……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-3471 (Cetak)
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3641 (Online)

## IMPLEMENTASI APLIKASI SEDERHANA DENGAN KLASIFIKASI PENJUALAN BERBASIS K-NEAREST NEIGHBOR PADA APLIKASI DESKTOP
Oleh
Rosalia Hadi 1 , I Gusti Ayu Desi Saryanti 2 , I Gusti Ngurah Ady Kusuma 3 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM, Bali.
3 Program Studi Sistem Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali. Email: 1 rosa@stikom-bali.ac.id , 2 desi@stikom-bali.ac.id , 3 ady_kusuma@stikom-bali.ac.id

## Abstrak
Klasifikasi penjualan merupakan hal yang penting dalam proses penjualan, terutama pada bisnis perdagangan yang selain menjual secara eceran juga menjual secara grosir. Klasifikasi ini sangat berguna karena dapat memberikan gambaran terhadap pengelola usaha untuk menganalisa serta menentukan  rencana  pengembangan  usaha.  Klasifikasi  juga  dapat  digunakan  oleh  pengusaha untuk  menentukan  potongan  harga  yang  dapat  diberikan.  Kenyataannya  masih  banyak  aplikasi POS  yang  belum  menyediakan  fitur  ini.  Penelitian  ini  memberikan  gambaran  bagaimana klasifikasi sederhana, seperti kNN, dapat diimplementasikan dalam sebuah aplikasi. Implementasi dilakukan  pada  lingkung  aplikasi  Desktop  berbasis  Windows  dengan  memanfaatkan  .NET Framework dan diuji dengan menggunakan metode perhitungan presisi. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa klasifikasi dapat diimplementasikan dan cukup akurat.
Kata Kunci: Klasifikasi, k Nearest Neighbor, NET Framework

## PENDAHULUAN
Sebuah  usaha  sangat  erat  dengan  proses yang  disebut  dengan  transaksi  perdagangan. Transaksi  perdagangan  adalah  suatu  kegiatan dalam perdagangan dimana terjadinya persetujuan  jual  beli  antar  dua  pihak  terhadap objek  tanpa  adanya  kerugian  dan  konflik. Transaksi  perdagangan  ini  biasanya  akan dicatat dalam sebuah pembukuan agar pedagang dapat mengetahui berapa keuntungan yang diperoleh.
Seiring dengan berkembangnya teknologi komputasi  yang kini dapat  lebih mudah untuk dinikmati  oleh  masyarakat,  proses  pencatatan dapat  dilakukan  secara  langsung  dan  otomatis pada  komputer  [1].  Proses  pencatatan  ini dilakukan  langsung  pada  saat  transaksi penjualan  berlangsung  sehingga  memastikan setiap  penjualan  akan  tercatat.  Untuk  dapat melakukan hal tersebut, banyak pedagang yang memanfaatkan beberapa aplikasi untuk mencatatnya  seperti  aplikasi  Microsoft  Excel atau bisa menggunakan aplikasi yang memang khusus  dibuat  untuk  menangani  pencatatan
penjualan  secara  langsung  seperti  aplikasi point-of-sale (POS). Pencatatan dengan aplikasi  POS  memungkinkan  pengguna  dapat langsung  mendapatkan  laporan  omzet  dengan cara  lebih  mudah  [2].  Aplikasi  ini  juga  tidak hanya  digunakan  oleh  pedagang-pedagang dalam skala menengah atau besar, usaha dalam skala  mikro  dan  kecil  (UKM)  juga  sudah memulai  penggunaan  aplikasi  POS  untuk membantu proses pencatatan penjualan seperti yang  dilakukan  pada  kegiatan  [3].  Pada kegiatan  tersebut  aplikasi  POS  dimanfaatkan untuk mencatat penjualan yang dilakukan oleh pelaku usaha UKM.
Untuk  menarik  minat  belanja  calon pelanggan,  maka  salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  oleh  pedagang  adalah  dengan memberikan  potongan  harga  pada  beberapa jenis pembelian yang dilakukan oleh pelanggan.  Potongan  harga  ini  tentunya menjadi  daya  tarik  bagi  pelanggan  karena pelanggan merasa diuntungkan dapat berbelanja dengan harga yang lebih terjangkau. Dalam  penentuan  proses  jumlah  potongan
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
harga yang didapatkan, ada beberapa hal yang dapat  dijadikan  acuan.  Salah  satu  acuan  yang dapat  diberikan  adalah  penggolongan  jenis penjualan yang terjadi dan kemudian memberikan  potongan  harga  sesuai  dengan golongan atau klasifikasi penjualan.
Pada transaksi penjualan yang dilakukan pada UMK, mayoritas penggolongan dilakukan dengan  cara  subjektif  dari  pemilik  usaha  dan cenderung  keputusan  instan  sehingga  sulit untuk menentukan golongan penjualan. Apalagi  jika  pada  saat  penjualan  terjadi, pemilik  usaha  UMK  tidak  hadir  di  lokasi. Untuk itu perlu sebuah metode klasifikasi yang dapat  dilakukan  secara  otomatis  berdasarkan histori  penggolongan  penjualan  yang  sudah dilakukan sebelumnya. Klasifikasi data merupakan  sebuah  tindakan  analisis  terhadap sebuah  data  dengan  mengelompokan  data tersebut [4].
Salah  satu  metode  klasifikasi  yang banyak  digunakan  adalah  k-Nearest  Neighbor atau k-NN. Metode ini merupakan metode yang bersifat supervised  learning dengan  proses klasifikasi  yang  didasarkan  pada  jarak  data dengan data lainnya yang sudah dikelompokan kemudian  menghitung  jumlah  data  dari kelompok  mana  yang  paling  dekat  dan terbanyak  dari  sebuah  kategori  k  [5].  Hal tersebut  yang  menjadi  dasar  cara  kerja  dari metode  k-NN  dengan  proses  klasifikasi  yang didasarkan  pada  atribut  dari  data  tersebut. Proses klasifikasinya memanfaatkan data acuan yang berasal dari latihan pengenalan data ( data training).
Cara  kerja  dari  metode  k-NN  ini tergolong  sederhana  untuk  dipelajari  oleh pengguna aplikasi dan dapat diimplementasikan  ke  dalam  sebuah  aplikasi. Seperti pada penelitian [6] yang menghasilkan sebuah perancangan implementasi k-NN dalam klasifikasi  penjualan  dan  membantu  pedagang untuk  menentukan  golongan  penjualan  yang terjadi  ke  dalam  beberapa  golongan.  Hasil penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  k-NN dapat  diimplementasikan  dan  dimungkinkan
untuk  menghasilkan  klasifikasi  yang  sesuai dengan data training .
Aplikasi  desktop  merupakan  aplikasi yang  dapat  berjalan  tanpa  adanya  koneksi internet  atau  biasa  disebut  dengan offline application . Karena tidak diperlukannya koneksi  internet,  maka  aplikasi  ini  wajib dipasang  terlebih  dahulu  pada  komputer pengguna yang telah dilengkapi sistem operasi. Tidak  diperlukannya  koneksi  internet  pada aplikasi  ini,  memungkinkan  aplikasi  untuk berjalan  di  daerah-daerah  pedalaman  yang belum  memiliki  koneksi  internet  atau  kondisi koneksi internet tidak berjalan stabil. Tentunya hal  ini  menguntungkan  usaha  mikro  dan  kecil yang  ada  di  pedalaman  karena  dapat  berdisi sendiri.
Implementasi  aplikasi  desktop  dapat dilakukan  dengan  memanfaatkan  beberapa peralatan kerangka kerja (framework) pemrograman  seperti  .NET,  JAVA  ataupun yang  lainnya.  Beberapa  implementasi  aplikasi tersebut  sangat  bergantung  pada  tujuan  atau target  dari  sistem  operasi  dimana  aplikasi tersebut  nantinya  dijalankan.  Jika  aplikasi tersebut  dijalankan  pada  sistem  operasi  yang beragam, maka  biasanya  pilihan  dapat menggunakan bahasa pemrograman open script seperti  JAVA.  Namun  jika  aplikasi  yang dihasilkan  nantinya  hanya  akan  berjalan  di sistem operasi Windows, maka dapat menggunakan  .NET.  Penelitian  ini  dalam pembahasannya menyertakan bagaimana implementasi aplikasi tersebut dengan menggunakan .NET.
Implementasi  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  implementasi  klasifikasi penjualan yang diterapkan pada sebuah aplikasi berbasis  desktop  yang  berjalan  pada  sistem operasi  Windows.  Hal  ini  dipilih  karena mayoritas  dari  pengguna  komputer  cenderung menggunakan Windows sebagai sistem operasinya karena kemudahan dalam penggunaannya.  Selain  itu  aplikasi  yang diimplementasikan juga akan menerapkan kNN untuk melakukan proses klasifikasi.
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-3471 (Cetak)
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3641 (Online)
Harapannya  dengan  adanya  implementasi  ini, dapat  membantu  pengusaha  usaha  UMKM dapat melakukan klasifikasi jenis penjualannya lebih baik.

## LANDASAN TEORI
Untuk  dapat  melakukan  implementasi terhadap aplikasi  sederhana dengan klasifikasi penjualan  berbasiskan  metode  k-NN  pada aplikasi  desktop,  maka  beberapa  teori  yang digunakan  sebagai  landasan  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Klasifikasi Data
Klasifikasi  data  adalah  pengelompokan sekumpulan  data  yang  berpatokan  pada  satu atau  beberapa  variabel  yang  dimana  nilainya berasal  dari  properti  dari  data  dan  sering digunakan  dalam  kegiatan  proses  pengolahan data  seperti data  mining [4].  Klasifikasi  data tidak  mengharuskan  menggunakan  seluruh variabel yang tersedia sebagai acuan pengklasifikasian  data,  namun  setiap  variabel yang dipilih nantinya akan menjadi faktor kunci keberhasilan dari proses klasifikasi. Klasifikasi data bertujuan agar data-data yang sebelumnya belum  teridentifikasi  jenis  dan  kelompoknya, dapat  diidentifikasi  nanti.  Tujuan  akhirnya adalah  agar  data  tersebut  dapat  dipelajari  dan menjadi data acuan untuk proses lainnya.
Proses
klasifikasi umumnya menggunakan data  training atau  data  latihan yang  sebelumnya  telah  dilakukan  proses klasifikasi  secara  manual  oleh  pengembang atau  pembuat  aplikasi.  Proses  klasfikasi nantinya  akan  menggunakan  acuan  dari  data klasifikasi  untuk  dapat  menentukan  data  yang akan  diklasifikasi.  Metode  yang  diguanakan bisa  dengan  mencocokan  kemiripan  data, kedekatan  sebuah  data  atau  mungkin  dengan memperhitungan  radius  data  training  terhadap data baru yang diklasifikasikan.
2. K-Nearest Neighbor k-NN  adalah supervised  learning yang mengklasifikasikan  berbagai  data  dengan menghitung  jarak  data  terhadap  data  yang
sudah diklasifikasikan sebelumnya dan dihitung  jumlah  data  paling  banyak  dan  yang terdekat  dengan  data  baru  tersebut  sejumlah nilai k tersebut  [5].  Acuan  dalam  proses klasifikasinya  adalah  properti  yang  dimiliki oleh  masing-masing  data  tersebut  yang dicocokan  dengan  data  yang  sudah  diolah sebelumnya dan memiliki klasifikasinya.
Pada  proses  pengklasifikasian,  k-NN menghitung  jarak  antara  dua  buah  data berdasarkan variabel yang digunakan tersebut. Perhitungan jaraknya menggunakan persamaan Euclidean Distance [7]. Secara umum Euclidean  Distance  merupakan  dasar  dari teorema  Phytagoras  yang  menggunakan  nilai pangkat  dari  dua  atau  lebih  bilangan, tergantung  dari  dimensi  atau  variabel  yang digunakan,  kemudian  menjumlahkan.  Hasil dari  penjualan  bilangan  tersebut  kemudian ditarik akar pangkatnya sehingga menghasilkan jarak antara 2 buah titik. Proses perhitungan ini nantinya  dilakukan  dari  satu  titik  terhadap seluruh titik lainnya dan hanya mengambil titik terdekat sejumlah k tersebut. 3. Point of Sales (POS)
Point of sales (POS) merupakan titik tepat dimana waktu dan tempat saat sebuah transaksi penjualan ataupun transaksi pembelian tercatat [8]. Untuk mempermudah proses pencatatannya  digunakan  teknologi  informasi agar  pencatatan  transaksi  dapat  dilakukan dengan  cepat  dan  hal  ini  yang  mendasari adanya  aplikasi  POS  yang  saat  ini  banyak digunakan  oleh  beberapa  usaha,  baik  usaha mikro  hingga  ke  usaha  besar.  Segala  jenis transaksi  usaha  dapat  dicatatkan  kedalam aplikasi  tersebut,  sehingga  data-data  transaksi dapat diakses lebih cepat dan mudah.
4. .NET Framework
Framework atau  kerangka  kerja  .NET merupakan  sebuah  paket  kerangka  kerja  yang tersusun dari kumpulan Application
Programming Interface atau biasa disebut APIs.
Tujuan  dari framework ini  adalah  untuk menyederhanakan proses pembangungan aplikasi  [9].  Baik  dari  fungsi  dasar  maupun
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
prosedur yang kompleks hingga akses terhadap perangkat  keras  komputer  disediakan  oleh framework .NET sehingga pengembang aplikasi  tidak  perlu  membangun  aplikasi  dari tahap awal atau from the scratch.
Selain fungsi dan prosedur yang lengkap, .NET Framework
juga menyediakan lingkungan kerja testing atau runtime
environment bagi
aplikasi yang
diimplementasikan dengan framework ini yang disebut  dengan  Common  Language  Runtime atau  CLR.  Nantinya  aplikasi  yang  diuji  atau dijalankan akan dijalankan dalam lingkup CLR ini  sehingga  CLR  berfungsi  layaknya  sebuah host dari sebuah aplikasi yang menghubungkan aplikasi  yang  dibangun  dengan  sistem  operasi yang  digunakan.  CLR  juga  bertindak  sebagai manajer  sumber  daya  komputer  bagi  aplikasi termasuk  pengalokasian  memory  untuk  setiap variabel yang digunakan, garbage collector dan juga  menangani  masukan  dari  keyboard  serta keluaran menuju monitor komputer.
Framework  .NET  digunakan  secara massif  pada  aplikasi  yang  berjalan  di  sistem operasi  Windows  dan  juga  digunakan  sebagai bahan ajar pada beberapa course programming yang  dijelaskan  oleh  [10]  yang  menjelaskan kemudahan dalam penggunaan .NET Framework dalam membangun aplikasi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  membahas  bagaimana mengimplementasikan  metode  kNN  kedalam sebuah  aplikasi  secara  sederhana  sehingga dapat membantu pengguna aplikasi untuk dapat mengklasifikasikan jenis penjualannya. Dalam penelitian  ini  menggunakan  3  tahap  dalam metodenya yaitu sebagai berikut.
1. Perancangan Aplikasi
Tahap perancangan aplikasi adalah tahap dimana dilakukan proses perancangan dimulai dari  perancangan  alir  program,  algoritma program,  perancangan  aliran  data,  dan konseptual basis data.
2. Implementasi Sistem
Tahap implementasi sistem adalah tahap dimana  rancangan  aplikasi  yang  telah  dibuat sebelumnya diimplementasikan kedalam sebuah  kode  program  yang  nantinya  akan dieksekusi. Pada tahap ini termasuk melakukan perancangan antarmuka aplikasi hingga penulisan kode program.
3. Evaluasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  dimana rancangan  aplikasi  yang  sebelumnya  telah dituliskan  ke  dalam  baris  kode  program, dieksekusi dan diuji fungsionalitasnya. Tujuannya  adalah  menguji  kesesuaian  antara rancangan  aplikasi  sudah  sesuai  dengan  apa yang  diimplementasikan  serta  melihat  hasil kesesuaian klasifikasinya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  metode  penelitian  yang dibahas  sebelumnya,  penelitian  ini  kemudian membahas  bagaimana  hasil  dari  ketiga  tahap yang sebelumnya telah disampaikan, dijalankan dan diimplementasikan.
Langkah pertama yang dilakukan adalah merancang  bagaimana  aliran  penggunaan program  nantinya  berjalan  secara  garis  besar. Pengguna  aplikasi  nantinya  akan  memasukan barang-barang  yang  dijual  kedalam  keranjang belanja virtual. Aplikasi nantinya secara reaktif akan melakukan klasifikasi terhadap probabilitas  golongan  penjualan  tersebut  yang didasarkan  pada  total  nilai  transaksi  saat  itu. Kemudian setelah aplikasi selesai menghitung, aplikasi  akan  menampilkan  sugesti  potongan harga yang dapat diberikan sesuai dengan hasil klasifikasinya.  Kemudian  pengguna  dapat menyesuaikan hasil klasfikasinya maupun nilai diskon  yang  ingin  digunakan  dalam  aplikasi tersebut dan dapat menyimpan data tersebut ke dalam basis data jika sudah selesai menginputkan  daftar  barang.  Gambar  1 merupakan rancangan alir aplikasi secara garis besar.
Gambar 1.  Rancangan aliran aplikasi
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-3471 (Cetak)
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3641 (Online)
Sumber rancangan dikutip dari [6] Aplikasi  ini  nantinya  hanya  digunakan oleh  1  jenis  pengguna  yang  disebut  sebagai admin.  Admin  dapat  melakukan  beberapa  hal saat  menggunakan  aplikasi  seperti  admin bertugas menentukan klasifikasi yang terdaftar pada  sistem  dan  diskon  yang  dapat  diberikan pada  masing-masing  klasifikasinya.  Admin juga  bertugas  untuk  memasukan  data  hasil penglasfikasian  awal  atau data  training yang dimana  nantinya  aplikasi  akan  berpedoman pada  data  ini  dalam  melakukan  proses klasifikasi.  Kemudian  admin  juga  bertugas
untuk  memasukan  data  penjualan  yang dilakukan dan aplikasi akan melakukan proses klasfikasi  pada  data  tersebut.  Gambar  2 merupakan diagram konteks dari aplikasi. Gambar 2.  Rancangan diagram konteks
Sumber rancangan dikutip dari [6] Berdasarkan  rancangan  yang  dibahas sebeluumnya,  dilakukan  analisa  terhadap kebutuhan  tabel  yang  berfungsi  sebagai penyimpan data, baik data training maupun data penjualan.  Aplikasi  menggunakan  4  tabel seperti  yang  tergambar  pada  konseptual database pada Gambar 3. Masing-masing tabel memiliki perannya tersendiri yaitu tb- datatraining digunakan untuk menampung data latihan  sebelum  aplikasi  digunakan,  tb- databarang merupakan tabel yang menampung data-data barang yang akan dijual nantinya, tb- datapenjualan merupakan tabel yang menyimpang  data-data  penjualan  yang  terjadi yang  dimana  disimpan  oleh  admin  dan  tb- datatipepenjualan adalah tabel yang menyimpan  jenis  atau  kelompok  klasifikasi yang  nantinya  akan  dilakukan  oleh  aplikasi yang  dimana  juga  menyimpan  saran  nilai potongan harga yang dapat diberikan berdasarkan hasil klasifikasi penjualan.
Gambar 3.  Rancangan diagram konteks
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Sumber rancangan dikutip dari [6] Berdasarkan  pembahasan  bagaimana rancangan  aplikasi  ini,  dilanjutkan  dengan tahap  perancangan  desain  antarmuka  dari aplikasi.  Tampilan  aplikasi  yang  digunakan dibuat  sederhana  yang  mengakomodir  fitur- fitur esensial yang diperlukan dalam melakukan pengujian terharap aplikasi ini. Pada antarmuka tersebut,  admin  akan  menginputkan  data penjualan yang akan diklasifikasikan menggunakan  k-NN.  Antarmuka  aplikasi tercantum  pada  Gambar  4.  Terdapat  sebuah viewtable yang  digunakan  sebagai  keranjang virtual  dan sebuah textbox untuk  mencari data barang.
Gambar 4. Antarmuka aplikasi
Setelah  aplikasi  dibangun  kemudian dilakukan  pengujian  untuk  melihat  kesesuaian aplikasi terhadap hasil yang dimunculkan yang dihitung  secara  manual.  Terdapat  3  kategori
klasifikasi yaitu, penjualan normal, semi besar dan partai besar. Tabel 1 merupakan data yang akan digunakan dalam pengujian.
Tabel 1. Data pengujian yang digunakan
Kemudian  data  tersebut  digunakan sebagai data training pada pengujian. Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi terhadap 5 data baru yang didasarkan pada data training  sebelumnya  dan  menghasilkan  data pengujian pada Tabel 2.
Tabel 2. Data pengujian aplikasi
Pada tabel tersebut, terlihat bahwa terjadi kesalahan  klasifikasi  pada  pengujian  pertama, yang dimana seharusnya adalah diklasifikasikan ke Semi Besar, namun ternyata diklasifikasikan oleh aplikasi Normal. Berdasarkan hasil tersebut selanjutnya dilakukan  analisa  terhadap  pengujian  tersebut yang tercantum pada Tabel 3.

## Tabel 3. Analisis data pengujian
……………………………………………………………………………………………………...
……………………………………………………………………………………………………... ISSN 2798-3471 (Cetak)
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3641 (Online)
No Data Training Eucliden Distance Jenis Pada Training 1 4,12 Semi Besar 2 150000 Normal 3 900000 Partai Besar 4 150000 Semi Besar 5 150000 Normal 6 300000 Normal 7 330000 Normal 8 385000 Partai Besar 9 280000 Semi Besar 10 185000 Partai Besar
Terlihat pada bahwa hasil pemilihan pada 5  terdekat  dari  data  training  disusun  dari komposisi 2 Semi Besar, 2 Normal dan 1 Partai Besar.  Terlihat  bahwa  jenis  semi  besar  dan normal  memiliki  jumlah  yang  sama,  hal  ini mengakibatkan aplikasi tidak dapat menentukan  dengan  baik  tergolong  jenis transaksi apa dari penjualan tersebut. Berdasarkan tabel tersebut dapat dihitung nilai presisi  dari  proses  klasifikasinya  sebagai berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
= 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 4 4 + 1

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =  0,8
Nilai  presisi  yang  didapatkan  adalah  0,8 atau  dalam  skala  persentase  adalah  sebesar 80%.  Nilai  ini  didapatkan  berdasarkan  dari  5 pengujian, terjadi klasifikasi yang belum tepat sebanyak 1 jenis penjualan.

## PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan  pemaparan  yang  telah dilakukan, beserta implementasi dan pengujian yang dilaukan, maka dapat disimpulkan bahwa metode  kNN  dapat  digunakan  sebagai  alat bantu untuk mengklasifikasikan data penjualan. Namun demikian metode ini masih menghasilkan  nilai  presisi  sebesar  80% sehingga masih belum dapat digunakan sebagai
metode automasi penuh dan perlu pengawasan dalam penggunaannya. Aplikasi yang dibangun menggunakan metode Object Oriented Programming  dengan  Class  sehingga  dapat diintegrasikan  sebagai  plugins  pada  aplikasi lainnya.
Saran Ketika dilakukan ujicoba pada implementasi  ini  didapatkan  bahwa  terjadi lagging  pada  saat  melakukan  transaksi penjualan. Hal ini semakin tinggi ketika jumlah data  atau  barang  penjualan  yang  bertambah. Diperlukan  metode  pararel  processing  untuk memaksimalkan  kinerja.  Selain  itu  metode kNN  ini  perlu  didukung  dengan  pemrosesan lanjutan  terutama  jika  terjadi  jumlah  data mendekati
yang
sama. Bisa mempertimbangkan  rata-rata  nilai  Euclidean Distance dari masing-masing kategori.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  R.  Roosdhani,  P.  A.  Wibowo,  and  A. Widiastuti, "Analisis Tingkat Penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi pada Usaha  Kecil  Menengah  di  Kab.  Jepara," Jurnal Dinamika Ekonomi & Bisnis, vol. 9, no. 2, 2012.
[2]  A. M. Buttenheim, J. Havassy, M. Fang, J. Glyn, A. E. J. J. o. t. A. o. N. Karpyn, and Dietetics, "Increasing supplemental nutrition  assistance  program/electronic benefits  transfer  sales  at  farmers'  markets with  vendor-operated  wireless  point-of- sale  terminals,"  vol.  112,  no.  5,  pp.  636- 641, 2012.
[3]  I.  G.  N.  A.  Kusuma  and  R.  A.  N.  Diaz, "Digitalisasi Pencatatan Penjualan Industri Rumah  Tangga  My-Popcorn  di  Denpasar Bali," WIDYABHAKTI  Jurnal  Ilmiah Populer, vol. 3, no. 1, pp. 32-37, 2020.
[4]  I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,
"Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor," Simetris: Jurnal Teknik Mesin,
………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 10, no. 2, pp. 421-432, 2019.
[5]  M. Rivki and A. M. Bachtiar, "Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Pengklasifikasian Follower  Twitter  yang  Menggunakan Bahasa Indonesia," Jurnal Sistem Informasi, vol. 13, no. 1, pp. 31-37, 2017.
[6]  R.  Hadi  and  I.  G.  B.  P.  Sidhiantara, "Analisis  Perancangan  Aplikasi  Saran
Pemberian  Diskon  dengan  Metode  K-
Nearest Neighbor pada Usaha Percetakan,"
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer, vol.
10, no. 1, pp. 37-44, 2021.
[7]  L.  Liberti,  C.  Lavor,  N.  Maculan,  and  A. Mucherino, "Euclidean distance geometry and  applications," SIAM  review, vol.  56,
no. 1, pp. 3-69, 2014.
[8]  C.  Hines  and  A.  Youssef,  "Machine Learning  Applied  to  Point-of-Sale  Fraud Detection," in International Conference on Machine  Learning  and  Data  Mining  in Pattern  Recognition ,  2018:  Springer,  pp.
283-295.
[9]  M.  Jailia,  A.  Kumar,  M.  Agarwal,  and  I. Sinha,  "Behavior  of  MVC  (Model  View Controller) based Web Application
developed in PHP and. NET framework," in 2016  International  Conference  on  ICT in  Business  Industry  &  Government
(ICTBIG) , 2016: IEEE, pp. 1-5.
[10] D.  Solis  and  C.  Schrotenboer,  "C#  and. NET Core," in Illustrated C# 7 : Springer,
2018, pp. 17-22.