APLIKASI WEB BERBASIS ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR UNTUK MENENTUKAN KLASIFIKASI BARANG STUDI KASUS: PERUM PERURI
Rama Aji Pangestu 1 , Sabar Rudiarto 2 , Devi Fitrianah 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650 Email: 41514120138@student.mercubuana.ac.id, sabar.rudiarto@mercubuana.ac.id, devi.fitrianah@mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
Penentuan nomor identifikasi dan nama barang berdasarkan kategori yang telah ada menjadi sangat rumit ketika sudah  terdapat  lebih  dari  ratusan  kategori  dan  jenisnya.  selama  ini  pengguna  hanya  dapat  menebak  nomor identifikasi  kategori  dan  jenisnya  dengan  cara  melihat  tetangga  terdekat  secara  manual  di  dalam  database berdasarkan nama barang baru tersebut. Maka dari itu dibuat aplikasi berbasis web ini dengan menggunakan bahasa  pemrograman  PHP.  Dimana  proses  untuk  menentukan  penomoran  barang  baru  serta  kategorinya menggunakan  pendekatan  pembelajaran  data  dan  data  mining  dengan  algoritma  K-nearest  neighbor. Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian,  aplikasi  ini  dapat  menghasilkan  efesiensi  waktu  yang  cukup  baik. Pengguna akan mendapatkan saran kode barang baru hanya dalam waktu 1 menit.
Kata Kunci: Kode barang, K-Nearest Neighbor, Aplikasi saran, PHP

## PENDAHULUAN
Perusahaan  Umum  Percetakan  Uang  Republik Indonesia atau Perum Peruri adalah salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang seluruh modalnya dimiliki  negara  dan  tidak  terbagi  atas  saham,  yang bertujuan untuk kemanfaatan umum berupa penyediaan barang dan/atau jasa yang bermutu tinggi dan  sekaligus  mengejar  keuntungan  berdasarkan prinsip  pengelolaan  perusahaan  (Pemerintah  RI, 2003).
Perum  Peruri  ditugasi  untuk  mencetak  uang  rupiah (baik uang kertas maupun uang logam) bagi Republik Indonesia,  sesuai  dengan  Peraturan  Pemerintah Nomor 32 tahun 2006. Selain mencetak uang rupiah Republik  Indonesia,  juga  mencetak  produk  sekuriti lainnya,  termasuk  mencetakan  kertas  berharga  non uang dan logam non uang.
Sesuai Peraturan Pemerintah Nomor 32 Tahun 2006 di atas, Perum Percetakan Uang Republik Indonesia diberikan tugas dan wewenang untuk mencetak lima produk  unggulan,  yakni  uang  Republik  Indonesia yang meliputi uang kertas dan uang logam, paspor RI, pita cukai, meterai, dan sertifikat tanah. Perum Peruri juga  pernah  mendapat  kepercayaan  untuk  mencetak dokumen-dokumen  sekuriti  negara  lain  atau  luar negeri,  diantaranya  negara  Malaysia,  Sri  Lanka  dan Nepal  (Pemerintah  RI,  2006).  Setiap  produk  yang dicetak  oleh  Perum  Peruri  mempunyai  ciri  khusus yang mengutamakan segi-segi pengamanan, mengingat  dokumen  tersebut  merupakan  dokumen negara  yang  sangat  vital.  Perum  Peruri  juga merupakan  salah  satu  Objek  Vital  Nasional  yang memiliki  peran  penting  bagi  kehidupan  bangsa  dan Negara  baik  ditinjau  dari  aspek  ekonomi,  politik, sosial, budaya, pertahanan dan keamanan (Sekretaris Negara  Republik  Indonesia,  2004).  Oleh  karena itu, Perum  Peruri  selalu  memfokuskan  unsur-unsur
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 2 No. 1 Januari 2018 ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
sekuriti  atau  security  feature  pada  setiap  produk cetakannya.
Dalam  proses  pengadaan  barangnya,  Perum  Peruri menugaskan  Unit  Perencana  Pengadaan  dibawah Departemen Kebijakan Pengadaan dan Pergudangan untuk  mengevaluasi  setiap  Permintaan  Pembelian yang diajukan oleh pemohon/unit kerja lain dan untuk mengeluarkan Surat Permintaan Pembelian Barang. Untuk  memudahkan  penetapan  kategori  barang, barang  diklasifikasi  dalam  suatu  Database  Master Item.  Klasifikasi  barang  adalah  suatu  daftar penggolongan  barang  yang  dibuat  secara  sistematis dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pentarifan, transaksi  perdagangan,  pengangkutan  dan  statistik (Karyana, 2012).
Setiap barang memiliki kategori yang berbeda seperti barang kimia, pelumas, sparepart, alat tulis kantor dan lain  sebagainya.  Kategori-kategori  tersebutlah  yang mendasari  pengguna  untuk  membuat  keputusan dalam memilih kelompok kategori pada nama barang baru  yang  akan  diinput.  Namun  dalam  pembuatan kode barang, pengguna kesulitan untuk mengklasifikasi  barang  baru  pada  Database  Master Item  dan  kesulitan  untuk  mengidentifikasi  kode barang yang akan dibuat, sehingga terjadi ketidakakuratan  kategori  barang  yang  berpengaruh terhadap pemetaan Database Master Item.
Maka dari itu penulis membuat sebuah aplikasi yang akan membantu pengguna membuat keputusan kode barang  baru  sesuai  dengan  kategori  barang  dengan cepat  dan  akurat  serta  membantu  mengurangi kesalahan  dalam  pemilihan  kategori  barang  pada pembuatan  kode  barang  baru  menggunakan  metode K-Nearest Neighbour berbasis desktop web.

## STUDI LITERATUR
2.1 Data Mining
Algoritma  adalah  sebuah  urutan  atau  langkah- langkah untuk penghitungan atau untuk menyelesaikan  suatu  masalah  yang  ditulis  secara berurutan. Sehingga, algoritma pemrograman adalah urutan  atau  langkah-langkah  untuk  menyelesaikan masalah pemrograman komputer (Abidin, 2016).
Data  Mining  adalah  analisis  dari  peninjauan kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang tidak  diduga  dan  meringkas  data  dengan  cara  yang
berbeda  dengan  sebelumnya,  yang  dapat  dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data (Daniel T. Larose, 2005).
Sedangkan  menurut  Turban  dalam  (Gata,  2017) mengungkapkan  bahwa  data  mining  adalah  suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terakit  dari berbagai proses besar.
Text  Mining  adalah  proses  menambang  data  yang berupa teks dimana sumber data biasanya didapatkan dari  dokumen  dan  tujuannya  adalah  mencari  kata- kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat  dilakukan  analisis  keterhubungan  (klasifikasi) antar dokumen tersebut (Ariani Sukamto, 2011).
Klasifikasi  adalah  satu  bentuk  analisis  data  yang menghasilkan  model  untuk  mendeskripsikan  kelas data yang penting. Klasifikasi memprediksi kategori ke  dalam  label  class.  Klasifikasi  merupakan  proses untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau  class data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui (Han, Kamber, & Pei, 2012).
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya (Gorunescu,  2011).  Algoritma  ini  merupakan  salah satu  teknik  lazy  learning  dan  termasuk  kelompok instance-based learning.
Jadi tujuan dari algoritma ini adalah mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut dan training sample. Algoritma K-Nearest Neighbour menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan  ( neighbour ) sebagai nilai prediksi dari query instance yang baru.
2.2 K-Nearest Neighbor Penelitian mengenai metode knn telah dilakukan oleh banyak peneliti dengan bebagai macam kasus, namun dalam  penelitian  KNN  untuk  menentukan  kode  dan kategori barang belum pernah ada.
Pada  penelitian  sebelumnya  (Resti  Hutami,  2016), algoritma  ini  digunakan  untuk  melakukan  prediksi data  penjualan  furniture  pada  CV.  Octo  Agung
Jepara.  Hasil  penelitian  menunjukan  metode  yang diusulkan berhasil diimplementasikan untuk menyelesaikan  kasus  prediksi  penjualan  dengan tingkat error sebesar 6 persen dan akurasi 94 persen. Penelitian  serupa  yang  memanfaatkan  algoritma KNN untuk melakukan klasifikasi dan prediksi yaitu untuk  memprediksi  penjurusan  kuliah  mahasiswa baru yang akan masuk menjadi mahasiswa. Prediksi ini berdasarkan data nilai UN yang disampaikan dan berdasarkan  Laporan  Hasil  Semester  mahasiswa (Rasyidi & Fitrianah, 2017).
Lalu  K-Nearest  Neighbor  juga  di  teliti  dalam pendeteksian  genre  musik  berdasarkan  sinyal  dari audio.  Terbagi  menjadi  dua  proses  yaitu  ekstraksi fitur  dan  klasifikasi.  Sinyal  akan  ditransformasikan menggunakan  Fast  Fourier  Transform  untuk mendapatkan  domain  frekuensi  sinyal  yang  akan diproses  untuk  mengekstrak  Short  Time  Energi, Spectral Centroid, Spectral Roll-Off, Fluks Spectral, dan  Fitur  Entropi  Energi. Selain  fitur tersebut,  Zero Crossing  Rate  akan  menghitung  waktu  dari  domain sinyal. K-Nearest Neighbor dalam penelitian ini nilai akurasinya mencapai 54,44% (Sazaki & Aramadhan, 2005).
Dan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  juga  uji  untuk menganalisa  Prediksi  Tingkat  Pengunduran  Diri Mahasiswa.  Hasil  uji  tersebut  menyatakan  sistem cukup  layak  untuk  digunakan  dalam  prediksi  calon mahasiswa  meskipun  sistem  belum  menghasilkan tingkat akurasi yang maksimal. Untuk menghasilkan nilai validasi yang maksimal membutuhkan data yang seimbang  antara  kasus  keluar  dan  aktif.  Hasil pengujian  dibandingkan  secara  manual  dengan  4 variabel yaitu IPK, Pekerjaan orang tua, jurusan dan semester  adalah  mendapatkan  kesesuaian  79% (Ricky Imanuel Ndaumanu, Kusrini, 2014).
Sementara  itu  algoritma  ini  juga  digunakan  sebagai peramalan  pada  Penjualan  Mobil  di  PT  Bengawan Abadi  Motor  (Tiaratuti,  2014).  Hasil  penelitian menunjukkan usulan metode berhasil diimplementasikan untuk meramalkan dan menyelesaikan  masalah  tingkat  kesalahan  penjualan sebesar 4 persen.

## METODOLOGI
3.1 Metode Penelitian Metode  penelitian  yang  digunakan  oleh  penulis adalah sebagai berikut:

## Gambar 1 Tahap-tahap Metode Penelitian

## A. Pra Pemrosesan Data
 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  proses  pengumpulan  dan pengukuran  data,  informasi  atau  variabel  yang diminati  sehingga  memungkinkan  peneliti  untuk menguji hipotesis dan mengevaluasi hasil pengumpulan tertentu (www.techopedia.com).
Dalam  penelitian  ini  diperlukan  merencanakan  dan mengumpulkan  data-data  apa  saja  yang  digunakan untuk  dilakukannya  implementasi  dan  diolah  dalam pengujian data. Data didapat dari Aplikasi Enterprise Resource Planning (ERP) pada Perum Peruri.
Berikut data-data yang penulis kumpulkan: 1. Database
Penelitian  ini  menggunakan  data  barang  pada Database Master Item sebagai data pelatihan.
Tabel 1 Contoh data pada Database Master
Pra Pemrosesan
Data
Analisa Data
Pengembangan Aplikasi Evaluasi B
A
C D

## 2. Kode Barang
Kode barang yang dipakai pada Perum Peruri terdiri dari  sembilan  angka,  tiga  suku  kata,  tiap  suku  kata terdiri  dari  tiga  angka  dan  dipisakan  dengan  tanda strip.

## Gambar 2 Contoh Kode Barang
3. Kategori Kode Barang
Berdasarkan  hasil  rapat  dengan  Divisi  Keuangan maka  didapatkan  hasil  diskusi  sebagai  berikut (Departemen  Kebijakan  Kebijakan  Pengadaan  dan Pergudangan, 2015):

## Tabel 2 Kategori Barang
No Kategori Id Kategori 1 Bahan Kimia 111 2 Tinta Produksi 112 & 113 3 Pelumas/Bahan Bakar 114 4 Kertas/Koin 121 5 Barang Teknik 141 sd 144 6 Bahan Pengepakan 151 & 152 7 Alat Tulis Kantor 161 8 Barang Umum 231 & 232
 Tiga angka pertama adalah Id yang menunjukan kategori barang tersebut.
 Tiga angka selanjutnya menunjukan jenis barang dari kategori tersebut seperti baut, kertas, etanol, oli, dll).
 Tiga  angka  terakhir  merupakan  varian  (contoh: HVS A4, HVS F4, HVS A3, dll).
 Pengolahan Data
Pengolahan  Data  dapat  dikatakan  sebagai  susunan atau  kumpulan  dari  hasil  kegiatan  pikiran  dengan bantuan tenaga atau  suatu peralatan,  sehingga  dapat menghasilkan  informasi  untuk  mencapai  tujuan tertentu.
Data  yang  sudah  terkumpul  di  dalam  tahap pengumpulan  data,  kemudian  perlu  diolah  kembali. Pengolahan  data  tersebut  memiliki  tujuan  agar  data lebih  sederhana,  sehingga  semua  data  yang  telah
terkumpul  agar  tersusun  dengan  baik  dan  rapi kemudian baru dianalisis.
Ialah  Preprocessing,  Preprocessing  adalah  tahap proses  awal  text  mining  terhadap  teks  untuk mempersiapkan teks menjadi data yang dapat diolah lebih lanjut. Sekumpulan karakter yang bersambungan  (teks)  harus  dipecah-pecah  menjadi unsur  yang  lebih  berarti.  Suatu  dokumen  teks  dapat dipecah menjadi bab, sub-bab, paragraf, kalimat, kata dan bahkan suku kata (Feldman, 2006).
Preprocessing  text  mining  yang  dilakukan  dalam penelitian ini ialah langkah tokenizing, filtering dan stemming.
 Tahap tokenizing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang ada. Dalam hal ini adalah nama barang yang dipisahkan dengan simbol pemisah yaitu vertical bar (|).
Gambar 3 Proses Tokenizing Nama Barang
 Tahap Filtering adalah  tahap  mengambil  kata- kata  penting  dari  data  pelatihan  yang  telah dipotong  kata  perkata.  Pada  tahap  ini  dilakukan pembuangan  kata-kata  yang  dianggap  tidak penting seperti tanda hubung dan lainnya.
Gambar4.Proses Filtering Nama Barang
 Tahap Stemming adalah  proses  mengubah  kata menjadi  kata  dasarnya  dengan  menghilangkan imbuhan-imbuhan  pada  kata  dalam  dokumen atau  mengubah  kata  kerja  menjadi  kata  benda. Stem  (akar  kata)  adalah  bagian  dari  kata  yang tersisa  setelah  dihilangkan  imbuhannya  (awalan
Before
•GUNTING SENG 15"
•HAIR DRYER 350 WATT •HAND PALLET LIFTER 2.5 TON After • GUNTING | SENG
15"
• HAIR | DRYER 350 WATT
• HAND | PALLET LIFTER 2.5 TON
Before
• GUNTING | SENG 15" • HAIR | DRYER 350 WATT • HAND | PALLET
LIFTER 2.5 TON
After •GUNTING
•HAIR •HAND
dan akhiran). Namun didalam penelitian ini tahap stemming sudah dipadukan dengan tahap filtering karena  sudah  didapat  kata  dasar  sebagai  nama jenis barang.

## B. Analisa Data
1. Flow proses aplikasi sebelumnya Berikut  flow  proses  pembuatan  Kode  Barang  pada aplikasi sebelumnya:
Gambar 5 Flow proses pembuatan Kode Barang pada aplikasi sebelumnya

## 2. Pengujian Aplikasi sebelumnya
Untuk mendapatkan kode barang baru dan nilai rata- rata  pada  aplikasi  sebelumnya,  penulis  mengujinya menggunakan  input  data  baru  dengan  nama: “NICKEL ALLOYS STEEL”. Pengujian ini dimulai dari proses masuk aplikasi sampai mendapatkan kode barang baru.

## Tabel 3 Pengujian pada Aplikasi sebelumnya
Proses Pengguna Rata- rata 1 2 3 4 1 Masuk ke aplikasi  dan pilih menu database 41 66 59 48 53.5
2 Input  nama untuk mencari tetangga 70 98 87 75 82.5
3 Tes  tetangga dan menentukan tetangga terdekat 90 96 102 84 93
4 Mencari  dan mendapatkan kode  barang dari  tetangga terdekat 35 21 29 23 27
Total 236  281  277  230 256
Dari  hasil  ujicoba  aplikasi  sebelumnya  pada  tabel diatas,  pengguna  mendapatkan  kode  barang  baru membutuhkan waktu rata-rata 256 detik atau 4menit 16 detik.
C. Pengembangan Aplikasi
Dalam pengembangan aplikasi ini penulis menggunakan  metode  System  Development  Life Cycle  (SDLC).  Dalam  buku  (Points,  2017),  System Development Life Cycle (SDLC) atau Siklus Hidup Pengembangan  Sistem  adalah  sebuah  proses  yang diterapkan  untuk  proyek  perangkat  lunak  di  suatu organisasi.  Terdiri  dari  rencana  yang  menjelaskan bagaimana  mengembangkan,  merawat,  mengganti dan  mengubah  atau  meningkatkan  perangkat  lunak tertentu.  Siklus  Hidup  Pengembangan  Sistem mendefinisikan  metodologi  untuk  meningkatkan kualitas  perangkat  lunak  dan  keseluruhan  proses pembangunan.
Untuk  langkah  selanjutnya  bila  diperlukan  akan kembali  pada  tahap  Planning  jika  sistem  yang  ada sudah tidak efisien lagi untuk diterapkan.
Langkah-langkah  Metode  SDLC  dapat  dilihat  pada Gambar 2 dan penjelasannya sebagai berikut:

## Gambar 6 Tahap-tahap SDLC

## 1. Planning
Untuk  pembuatan  kode  barang  baru  sebelum penelitian ini dimulai, pengguna harus menginput ke database  di  System  Enterprise  Resource  Planning (ERP).  Pengguna  hanya  dapat  menebak  Id  kategori dan  kategorinya  yang  ada  pada  tabel  2  dengan  cara melihat  nama  barang  baru  yang  akan  diinput. Selanjutnya melihat tetangga terdekat secara manual di dalam database berdasarkan nama baru tersebut. Maka  dari  itu  penulis  membuat  aplikasi  ini  untuk membantu  mengurangi  kesalahan  dalam  pemilihan kategori barang pada pembuatan kode barang baru.
2. Analysis
Berikut adalah analisa kebutuhannya:
a. Kebutuhan Antarmuka
 Aplikasi  harus  mampu  melakukan  pencarian Nama Barang yang ada dalam Database
 Aplikasi  harus  mempunyai  tampilan-tampilan yang familiar bagi pengguna.
 Ada  proses  dalam  aplikasi  yang  mampu memperbarui  semua  data  yang  disimpan  dalam database.
b. Kebutuhan Fungsional
 Aplikasi  harus  mampu  menyimpan  data  yang dimasukan oleh pengguna ke dalam database.
 Aplikasi mampu memberikan saran kategori dan kode barang baru berdasarkan nama barang yang telah diinput.
 Aplikasi dilengkapi dengan fitur export data dari database untuk membuat suatu laporan.
c. Kebutuhan Perangkat Lunak ( Software )
 Database: MySQL melalui software XAMPP
 Bahasa pemrograman: PHP, HTML dan CSS  Editor: Software Sublime Text build 3083  Browser: Google Chrome d. Kebutuhan Hardware  Procesor Intel Core i3 3.40 GHz  Intel HD Graphics 1696 MB  Memory 4GB DDR3  Display 14 inch  Harddisk 500GB e. Kebutuhan Penggunanya ( People )  Database  administrator,  merupakan  orang  atau tim di yang bertugas mengelola sistem database keseluruhan.
 End  user,  merupakan  orang  yang  mengakses data/informasi hasil aplikasi. Pada penelitian ini adalah para staff di Unit Perencana Pengadaan.
3. Design
Berikut  ini  adalah  beberapa  tampilan  desain  pada aplikasi web:
Gambar 7 Halaman Login
Gambar 8 Halaman Master Data

## Gambar 9 Halaman Saran Kode Barang
4. Implementation Menurut  Nurdin  Usman  dalam  jurnal  (Sujarweni, 2017) Implementasi adalah bermuara pada aktivitas, aksi, tindakan, atau adanya mekanisme suatu sistem. Implementasi  bukan  sekedar  aktivitas,  tetapi  suatu kegiatan yang terencana dan untuk mencapai tujuan kegiatan.
Dan implementasi K-Nearest Neighbor pada program ini ialah sebagai berikut:
 Penjelasan Program
Saat pengguna menginput nama barang baru, aplikasi akan melakukan pencarian:
 Cek apakah input "Kategori" ada?
 Jika  kategori  ada  lanjutkan,  cek  apakah  input "Jenis"  ada?  Jika  jenis  ada  lanjutkan,  jika  tidak ada  berhenti dan berikan  saran  untuk  kode  baru dengan urutan: input kategori - saran jenis - saran varian
 Cek apakah “Varian” sudah ada? Jika sudah ada berikan pesan kode keseluruhan (input kategori - input jenis - input varian) jika tidak ada, berikan saran dengan menampilkan pesan: input kategori | input jenis | saran varian.

## 5. Testing & Integration
Dalam  tahap  ini  tidak  hanya  menguji  desain  yang digunakan  namun  menguji  semua  sistem  yang  telah ditetapkan, seperti tidak ada error, image yang salah, pengujian sistem seperti penyimpanan data dan lain- lain.

## Tabel 4 Testing fungsi pada Aplikasi
Berdasarkan  tabel  diatas  bahwa  semua  fungsi  yang dibutuhkan sudah terintegrasi didalam aplikasi baru. Untuk  dapat  menjalankan  aplikasi  ini,  pengguna harus  berada  dalam  jaringan  LAN  milik  Perum Peruri.  Dan  aplikasi  ini  juga  dapat  diakses  pada perangkat smartphone, karena server aplikasi berada pada komputer di Unit Perencana Pengadaan.

## 6. Maintenance
Perawatan  aplikasi  penting  dilakukan  karena  selalu ada  kemungkinan  bahwa  sistem  menyisakan kesalahan-kesalahan  yang  tidak  terdeteksi  pada  saat pengujian  aplikasi.  Maka  dari  itu  Unit  Perencana Pengadaan  sepakat  untuk  mengadakan  rapat  rutin satu bulan sekali mengenai aplikasi-aplikasi yang ada pada  proses  kerja  unit  tersebut.  Apakah  ada pembenahan dan penambahan bagian aplikasi apabila diperlukan.

## D. Evaluasi
Rooijackers
Ad dalam (Hidayat, 2013) mendefinisikan  evaluasi  ialah  usaha  atau  proses dalam menentukan nilai. Secara khusus evaluasi atau penilaian  juga  diartikan  sebagai  proses  pemberian
if($id_jenis != '' OR $id_jenis != NULL){ $cek_varian = mysqli_query($koneksi, "SELECT * FROM tb_varian WHERE nama_varian LIKE '%".$pecah_varian."%' AND id_jenis IN (SELECT id FROM tb_jenis WHERE nama_jenis LIKE '%$pecah_jenis%' )  ")or die(mysqli_error($koneksi))
$hasil_cek_varian = mysqli_num_rows($cek_varian); if($hasil_cek_varian > 0){ # AMBIL DATA
$data_varian = mysqli_fetch_array($cek_varian); $id_varian = $data_varian['id']; $id_jenis_2 = $data_varian['id_jenis']; $kode_varian = $data_varian['kode_varian']; # TAMPILKAN HASIL VARIAN echo "<h3>Data sudah ada : </h3><br/>";
echo sprintf("%'.03d",$kode_kategori)." - ".sprintf("%'.03d", $kode_jenis)." - ".sprintf("%'.03d",$kode_varian)." | ".strtoupper(implode(" ", $pecah));
nilai  berdasarkan  data  hasil  pengukuran  untuk keperluan  pengambilan  keputusan.  Jadi  evaluasi merupakan  sebuah  proses  yang  dilakukan  oleh seseorang  untuk  melihat  sejauh  mana  keberhasilan sebuah  program.  Keberhasilan  program  itu  sendiri dapat dilihat dari dampak atau hasil yang dicapai oleh program tersebut.
Aplikasi baru untuk mendapatkan saran kode barang baru  telah  dibuat  dan  menurut  penulis  aplikasi  ini layak  untuk  diujicoba  dan  digunakan  pada  Unit Perencana Pengadaan.

## HASIL DAN DISKUSI
4.1 Flow proses aplikasi baru Berikut  flow  proses  pembuatan  Kode  Barang  pada aplikasi baru:

## Gambar 10 Flow proses aplikasi baru

## 4.2 Langkah penggunaan
Setelah  dilakukannya  implementasi  dan  testing aplikasi,  maka  penulis  perlu  membuat  langkah penggunaan.
Berikut  langkah-langkah  dalam  mendapatkan  saran kode  barang  baru  pada  Unit  Perencana  Pengadaan Perum Peruri:
1. Pastikan  Perangkat  terkoneksi  pada  jaringan LAN Perum Peruri
2. Untuk  mengakses  aplikasi  ini  pengguna  harus membuka web browser dan memasukan IP server pada tab URL yaitu: “10.19.22.38/app_kode_barang”
3. Masukan username dan password
4. Pilih menu Input Kode
5. Lalu  masukan  nama  barang  baru  dengan  cara memisahkannya ( tokenizing ) dengan vertical bar (|).  Format:  nama_kategori  |  nama_jenis  | nama_varian.
6. Klik  proses,  maka  didapatkanlah  saran  kode barang baru.
4.3 Pengujian Aplikasi baru Untuk mendapatkan kode barang baru dan nilai rata- rata  pada  aplikasi  baru,  penulis  mengujinya menggunakan  input  data  baru  dengan  nama: “NICKEL  ALLOYS  STEEL”.  Pengujian  ini  sama seperti pengujian aplikasi sebelumnya, karena penulis ingin melihat hasil rata-rata dengan parameter input yang  sama.  Pengujian  dimulai  dari  proses  masuk aplikasi sampai mendapatkan kode barang baru.
Tabel 5 Pengujian pada aplikasi baru Proses Pengguna Rata- rata 1 2 3 4 1 Masuk ke aplikasi 19  30  27  23  24.75 2 Input nama barang baru 29  44  35  30  34.5 Total 48  74  62  53 59.25
Dari  hasil  ujicoba  aplikasi  pada  tabel  diatas, pengguna mendapatkan kode barang baru membutuhkan  waktu  rata-rata  59  detik  atau  apabila dibulatkan hanya membutuhkan waktu 1 menit.
4.4 Perbandingan Aplikasi Untuk  membandingkan  aplikasi,  maka  penulis membuat  grafik  batang  agar  dapat  memperjelas perbandingan  antara  proses  aplikasi  lama  dengan proses aplikasi yang baru.

## Gambar 11 Chart perbandingan Aplikasi
Data  grafik  diambil  dari  hasil  pengujian  aplikasi dengan  parameter  yang  sama.  Berdasarkan  grafik diatas, maka dapat dihitung efisiensi waktu sebanyak 197 detik atau 3 menit 17 detik.
Nilai  detik  pada  aplikasi  sebelumnya  akan  berbeda sesuai  dengan  input  nama  barang  lainnya  oleh
Penerimaan Dokumen Masuk ke Aplikasi menginputkan nama barang baru mendapatkan kode barang terakhir 256 59 0 50 100 150 200 250 300 Rata-rata Det ik Aplikasi Lama Aplikasi Baru
pengguna,  karena  ada  tahap  proses  mencari ketetanggan secara manual.
Namun  untuk  aplikasi  yang  diajukan  penulis,  hasil nilai  kecepatannya  tidak  akan  jauh  berbeda  karena ada  proses  pencarian  ketetanggaan  yang  sudah
terintegrasi  dalam  aplikasi.  Maka  dari  itu  tahap pencarian  manual  tersebut  hilang  dari  tahap pembuatan kode barang baru pada aplikasi ini.

## 4.5 User Acceptance Test
Tabel 6 Pertanyaan Kuisioner No Pertanyaan 1 Pertanyaan 2 Pertanyaan 3 Dengan adanya Aplikasi Saran Pembuatan Kode Barang Baru apakah membantu Anda dalam proses membuat Kode Barang? Dengan  adanya  Aplikasi Saran Pembuatan  Kode  Barang  Baru apakah  membantu  Anda  dalam proses pencarian informasi terkait Kategori Barang ?
Dengan  adanya  Aplikasi Saran
Pembuatan  Kode  Barang  Baru, apakah  membantu  Anda  dalam mengambil keputusan kode barang yang akan dibuat? SM CM TM SM CM TM SM CM TM 1 ✓ ✓ ✓ 2 ✓ ✓ ✓ 3 ✓ ✓ ✓ 4 ✓ ✓ ✓
SM = Sangat Membantu CM = Cukup Membantu TM = Tidak Membantu

## KESIMPULAN DAN STUDI LANJUTAN
Berdasarkan  teori  dan  pembahasan  pada  bab-bab sebelumnya  yang  telah  dilakukan  penulis,  maka kesimpulannya sebagai berikut:
1. Metode yang diusulkan yaitu  K-Nearest Neighbor  berhasil  diimplementasikan  untuk menyelesaikan  kasus  dalam  pembuatan  kode barang baru.
2. Telah dibangun aplikasi Saran Pembuatan Kode Barang  Baru untuk  membantu  pengguna menginput  kode  barang  baru  berdasarkan  saran dari algoritma K-Nearest Neighbor.
3. Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian,  aplikasi ini  dapat  menghasilkan  efesiensi  waktu  yang cukup  baik.  Pengguna  akan  mendapatkan  saran kode barang baru hanya dalam waktu 1 menit.
4. Berdasarkan hasil kuisioner yang telah diberikan kepada 4 pengguna di Unit Perencana Pengadaan,
Perum  Peruri  maka  dapat  dikatakan  hasilnya ialah berhasil sesuai dengan fungsinya.
5. Penulis  berharap  agar  aplikasi  ini  terus  dipakai dan  dikembangkan  guna  mempermudah  proses kerja  dalam  pembuatan  kode  barang  baru  pada Unit Perencana Pengadaan, Perum Peruri.
Berdasarkan  kesimpulan  dan  analisis  laporan,  saran dari peneliti untuk penelitian lebih lanjut yaitu: 1. Penelitian  lebih  lanjut  dapat  menerapkan  dan melakukan optimasi terhadap metode K-Nearest Neighbor  dengan  menambah  jumlah  data  untuk menghasilkan hasil training yang variatif.
2. Dikembangkannya penelitian yang lebih mendalam  tentang  algoritma  untuk  optimasi metode K-Nearest Neigbor.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,
R. (2016). Pengertian Algoritma Pemrograman.
Ariani  Sukamto,  R.  (2011). Modul  Pembelajaran Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Terstruktur
dan Berorientasi Objek) . Bandung: Modula. https://doi.org/09201.1462
Daniel T. Larose, P. D. (2005). Data Mining Methods and  Models. Biometrics , 32 (1),  15. https://doi.org/10.1111/j.1541-
0420.2008.00962_9.x
Departemen  Kebijakan  Kebijakan  Pengadaan  dan Pergudangan. (2015). Hasil rapat mengenai kategori barang.pdf.
Feldman,  R.  and  J.  S.  (2006). The  Text  Mining
Handbook:  Advanced  Approaches  in
Analyzing  Unstructured  Data .  New  York: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO97805115469 14
Gata, W. (2017). Akurasi Text Mining Menggunakan
Algoritma K-Nearest Neighbour pada Data Content  SMS-Gateway. Jurnal  Format ,
6 (5), 1–5.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts,
Models and Techniques (Vol. 12). https://doi.org/10.1007/978-3-642-19721-5
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts  and  Techniques . San  Francisco,
CA, itd: Morgan Kaufmann . https://doi.org/10.1016/B978-0-12-
381479-1.00001-0
Hidayat,  D.  (2013).  Sistem  Evaluasi  Pendidikan. Pendidikan , 1 , 1.
Karyana, A. (2012). Klasifikasi Barang, 95.
Pemerintah RI, P. (2003). Undang-Undang Republik Indonesia  Nomor  19  Tahun  2003  Tentang Badan  Usaha  Milik  Negara, 19 (BADAN USAHA MILIK NEGARA).
Pemerintah  RI,  P.  (2006).  Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia  Tentang  Perusahaan
Umum Percetakan Uang
Republik
Indonesia  (Perum  Peruri), 32 (PERUM PERURI), 15.
Points, T. (2017). Software Development Life Cycle.
Rasyidi,  F.  A.,  &  Fitrianah,  D.  (2017). Aplikasi Berbasis  Web  Untuk  Prediksi  Penjurusan Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Algoritma KNN  (K-Nearest  Neighbor) .  Universitas Mercu Buana. Retrieved from http://digilib.mercubuana.ac.id/skripsi1.ph p?ID_Skripsi=0000041915&NIM=415130 10060
Resti Hutami, E. Z. A. (2016). Implementasi Metode
K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Furniture  Pada Cv. Octo Agung Jepara.
Ricky Imanuel Ndaumanu, Kusrini, M. R. A. (2014). Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa  dengan  Metode  K-Nearest Neighbor. Jatisi , 1 (1), 1–15.
Sazaki,  Y.,  &  Aramadhan,  A.  (2005).  Rock  Genre
Classification Using, (1), 81–83.
Sekretaris  Negara  Republik  Indonesia.  (2004).
Keputusan  Presiden  Republik  Indonesia Nomor 88 Tahun 2004 Tentang Pengelolaan Informasi Kependudukan.
Sujarweni,  V.  W.  (2017).  Implementasi  Penentuan
Harga  Pokok  Produksi  Untuk  Mencapai Laba  Optimal  (Studi  Pada  Sentra  Ukm Industri  Bakpia  Di  Wilayah  Minomartani Sleman Yogyakarta). Jurnal Riset Akuntansi  Dan  Keuangan , 4 (3),  1111–
1124.
https://doi.org/10.17509/jrak.v4i3.4665
Tiaratuti,  A.  D. (2014).  Peramalan  Penjualan Mobil Pada Pt Bengawan, 8.
www.techopedia.com. (n.d.). Data Collection.