoritma  KNN, model  dapat  mempertimbangkan  karakteristik pasien,  diagnosis  dokter,  serta  tren  musiman  atau perubahan  musiman  lainnya.  Analisis  ini  akan membantu  Rumah  Sakit  As-Shofwan  dalam menentukan  kebijakan  stok  yang  lebih  tepat, mengidentifikasi  produk-produk  yang  sering diminati, serta memprediksi  kebutuhan persediaan obat dan alat kesehatan secara lebih akurat.
Selain  itu,  pendekatan  ini  dapat  diperkuat dengan  penerapan  teknik  Machine  Learning lainnya  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi. Integrasi sistem yang mendukung monitoring real- time  dari  kondisi  stok  dan  permintaan  dapat memberikan  manfaat  tambahan  dalam  menjaga keseimbangan  persediaan.  Dengan  adanya  solusi ini,  Rumah  Sakit  As-Shofwan  diharapkan  dapat meningkatkan  efisiensi  manajemen  persediaan, mengurangi  risiko  kelebihan  stok  dan  kekurangan stok,  serta  memberikan  pelayanan  kesehatan  yang lebih  optimal  dan  responsif  terhadap  kebutuhan pasien.
Analisis  adalah  tindakan  memisahkan  atau menguraikan suatu entitas menjadi elemen-elemen terkecil.  Dari  konsep  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa  analisis  adalah  proses  berpikir  yang bertujuan  untuk  mengurangi  atau  memecahkan permasalahan dari elemen ke elemen terkecil [6].
Obat  adalah  substansi  yang  direncanakan untuk  digunakan  dalam  mendiagnosis,  mencegah, mengurangi, menghilangkan, menyembuhkan penyakit  atau  tanda  penyakit,  cedera,  atau gangguan  fisik  dan  mental  pada  manusia  atau
hewan, serta memperbaiki tubuh atau bagian tubuh. Besarnya  efektivitas  obat  tergantung  pada biosis dan  kepekaan  organ  tubuh.  Setiap  orang  berbeda kepekaan dan kebutuhan biosis obat nya [7].
Alat  Kesehatan  (Alkes)  adalah  peralatan, aparatus, dan implan yang tidak mengandung obat yang  digunakan  untuk  mencegah,  mendiagnosis, menyembuhkan, dan meringankan penyakit, mengobati  orang  sakit,  memulihkan  kesehatan seseorang, dan menciptakan struktur atau meningkatkan  fungsi  kekebalan  tubuh.  Ini  juga mencakup reagen in vitro dan kalibrator, perangkat lunak, zat atau bahan yang digunakan sendiri atau dalam  kombinasi  untuk  mencegah  pembuahan, desinfeksi  peralatan  medis,  dan  pengujian in  vitro terhadap  spesimen  tubuh  manusia,  serta  obat- obatan  yang  tidak  mencapai  efeknya  dalam  tubuh manusia melalui mekanisme farmakologis , imunologis , atau metabolik [8] .
K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  metode yang  sering  digunakan  dalam  klasifikasi  data. Teknik  ini  digunakan  untuk  mengelompokkan objek berdasarkan data pembelajaran dengan objek tetangga  yang  memiliki  jarak  terdekat  atau perbedaan nilai yang kecil [22].

## METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data
Sumber  pengumpulan  data  yang  dilakukan penulis untuk mendapatkan data yang valid adalah sebagai berikut:
A. Data Sekunder
Data  Sekunder  adalah  bentuk  data  historis yang  berisi  informasi  mengenai  variabel- variabel yang telah terkumpul dan diarsipkan sebelumnya  oleh  entitas  lain.  Data  sekunder berasal  dari  dalam  perusahaan  itu  sendiri dalam penelitian ini, dimana peneliti menggunakan  data  sekunder  internal  yang mencakup  data  yang  dikumpulkan  oleh perusahaan  secara  individu,  seperti  laporan hasil  penjualan  untuk  tujuan  akuntansi, laporan aktivitas pemasaran, dan pengetahuan mengenai pelanggan B. Studi Kepustakaan Studi kepustakaan adalah teknik pengumpulan  data  dari  suatu  penelitian terdahulu untuk memperoleh informasi tentang  penelitian  sejenis  atau  yang  ada kaitanya dengan penelitian tersebut. Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  secara  langsung  dari  sumber- sumber lain
2.2 Tahapan Penelitian Tahapan  penelitian  adalah  menggambarkan proses  penelitian  yang  akan  ditempuh  sekaligus menggambarkan  penelitian  secara  keseluruhan. Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  peneliti  dapat dilihat pada flowchart berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  dituangkan  dalam diagram  alir  ini.  Mencakup  tahapan  yang  akan diambil  dalam  penelitian  secara  keseluruhan. Tahapan yang akan dilakukan yaitu:
A. Persiapan,  tahap  ini  adalah  tahapan  yang menjadi  subjek  analisis  di  Rumah  Sakit  As- Shofwan,  objek  yang  diambil  yaitu  sepeda obat dan alat kesehatan.
B. Pengumpulan data merupakan proses memperoleh informasi atau fakta yang relevan dengan  tujuan  tertentu.  Data  yang  diperoleh merupakan  data  primer  yaitu  data  yang dikumpulkan  dan  diolah  sendiri  dari  Rumah Sakit  As-Shofwan  Data  yang  digunakan adalah data penjualan di Bulan Agustus Tahun 2023.
C. Pengolahan  data  mining,  tahapan  ini  adalah proses pengelolaan data dimana tahapan yang dilakukan  adalah knowledge  discovery  in database (KDD)  digunakan  untuk  mengolah data yang terkumpul.
1. Data Selection ,  data  operasional  yang akan digunakan perlu adanya pemilihan sebelum  tahapan  penggalian  informasi dalam  KDD  dimulai  tahapan  ini  ada pada tahapan data selection.
2. Pre-processing Data / Cleaning, Tahapan  dalam  pengolahan  data  yang bertujuan untuk membersihkan, menormalkan,  dan  mengubah  format data agar mudah dipahami dan digunakan untuk analisis.
3. Transformation ,  tahapan  adalah  dimana data  yang  dipilih  diubah  dengan melakukan agregasi ,  sehingga  data tersebut dapat digunakan untuk
pengujian data mining.
4. Data Mining , merupakan tahapan dalam proses  KDD  yang  bertujuan  untuk mencari  pola  atau  informasi  yang berguna dari data yang telah dipilih dan diolah.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode K-Nearest Neighbor (KNN).
5. Evaluasi merupakan proses untuk mengevaluasi kualitas model yang telah dibuat  berdasarkan  data  yang  telah diproses oleh algoritma data mining. D. Kesimpulan  Dan  Saran,  pada  tahap  ini  akan ditarik  sebuah  kesimpulan  dari  hasil  uji  data mining pada obat dan alat Kesehatan sehingga dibuat  sebuah  kesimpulan  barang  terlaris, serta  saran  dari  peneliti  untuk  penelitian selanjutnya.
2.3 Pemodelan Pada  penelitian  ini,  proses  pemodelan menggunakan data mining dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  untuk  mengklasifikasikan  objek berdasarkan data pembelajaran yang memiliki jarak terdekat  dengan  objek  yang  akan  diklasifikasikan. Untuk  pemilihan  atribut  sendiri  terdiri  dari  n Neighbors (biasa  disebut  k).  Ketika  melakukan pengujian,  parameter  k  dipilih  berdasarkan  nilai  k yang  paling  optimal  yang  telah  diidentifikasi selama  tahap  pelatihan.  Nilai  k  yang  paling  baik ditemukan  melalui  eksperimen,  yang  melibatkan perhitungan  kuadrat  jarak Euclidean antara  setiap objek dan data sampel yang disediakan.
ED = √∑ ( 𝑥 1 − 𝑦 1) 𝑛 𝑖 =1 2 (1)
Berdasarkan rumus diatas dimana matriks ED adalah  jarak  skala  dari  kedua  vektor  a (data  latih) dan  b  (data  uji)  dari  Matriks  dengan  ukuran dimensi.  Mengurutkan  hasil  objek-objek  tersebut kedalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak euclidean  terkecil.  Mengumpulkan  kategori  y ( Klasifikasi Nearest Neighbor berdasarkan nilai k) dengan  menggunakan  kategori neighbor yang paling  mayoritas,  maka  dapat  diprediksikan kategori objek tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah tujuan dan rencana ditetapkan langkah selanjutnya  melakukan  pengumpulan  data  awal, deskripsi  data,  dan  eksplorasi.  Penelitian  ini menggunakan data transaksi penjualan obat dan alat Kesehatan  periode  bulan  Agustus  2023. Dataset dengan  383  sampel,  memiliki  6  atribut  predikator dan 1 atribut kelas yang digunakan sebagai  target. Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar
Pada  langkah  ini,  peneliti  melakukan identifikasi  dan  konstruksi  jawaban  berdasarkan data  yang  telah  dikumpulkan.  Data preparation mencakup  semua  tindakan  yang  diperlukan  untuk membangun Dataset yang  akan  digunakan  dalam proses  pemodelan  dengan  algoritma K-Nearest Neighbor .  Proses  persiapan  data  dalam  penelitian ini  mencakup  pemilihan  data,  pembersihan  data, integrasi data, dan normalisasi data.
1. Normalisasi Data
Di termin ini data yg dipilih merupakan data yang berafiliasi menggunakan  jumlah penjualan  antara  lain  qty.  pada  proses  ini meliputi cleaning dan selection data.
2. Kategori Data Pada  tahap  ini  data  ditentukan  menjadi  3 kategori yaitu katagori sangat laris, kategori cukup  laris,  dam  kategori  kurang  laris, penilain kategori dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel  1.  Nilai Kategori Jumlah Kategori <= 500 Kurang Laris >500 <= 2000 Cukup Laris >2000 <=9000 Sangat Laris
3. Pada tahap preprocessing data, diperlukan transformasi  data  menggunakan  metode normalisasi,  di  mana  nilai-nilai  variabel disesuaikan  ke  dalam  rentang  0-1. Normalisasi angka pada setiap variabel ini merupakan langkah yang penting sebelum menghitung  jarak  oleh  algoritma K- Nearest  Neighbor .  Tujuannya  adalah untuk  menghindari  dominasi  parameter tertentu  dalam  perhitungan  jarak  antar data,  sambil  tetap  mempertahankan  hasil yang akurat..
3.1 Proses Pengujian Data
Dalam proses pengujian,
penulis memanfaatkan  aplikasi Jupyter  Notebook untuk melakukan evaluasi data. Sejalan dengan itu, dalam penelitian  ini,  proses  pengkajian  data  mengikuti langkah-langkah  dalam Knowledge  Discovery  In Database (KDD)  dengan  tujuan  menghasilkan informasi  sesuai  dengan  urutan  yang  telah ditentukan,  berikut  adalah  langkah-langkah  dalam proses ini.
1. Data  Seleksi,  Pada  tahap  ini  dilakukan pemilihan  data  awal  yang  akan  digunakan untuk analisis prediksi. Pemilihan data awal sangat penting untuk memastikan kesesuaian  relevansi  data  dengan  tujuan penelitian. Dalam penelitian ini menggunakan data yang dipilih adalah data yang berhubungan dengan jumlah penjualan antara  lain  qty.  Berikut  adalah  proses selection data yang dilakukan penulis.
Gambar 3. Proses Seleksi Dataset
menghitung dan menyajikan ringkasan jumlah  (QTY)  untuk  setiap  kode  barang pada Dataset ,  langkah-langkahnya  dimulai dengan membuat kamus kosong
( kode_qty_map ) untuk menyimpan informasi  jumlah  (QTY)  setiap  nama  obat atau alkes.

## Gambar 4. Hasil Proses Seleksi
2. Data  Transformasi,  proses  ini  dilakukan untuk mengubah data menjadi bentuk lebih sesuai  atau  lebih  mudah  diolah  dalam analisis atau pemodelan.

## Gambar 5. Proses Transformasi Data
Transformasi data atribut “jumlah” dan target  yang  bedasarkan  kurang  dari  1000 menjadi  ‘ No ’  dan  menjadi  ‘ Yes ’  apabila jumlah lebih dari 1000.
Gambar 6. Hasil Transformasi
3. Pembagian Data, membagi data menjadi dua bagian yaitu data latih ( Training Data ) dan data uji ( Test Data ). Tujuan dari pembagian data adalah untuk melatih model uji prediksi produk terlaris.
Gambar 7. Proses Pembagian Data
proses  dalam  pembagian  data  yang menghasilkan data training dan data testing yang  ditampilkan  pada  gambar    dilakukan pembagian data sebesar 80% data latih dan data  sebesar  20%  data  uji.  Dimana mendapatkan hasil jumlah data X_train 209 data,  X_test  53  data,  y_train  209  data  dan y_test 53 data.
4. Hasil  Dan  Evaluasi, Principal  Component Analysis (PCA)  yang  bertujuan  untuk memvisualisasikan data hasil prediksi dalam bentuk  yang  lebih  mudah  dipahami  dan divisualisasikan  dalam  ruang  dua  dimensi. Principal  Component  Analysis (PCA) digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  data asli  yang  mungkin  memiliki  banyak  fitur atau  atribut  menjadi  dua  komponen  utama yang paling mengandung variasi dalam data. Dan  dapat  dijelaskan  gambar  diatas  untuk Principal Component 1 adalah jumlah (Qty) sedangkan Principal  Component 2  yaitu mengacu  pada  rentang  nilai  pada  sumbu  y yang  digunakan  untuk  memvisualisasikan data  setelah  dilakukan  reduksi  dimensi
dengan Principal  Component  Analysis (PCA).
Gambar 8. Visualisasi Prediksi Dengan PCA
3.2 Perhitungan K-Nearest Neighbor Berdasarkan dari tahapan data mining untuk algoritma K-Nearest Neighbor , adapun langkah- langkahnya sebagai berikut:
1. Penentuan  nilai  K,  penentuan  nilai  K  yang digunakan  tidak  memiliki  aturan  yang  baku, namun  pada  penelitian  ini  nilai  k  yang digunakan adalah 3.

## Gambar 9. Proses Pemodelan KNN
Setelah  model  KNN  dilatih,  langkah terakhir adalah menggunakan model tersebut untuk  membuat  prediksi  pada  data  uji  yang diberikan,  yang  ditempatkan  dalam  X_test. Dalam  konteks  penelitian  atau  skripsi,  ini berarti Anda akan menggunakan model KNN yang telah dilatih untuk melakukan klasifikasi atau  prediksi  pada  data  baru  yang  belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil prediksi  ini disimpan dalam variabel y_pred.
2. Menentukan  Barang  Kategori  Sangat  laris dengan nilai kode barang lebih dari 2000.
Gambar 10. Proses Menentukan Kategori Sangat Laris
3. Menentukan  barang  dengan  kategori  cukup laris dengan nilai kode barang lebih dari 500- 1999.
Gambar 11. Proses Menentukan Kategori Cukup Laris
4. Menentukan  barang  dengan  kategori  kurang laris  dengan  nilai  kode  barang  kurang  dari 500.
Gambar 12. Proses Menentukan Kategori Kurang Laris

## 3.3 Perhitungan Matrik Evaluasi
Confusion  Matrix merupakan  hasil  dari klasifikasi  yang  berupa  tabel  berdasarkan  jumlah data data uji yang benar dan salah. Berikut adalah hasil dari  penggunaan tools Jupyter Notebook dan hitungan manual
Gambar 13. Proses Perhitungan Matrix Evaluasi
Proses Metrik Evaluasi menggambarkan hasil dari  perhitungan  menggunakan tools  Jupyter
Notebook dengan  menyatakan  bahwa accuracy, precision , dan recall menampilkan hasil 1.0 apabila diubah menjadi persen menjadi 100 %.
Dilihat  dari  hasil Confusion  Matrix pada pengujian  menggunakan jupyter  notebook dapat ditunjukan seperti table.
Table 2. Confusion Matrix Nilai Sebenarnya TRUE FALSE
Nilai Prediks i TRUE TP FN 51 0 FALSE
FN TN 0 2
Nilai Accuracy dihitung  dengan  cara membagi yang akan terjadi penjumlahan data sahih yg  bernilai  ( true  positive )  serta  data  akbar  yang bernilai negatif ( true negative ) dibagi menggunakan  hasil  penjumlahan  data  benar  yg menilai  ( true  positive )  dan  benar  yang  bernilai negatif ( true negative ) data galat yg bernilai positif ( false  positive )  serta  data  galat  yg  bernilai  negatif ( false negative ).
3.3 Analisa Hasil
Berdasarkan hasil yang telah dilakukan bahwa variabel  atau  atribut  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  (jumlah)  berpengaruh  signifikan terhadap penelitian ini terbukti dengan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor mampu  mengasilkan  prediksi  yang  baik  dengan nilai Accuracy 1.0, Recall 1.0 dan Precision 1.0 hal ini  dikarenakan  kedekatan  jarak  antara  nilai  yang satu  dengan  nilai  yang  lain  dalam  suatu  variabel atau  atribut. Proses  pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  obat  dan  alat  kesehatan  terlaris berdasarkan  data  historis  penjualan  dalam  satu tahun.
Sehingga  didapatkan  hasil  prediksi  barang dengan  tiga  kategori  yaitu  barang  Sangat  Laris, Cukup Laris, Kurang Laris.
1. Obat Dan Alat Kesehatan Sangat Laris Table 3.  Kategori Sangat Laris Obat Dan Alkes Jumlah Kategori Klip Obat Besar 15 X 10 cm 9000 Sangat Laris Klip Obat Uk. 13x8,7 4000 Sangat Laris Alkohol Swab 4000 Sangat Laris Kertas Puyer 3600 Sangat Laris Omeprazole 20mg Nulab 3100 Sangat Laris Curcuma Sanbe Tablet 2900 Sangat Laris Ranitidine Inj 2600 Sangat Laris Antasida Tab 2500 Sangat Laris
Cefixime 200mg Tab Nulab 2500 Sangat Laris Betahistine 6mg Tab 2160 Sangat Laris Ondan 4mg Inj Interbat 2100 Sangat Laris Handscoon Latex Uk.M 2000 Sangat Laris Handscoon Latex Uk.L 2000 Sangat Laris 2. Obat Dan Alat Kesehatan Cukup Laris
Table 4. Kategori Cukup Laris Obat Dan Alkes Jumlah Kategori Ceftriaxone Inj 1900 Cukup Laris Ambroxol 30 mg Tablet 1800 Cukup Laris Amlodipin 5 Mg Tab Nulab 1620 Cukup Laris … … … Simvastatin 20mg 500 Cukup Laris Microtube 500 Cukup Laris Acetylcysteine Tab (Pt Nulab) 500 Cukup Laris
3. Obat Dan Alat Kesehatan Kurang Laris Table 5. Kategori Kurang Laris Obat Dan Alkes Jumlah Kategori Otsu Nacl 100ml 480 Kurang Laris L-Bio Sachet 450 Kurang Laris Nozepav 5 mg Supp 10 Kurang Laris … … … Diazepam 5 Mg Suppo 7 Kurang Laris Kassa Roll X- Ray 4 Kurang Laris Film Fujifilm Uk.35x35 4 Kurang Laris Ett Non Cuff No 4 3 Kurang Laris Ett Non Cuff No 5,5 3 Kurang Laris Film Fujifilm Uk.24x30 2 Kurang Laris Oil Imersi 50ml 1 Kurang Laris Concentrate Cleaner 1 Kurang Laris Reagen Trigliserida 1 Kurang Laris

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pengujian terhadap  data  transaksi  penjualan  produk  yang diambil  satu  bulan  terakhir  (Periode  bulan Agustus 2023), untuk menentukan prediksi obat dan alat kesehatan terlaris menggunakan metode K-Nearest  Neighbor maka  dapat  disimpulkan metode K-Nearest  Neighbor dapat  digunakan untuk  prediksi  obat  dan  alat  kesehatan  terlaris dengan  menggunakan variable Obat/Alkes  dan
QTY Berdasarkan hasil perhitungan data mining menggunakan  teknik  klasifikasi  dan K-Nearest Neighbor .  Didapatkan  hasil  prediksi  penjualan Obat/Alkes terlaris di Rumah Sakit As-Shofwan adalah Klip Obat Besar 15 X 10 Cm, Klip Obat Uk.  13X87,  Alkohol  Swab,  Kertas  Puyer, Omeprazole  20Mg  Nulab,  Curcuma  Sanbe Tablet,  Ranitidine  Inj,  Antasida  Tab,  Cefixime 200Mg Tab Nulab, Betahistine 6Mg Tab, Ondan 4Mg  Inj  Interbat,  Handscoon  Latex  Uk.M, Handscoon  Latex  Uk.L.  dan tools Jupyter Notebook dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi  obat  dan  alat  kesehatan  terlaris  dengan penerapan  pengujian  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbor .  Berdasarkan  hasil  dari pengolahan Dataset ,  nilai  akurasi, recall dan precision terhadap klasifikasi penjualan obat dan alat  kesehatan  terlaris  menggunakan K-Nearest Neighbor sebesar accuracy :  1.0, recall :  1.0  dan precision : 1.0.
Pada penelitian selanjutnya penulis memberikan saran untuk membandingkan metode  algoritma  lain  dan  menggunakan  data penjualan  yang  melibatkan  rentang  waktu  lebih dari  satu  bulan,  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi  prediksi  dengan  memperoleh  wawasan yang  lebih  mendalam  tentang  tren  dan  pola popularitas obat dan alat kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Pratiwi, “( PREDICTIVE ANALYSIS OF BEST- SELLING  PLASTIC  MILLS  USING  THE  K- NEAREST NEIGHBOR Disusun oleh :,” 2023.
[2] Z.  Zhai,  H.  Jiang,  L.  Lu,  and  Y.  Liu,  “Adaptive truncation coding for computed tomography images,” Proc.  2014  Int.  Symp.  Inf.  Technol.  ISIT  2014 ,  pp. 115–118, 2015, doi: 10.1201/b18776-23.
[3] r a Manullang and  f a Sianturi, “Penerapan Algoritma K-Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi  Kelulusan
Mahasiswa,” J. Ilmu Komput. Dan … , vol. 4, no. 2, pp.
15–23, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/articl e/view/155 [4]
R. Rismala, I. Ali, and A. Rizki Rinaldi, “Penerapan
Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Sepeda Motor Terlaris,” JATI (Jurnal Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  585–590,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6419.
[5] A.  A.  Putri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Penjualan Buah Dan Sayur Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (  Studi Kasus : PT . Central Brastagi Utama ),” vol. 1, no. 6, pp. 354–361, 2021.
[6] Y. Septiani, E. Aribbe, and R. Diansyah, “ANALISIS KUALITAS  LAYANAN  SISTEM  INFORMASI
AKADEMIK UNIVERSITAS ABDURRAB TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA MENGGUNAKAN  METODE  SEVQUAL  (Studi Kasus : Mahasiswa Universitas Abdurrab Pekanbaru),” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 3, no. 1, pp. 131–143, 2020, doi: 10.36378/jtos.v3i1.560.
[7] A. Bisri and M. Man, “Machine Learning Algorithms
Based  on  Sampling  Techniques  for  Raisin  Grains Classification,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 7, no. 1, pp. 7–14, 2023, doi: 10.30630/joiv.7.1.970. [8] Y.  Dani  and  M.  A.  Ginting,  “Classification  of Predicting  Customer  Ad  Clicks  Using  Logistic Regression  and  k-Nearest  Neighbors,” Int.  J. Informatics Vis. , vol. 7, no. 1, pp. 98–104, 2023, doi: 10.30630/joiv.7.1.1017.
[9] A.  Lailiyah,  “Tingkat  Pengetahuan  Masyarakat Tentang  Penggunaan  Dan  Penyimpanan  Obat  Bebas Dan  Bebas  Terbatas  Di  Apotek  Sambeng  Farma,”
Skripsi. Univ. Muhammadiyah Gresik , pp. 3–16, 2019.
[10] Y.  Saintika,  S.  Astiti,  D.  J.  A.  Kusuma,  and  A.  W. Muhammad,  “Analysis  of  E-learning  readiness  level of  public  and  private  universities  in  central  Java, Indonesia,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 15–30, 2021, doi: 10.26594/register.v7i1.2042.
[11] H.  S.  Amalia,  U.  Athiyah,  and  A.  W.  Muhammad, “The  Application  of  Modified  K-Nearest  Neighbor Algorithm for Classification of Groundwater Quality
Based  on  Image  Processing  and  pH,  TDS,  and Temperature Sensors,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 42–54, 2023, doi:
10.26594/register.v9i1.2827.
[12] Monita,  “Mengenal  Klasifikasi,  Jenis  dan  Regulasi Terkait  Pengadaan  Alat  Kesehatan  Dalam  Rangka
Melakukan  Pengawasan  dan  Mencegah  Adanya Fraud/Kecurangan di Masa Pandemi Covid 19,” pp. 1–
15, 2020.
[13] M.  Rizq  Daffa  Jodi,  “Fakultas  Komputer  Algoritma dan Struktur data,” Fak.  Kompiter ,  vol.  1,  pp.  1–10,
2020.
[14] V.  No,  O.  Hal,  S.  Mendrofa,  and  J.  I.  Sihotang, “Analisis Tingkat Kematangan Learning Management
System SMAN 1 Parongpong Menggunakan
Framework COBIT 5 Domain DSS03 &,” vol. 5, no.
4, pp. 492–502, 2023.
[15] M.  Afdhal,  V.  Ariandi,  and  R.  Rita,  “Memprediksi Penjualan  Pada  Toko  Hanifah  Metode  C.45,” J. Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  248– 255, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.460.
[16] O. S. Udang, M. Tabaru, E. A. M. Sampetoding, and E. S. Manapa, “Pengolahan Data Siswa SMA Negeri
1  Sambuara  Kabupaten  Kepulauan  Talaud  Pada
Aplikasi DAPODIK,” J. Dyn. Saint , vol. 6, no. 1, pp. 7–11, 2021, doi: 10.47178/dynamicsaint.v6i1.1193.
[17] M. Safii and A. Trydillah, “Implementasi Data Mining
Dalam  Menentukan  Pola  Pembelian  Obat  Dengan
Metode Algoritma Apriori,” METHOMIKA J. Manaj.
… ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  66–71,  2019,  [Online]. Available:https://ejurnal.methodist.ac.id/index.php/m ethomika/article/view/178%0Ahttps://ejurnal.method ist.ac.id/index.php/methomika/article/download/178/ 151
[18] R. Handayani, R. F. Runtuwene, and S. A. P. Sambul, “Pengaruh Startegi Pemasaran Terhadap Peningkatan
Penjualan Produk Ikan Kaleng Isabella pada PT.Sinar Purefoods Internasional Bitung,” J. Adm. Bisnis , vol. 6, no. 2, pp. 34–40, 2018.
[19] A.  A.  Khaleel,  A.  N.  Kareem,  and  L.  H.  Mahdi,
“Predictive  analytics  on  COVID-19  data  using  Hive based  on  Hadoop  cluster,” Indones.  J.  Electr.  Eng. Comput. Sci. , vol. 31, no. 2, pp. 945–956, 2023, doi: 10.11591/ijeecs.v31.i2.pp945-956.
[20] S.  Syofian  and  A.  Nugraha,  “Prediksi  Sistem  Stok
Barang  Toko  Elektronik  Abc  Dengan  Algoritma Apriori Dan Metode Moving Average,” J. Sains dan Teknol. , vol. 11, no. 1, pp. 27–32, 2021.
[21] V.  No,  O.  Hal,  Y.  Bahtera,  E.  Uliyanti,  and  P.  Br, “Analisis  Perbandingan  Metode  Marker  dan Markerless Angka 0-9 3D Pada Teknologi Augmented Reality,” vol. 5, no. 4, pp. 454–459, 2023.
[22] D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran,  “Analisis  Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  437,  2020,  doi:
10.30865/mib.v4i2.2080. [23] A.  T.  Zy,  A.  S.  Sunge,  R.  Riani,  and  E.  Widodo, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Masyarakat  Indonesia Di  Masa  PPKM  Menggunakan  Algoritma  NaÃ¯  ve Bayes,” J. SIGMA , vol. 13, no. 2, pp. 87–94, 2022.
[24] L. Ardiani, H. Sujaini, and T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[25] Karsito and S. Susanti, “Klasifikasi Kelayakan Peserta Pengajuan  Kredit  Rumah  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 9, pp. 43–48, 2019.
[26] Sunge,  Aswan  Supriyadi,  and  Ahmad  Turmudi  Zy.
"ANALISIS  PREDIKSI  PENJUALAN  DENGAN
METODE  REGRESI  LINEAR  DI  PT.  EAGLE INDUSTRY INDONESIA." Jurnal Informatika
Teknologi dan Sains (Jinteks) 5.3 (2023): 398-403.