## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1576 − 1581 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2579

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbour dalam Memprediksi Stok Sepeda Motor
Desyanti 1,* , Denok  Wulandari 2
1 Teknik Informatika,  Sekolah Tinggi Teknologi  Dumai, Dumai, Indonesia
2 Teknik Komputer,  Amik Tridharma  Pekan Baru, Pekan Baru, Indonesia Email: 1,* desyanti734@gmail.com, 2 denokwulandari@gmail.com Email  Penulis Korespondensi:  desyanti734@gmail.com Submitted: 23/11/2022 ; Accepted: 24/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− PT. Dasatama  Cemerlang  Motor  merupakan  perusahaan yang bergerak dibidang otomotif.   Dengan adanya persaingan diantara  industri  otomotif  yang  semakin  ketat,  perusahaan  dituntut  untuk  mampu  menangani  persaingan  antar  industri.  Sistem penjualan  PT.  Dasatama  Cemerlang  Motor   menggunakan  sistem  tunai  ataupun  kredit.  Setiap  penjualan  sepeda  motor  admin menginput  data  penjualan  menggunakan Ms.Excel .  Walaupun Ms.Excel memiliki  banyak fitur dan fungsi yang digunakan  untuk mengolah angka  tetapi  tidak dapat  memprediksi  penjualan  sepeda motor pertahunnya untuk masa yang akan datang sebagai acuan dalam strategi pemasaran. Oleh karena itu maka diperlukan peramalan yang nantinya akan membantu perusahaan untuk mengetahui kecenderungan  jumlah penjualan sepeda motor untuk tahun mendatang.Algoritma  KNN adalah  salah satu metode  yang digunakan untuk  analisis  klasifikasi,  namun  beberapa  dekade  terakhir  metode  KNN  juga  digunakan  untuk  prediksi.  KNN  mencari  jarak terdekat  antara  data  yang akan dievaluasi  dengan  K tetangga  ( neighbor ) terdekatnya.  Adapun hasil yang dicapai  pada  penelitian ini menghasilkan  jumlah sepeda motor untuk setiap merek yang akan terjual  di tahun 2022 yang diperoleh dari penambahan 5 unit sepeda  motor  untuk setiap  penjualan  masing-masing  merk   sepeda  motor.  Berdasarkan  hasil  penelitian  tingkat  akurasi  prediksi menggunakan metode  KNN sebesar 97 %.
Kata Kunci: Algoritma KNN; Peramalan;  Sepeda Motor;
Abstract −PT. Dasatama Cemerlang Motor is a company engaged in the automotive sector. With the increasingly fierce competition among the automotive  industry, companies are required to be able to handle inter-industry competition.  Sales system PT. Dasatama Cemerlang Motor uses a cash or credit system. For every motorcycle sale, the admin inputs sales data using Ms.Excel. Even though Ms.Excel has many features and functions that are used to process numbers, it cannot predict annual motorcycle sales for the future as a reference in marketing  strategy. Because of that, forecasting is needed which will help the company to find out the trend in the number of motorcycle  sales for the coming year. The KNN algorithm  is one of the methods used for classification  analysis, but in the last few decades  the KNN method has also been used for prediction.  KNN looks for the shortest distance  between the data  to be evaluated  and its K closest neighbors. The results achieved  in this study resulted  in the number of motorcycles  for each  brand that will be sold in 2022 obtained from the addition of 5 motorcycles for each sale of each motorcycle  brand. Based on the research results, the prediction  accuracy rate using the KNN method is 97%.
Keywords : KNN Algorithm;  Forecasting; Motorcycle;

## 1. PENDAHULUAN
Perkemba nga n teknologi informa si mempermuda h dan meningka tkan kualita s di dunia  pendidika n[1]. Ta k terkecua li da la m dunia  bisnis da n perda ga nga n. Oleh ka rena  itu sebua h perusahaan a taupun toko sa nga t dituntut untuk mengikuti perkemba nga n, a ga r bisa  terus da n teta p berta ha n pa da dunia bisnis perda ga nga n denga n memanfaatkan teknologi demi persa inga n da n kema juan.
PT.  Da sa ta ma Cemerla ng Motor   merupa kan perusa haan ya ng bergera k dibida ng  otomotif , denga n a danya persa inga n dia nta ra  industri otomotif ya ng sema kin ketat, p erusa haan dituntut untuk ma mpu menanga ni persa ingan a nta r industri.  Hukum persa inga n usa ha  merupakan a la t penting untuk mendoron g efisiensi  ekonomi[2].Sa la h satu ca ra  a da la h denga n meningka tkan pela yanan terha dap konsumen, ya itu menyedia kan produk sesua i denga n tingkat perminta a n konsumen. Tingka t  Penjua la n a da la h ha l ya ng sa nga t penting  guna  menca pa i omset ya ng diinginka n [3].PT.  Da sa ta ma Cemerla ngMotor merupa kan sa la h sa tu dealer Honda yang mela yani penjua lan sepeda motor yang mena wa rkan bebera pa jenis sepeda  motor bebek ma upun matic. Penjua la n sepeda motor tentunya tida k akan selalu sesua i  denga n  ta rget  ya ng  ditentuka n.  Kena ika n  da n  penuruna n  tingka t  penjua la n sepeda   motor  setia p  ta hun mempenga ruhi penda patan PT. Da sa ta ma Cemerla ng Motor untuk memperkira kan tingka t penjuala n sepeda  motor, dika rena ka n perusa haan tida k mela kukan pera mala n tetapi ha nya mela kukan perkira a n seca ra ma nual.   Kenda la  yang sering  terja di  a da la h ketika   stok  sepeda   motor  ya ng  a da  tida k  sesua i  denga n  perminta a n konsumen sehingga menyeba bkan keterla mbatan penjualan.
Penjua la n PT.  Da sa ta ma  Cemerla ng Motor  mengguna ka n sistem  penjua la n tuna i  a ta upun kredit.  Setiap penjua la n sepeda  motor a dmin menginput da ta  penjuala n menggunakan Ms.Excel .  Da ta  stok sepeda  motor ya ng ada terka da ng tida k sesua i denga n perminta a n konsumen. Sehingga  PT.  Da sa ta ma ha rus memesan terlebih da hulu unit ya ng a ka n dibeli da n konsumen ha rus menunggu bebera pa  wa ktu. Ms.Excel memiliki  ba nya k fitur da n fungsi ya ng diguna ka n untuk mengola h a ngka[4] teta pi tida k da pat memprediksi penjua lan sepeda motor perta hunnya untuk masa ya ng a ka n da tang seba ga i a cua n da la m stra tegi pema sa ran. Oleh ka rena  itu perusa ha an ingin da pa t mengeta hui ha sil prediksi  penjua la n untuk ta hun kedepannya, a ga r da pat diguna kan da la m peningka tan pemasaran penjualan. Untuk memperkira ka n  tingka t  penjua la n  sepeda   motor  ma ka   diperluka n  pera ma la n  ya ng  na ntinya   a ka n  membantu

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1576 − 1581 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2579
perusa ha an untuk mengetahui kecenderunga n penjuala n sepeda motor pa da tahun sebelumnya  a taupun untuk tahun menda tang, denga n ini  penulis  mengimplementa sika n sua tu sistem guna  mengoptima lka n keuntungan perusahaan . Render menga ta kan bahwa   Pera mala n  a dala h seni da n ilmu ya ng memprediksi peristiwa   ma sa  depa n. Pera malan memerluka n penga mbila n da ta historis da n memproyeksika nnya ke ma sa  depan [5].
Menurut Mujia si Data  mining a ta u sering  disebut  seba ga i knowledge discovery in  database (KDD)  a dalah kegia ta n ya ngmeliputi  pengumpula n, pema ka ia n  data  historis  untukmenemukan  keteraturan, pola  a ta u hubungan da la mdata berukura n besa r. Kelua ra n data mining ini  bisa dipa ka i untuk membantu pengambila n keputusan dimasa depa n[6]. Ada  ba nyak a lgoritma  kla sifika si ya ng da pa t diguna ka n da lam mela kukan prediksi, dia nta ra nya a lgoritma Decesion  tree,  Neural Network,  Logistic Reegresion,  K-NN,  Naive  Bayes [7].  Na mun pa da  penelitia n  ini  penulis mengguna ka n Algoritma K-Nearest Neighbor untuk memprediksi stok penjua la n sepeda  motor pa da PT. Da sa tama Cemerla ng  Motor.Algoritma   KNN  a da la h sa la h sa tu metode  ya ng  diguna ka n untuk  a na lisis  kla sifika si,  namun bebera pa  deka de tera khir metode KNN juga  diguna ka n untuk prediksi.  Menca ri ja ra k terdeka t a ntara  da ta ya ng akan dieva lua si denga n K  teta ngga  ( neighbor ) terdeka tnya[8]. Algoritma K-nearest  neighbor juga  disebut  denga n lazy learner ya ng  muda h  menyimpa n  da ta   di  da la m  memori  da n  da pa t  mengkla sifika sika n item ba ru  dengan memba ndingkan item tersebut denga n item ya ng tela h tersimpa n denga n mengguna ka n fungsi kesa maan [9]. Penelitia n sebelumnya  dila kuka n oleh a gustina  [10] da la m memprediksi penjua la n mobil mengguna ka n KNN ya ng mengha silka n da ta  penjuala n denga n tingka t error sebesa r 6  %.  Algoritma K-Nearest Neighbor s uda h banyak seka li diguna ka n untuk berbaga i jenis penelitia n, dia nta ranya digunakan untuk mengkla sifika sikan citra  makanan [12], memprediksi  kelulusa n  ma ha siswa   [13],  mengkla sifika sika n sta tus gizi  ba lita   [14]  da n  Rokemendasi  pemilihan mobil[15]. Ha sil da ri a lgoritma  tersebut bisa  ditera pka n da la m p enyelesa ian ka sus ya ng diha da pi.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN
Ada pun la ngka h – la ngka h ya ng dila kuka n da la m penelitia n ini da pa t diliha t pa da  ga mbar 1.
Gambar 1. Kera ngka  Kerja
Berda sa rka n ga mbar 1  dija ba rkan uruta n–urutan la ngka h kerja  seba gai berikut :
a. Identifika si Ma sa la h
Perma sa la han ya ng diha da pi PT.  Da sa ta ma Cemerla ng Motora da lah belum a da nya metode da la m menentukan jumla h sepeda  motor ya ng a ka n di stok pa da  ta hun berikutnya.
b. Ana lisis  Ma sa la h
Memba ntu PT. Da sa tama Cemerla ng Motorda lam memprediksi jumla h sepeda motor ya ng a kan di stok pa da tahun berikutnya  mengguna ka n Algoritma K-Nearest Neighbor.
c. Menentuka n Tujuan
Memprediksi stok sepeda  motor pa da  ta hun berikutnya sebaga i a cua n untuk meningka tkan stra tegi pema sa ran
d. Mempela ja ri Litera tur
Litera tur  -  litera tur  ya ng dipa ka i seba ga i ba ha n referensi da la m penelitia n  ini  a da la h da ri jurna l-jurna l ilmia h, modul pembela ja ra n dan buku tentang data mining .
e. Mengumpulka n Da ta
Da ta  ya ng diguna ka n pa da penelitia n ini a da la h a da penjuala n sepeda motor Honda da ri ta hun 2019 - 2021
f. Proses Algoritma K-Nearest Neighbor
Ada  bebera pa  ta hapan dala m mela kukan perhitunga n menggunakan a lgoritma  KNN ya itu [16]
1. Mentuka n pa rameter K
2. Menghitung ja ra k a ntara da ta tra ining da n da ta  testing
Identifika si Ma sa la h
Ana lisis  Ma sa la h
Menentuka n Tujuan
Mempela ja ri Litera tur
Pengumpula n Da ta Proses KNN
Penga mbila n Kesimpula n

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1576 − 1581 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2579
3. Mengurutka n ja ra k ya ng terbentuk
4. Menentuka n ja rak terdekat
5. Menentuka n kelompok data ha sil uji
6. Menca ri jumla h kela s da ri teta ngga  ya ng terdeka t da n teta pkan kela s tersebut seba ga i kela s da ta  ya ng a ka n dieva lua si
g. La ngka h berikutnya  a dala h penentuan a tau penga mbila n keputusan terha dap knowledge ya ng diha silka n Model persa ma a n algoritma  KNN ya itu [11]
𝐷(𝑥 2, 𝑥 1 ) = √∑ |𝑥 2𝑗 − 𝑥 1𝑗 | 2 𝑝 𝑗=1 (1)
ketera nga n: D= Ja ra k X 2j = da ta  tra ining (da ta  la tih) X 1j = da ta  testing (da ta  uji)

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Da ta  ya ng diguna ka n da lam penelitia n ini a da la h  da ta penjuala n  sepeda motor pa da PT. Da sa ta ma Cemerla ng Motor berda sa rka n penjualan 3 ta hun tera khir da ri  ta hun 2019, 2020, da n 2021 , dima na  penjuala n ta hun 2019 da n 2020 diguna ka n untuk da ta la tih, seda ngka n data uji a da lah penjuala n 2021. Kemudia n da ta penjuala n sepeda motor diolah mengguna ka n da ta  mining Algoritma  K-Nearest  Neighbour untuk  memprediksi  penjua la n  sepeda   motor  ta hun berikutnya  (2022). Ta bel 1, 2 da n ta bel 3 merupa ka n reka p da ta penjualan sepeda  motor ta hun 2019, 2020 da n 2021 dimula i da ri bula n ja nua ri sa mpa i desember.
Tabel 1 . Penjua la n Sepeda  Motor Honda  Ta hun 2019 No Merk Penjua la n 2019 Ja n Feb Ma r Apr Mei Jun Juli Ags Sep Okt Nov Des 1 Bea t 56 40 54 59 35 37 48 48 63 62 41 36 2 Revo 21 18 14 0 5 10 14 11 15 19 12 12 3 Supra  X 125 21 18 14 25 5 10 14 11 19 22 14 15 4 Va rio 125 40 46 54 54 52 65
66 51 59 72 31 40 5 Va rio 150 12 18 14 25 5 10 14 11 15 19 10 8 6 PCX 0 0 39 50 37 60 73 32
33 43 23 7 7 GTR 9 8 42 20 12 30 36 10 16 3 4 7 8 C.B 150 0 0 16 38 24 17 48 17 13 33 18 12 9 C.B 150 R 2 2 1 8 5 10 14 11 15 19 10 10 10 Scopy 23 4 1 16 38 24 51 17 13 48 40 43 Tabel 2. Penjua la n Sepeda  Motor Honda  Ta hun 2020 No Merk Penjua la n 2020 Ja n Feb Ma r Apr Mei Jun Juli Ags Sep Okt Nov Des 1 Bea t 67 58 46 31 42 18 5 3 6 19 9 34 2 Revo 19 24 25 25 23 14 8 9 7 5 0 5 3 Supra  X 125 34 22 25 16 17 16 10 8 9 15 7 6 4 Va rio 125 87 67 88 64 46 44 47 45 29 38 29 24 5 Va rio 150 11 14 10 6 8 0 0 0 1 0 0 5 6 PCX 0 0 39 50 37 60 73 32 33 43 23 7 7 GTR 41 38 21 22 0 15 27 12 11 7 18 24 8 C.B 150 8 5 6 25 23 48 35 40 51 47 51 37 9 C.B 150 R 8 14 8 0 0 0 10 8 9 5 2 1 10 Scopy 68 65 56 50 33 48 35 40 51 47 51 37 Tabel 3. Penjua la n Sepeda  Motor Honda  Ta hun 2021 No Merk Penjua la n 2021 Ja n Feb Ma r Apr Mei Jun Juli Ags Sep Okt Nov Des 1 Bea t 34 14 32 38 15 9 28 20 15 1 1 1 2 Revo 4 6 1 0 4 1 8 5 1 0 0 0 3 Supra  X 125 26 24 24 13 19 15 8 0 9 8 8 8 4 Va rio 125 50 37 52 38 28 23 30 62 55 52 34 22

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1576 − 1581 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2579
5 Va rio 150 0 0 0 4 2 1 8 5 1 4 5 5 6 PCX 106 51 50 56 89 70 65 46 48 33 27 45 7 GTR 57 13 11 12 42 35 20 16 10 14 4 6 8 C.B 150 15 17 26 29 46 44 45 13 29 18 11 23 9 C.B 150 R 0 0 0 3 0 0 4 37 9 8 8 0 10 Scopy 119 75 60 51 82 73 86 54 43 39 26 33

## 3.2 Preprocessing
Ta ha p preprocessing dila kuka n untuk pengelompokkan penjualan setia p merk motor berda sa rka n bula n da n tahun untuk mempermudah da lam proses perhitunga n prediksi.
Tabel 4. Sa mpel Da ta  Penjua la n  Sepeda  Motor Bea t Ta hun Bula n Ja n Feb Ma r Apr Mei Jun Juli Ags Sep Okt Nov Des 2019 56 40 54 59 35 37 48 48 63 62 41 36 2020 67 58 46 31 42 18 5 3 6 19 9 34 2021 34 14 32 38 15 9 28 20 15 1 1 1

## 3.3 Transformation
Pa da  ta hap transformation , hasil da ri pengelompokka n da ta preprocessing kemudia n diguna kan untuk data training da n da ta testing . Da ta training yang diguna ka n dala m penelitia n a da lah penjualan  sepeda  motor ta hun 2019 dan 2020 seda ngka n da ta testing a dalah penjualan sepeda  motor ta hun 2021.
Tabel 5 . Da ta Training Penjua la n Sepeda  Motor Bea t
No Ja n Feb Ma r Apr Mei Jun Juli Ags Sep Okt Nov Des Ta rget 1 56 40 54 59 35 37 48 48
63 62 41 36 67 2 40 54 59 35 37 48 48 63
62 41 36 67 58 3 54 59 35 37 48 48 63 62
41 36 67 58 46 4 59 35 37 48 48 63 62 41
36 67 58 46 31 5 35 37 48 48 63 62 41 36
67 58 46 31 42 6 37 48 48 63 62 41 36 67
58 46 31 42 18 7 48 48 63 62 41 36 67 58 46
31 42 18 5 8 48 63 62 41 36 67 58 46 31
42 18 5 3 9 63 62 41 36 67 58 46 31 42
18 5 3 6 10 62 41 36 67 58 46 31
42 18 5 3 6 19 Tabel 6 . Da ta Testing Penjua la n Sepeda  Motor Bea t Ja n Feb Ma r Apr Mei Jun Juli Ags Sep Okt Nov Des 34 14 32 38 15 9 28 20 15 1 1 1

## 3.4 Algoritma K-Nearest  Neighbour
Algoritma K-NN  dimula i da ri penentua n nila i k , menghitung ja ra k a ntara data la tih ( training ) da n da ta uji ( testing ), penguruta n da ta  ha sil perhitunga n mula i da ri ya ng terkecil hingga  terbesa r, da n menentuka n kelompok da ta ha sil uji berda sa rka n la bel ma yoritas k teta ngga  terdeka t.

## 3.4.1 Penentuan  Nilai k
Penentua n nila i k tida k memiliki  a tura n ya ng ba ku, na mun pada penelitia n ini nila i k ya ng diguna ka n a da lah 1 ( k =1).
3.4.2 Menghitung  Jarak Antara Data Latih (Training) Dan Data Uji (Testing)
Ja ra k a nta ra da ta la tih denga n da ta uji dihitung mengguna ka n rumus Euclidean Distance .
𝐷(𝑥 2, 𝑥 1 ) = √∑|𝑥 2𝑗 − 𝑥 1𝑗 | 2
𝑝 𝑗=1
Ja ra k Da ta  La tih Denga n Da ta  Uji Penjua la n Sepeda  Motor Bea t
𝐷1 = √ (56 − 34) 2 + (40 − 14) 2 + (54 − 32) 2 + (59 − 38) 2 + (35 − 15) 2 + (37 − 9) 2 + (48 − 28) 2 + (48 − 20) 2 + (63 − 15) 2 + (62 − 1) 2 + (41 − 1) 2 + (36 − 1) 2 = 115 .33863186288

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1576 − 1581 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2579
D1 = 115.33863186288 D7 =  105.30906893521 D2 =  126.56223765405 D8 =  105.49407566304 D3 =  132.43866504915 D9 =  99.085821387321 D4 =  129.86146464598 D10 =  78.326240813663 D5 =  123.70125302518 D11 =  65.2380257212 D6 =  118.35117236428 D12 =  76.026311234993

## 3.4.3 Pengurutan  Data Hasil
Setela h ja ra k a ntara da ta la tih da n da ta uji diperoleh, ma ka  sela njutnya mengurutkan da ta hasil perhitunga n da ri ya ng terkecil  sa mpa i ya ng terbesa r. Sema kin kecil  ha sil perhitunga n, ma ka sema kin deka t ja ra k a ntara da ta la tih da n data uji.
Penguruta n Da ta  Ha sil Perhitunga n Motor Bea t
D11 = 65.23802, D1 = 115,3386319, D12 = 76,02631123, D6 = 118,3511724, D10 = 78,32624081, D5 = 123,701253, D9 = 99,08582139, D2 = 123,701253, D7 = 105,3090689, D4 = 129,8614646, D8 = 105,4940757, D3 = 132,438665

## 3.4.4 Menentukan  Kelompok Data Hasil Uji
Setela h diperoleh uruta n da ta hasil perhitunga n ja ra k dari ya ng terkecil sa mpa i terbesa r, ma ka sela njutnya menentukan kelompok da ta hasil uji untuk ma sing-ma sing penjua lan sepeda motor Bea t, kemudian untuk mendapatkan stock motor ya ng ha rus disedia ka n a da la h denga n cara  menambahkan 5 unit untuk setia p penjua lan. Ka rena  pa da penelitia n ini nila i k =1, ma ka  dia mbil nila i terkecil  uruta n perta ma.
Kelompok Da ta  Ha sil Uji Penjua la n Sepeda  Motor Bea t. Ja ra k terdekat (nila i terkecil)  penjua la n sepeda motor bea t terleta k pa da  kelompok D11=65.2380257212, ma ka penjuala n untuk tahun 2022 :
Tabel 7 . Penjua la n Sepeda  Motor Bea t Ta hun 2022
Bulan bulan-1  bulan-2  bulan-3  bulan-4  bulan-5  bulan-6  bulan-7  bulan-8  bulan-9  bulan-10  bulan-11  bulan-12 Penjualan 41 36 67 58 46 31 42 18 5 3 6 19 Stock 46 41 72 63 51 36 47 23 10 8 11 24 Tota l penjua la n = 372 Motor Tota l Stock = 432
Pa da  ta bel 7 terliha t tota l penjua la n sepeda  motor bea t untuk tahun 2022 seba nyak 372 unit, da n sepeda  motor ya ng ha rus di stock seba nya k 432 unit.
Da ri proses perhitunga n K-NN , diperoleh ha sil penjua la n Sepeda  Motor pa da PT. Alfa  Scorpii Duma i seba gai berikut:
Tabel 8 .  Prediksi  Penjua la n Motor Ta hun 2022 Merk Penjua la n Ja n Feb Ma r Apr Mei Jun Juli Ags Sep Okt Nov Des totl stok Bea t 41 36 67 58 46 31 42 18 5 3 6 19 372 432 Revo 18 14 0 5 10 14 11 15 19 12 12 19 149 209 Supra  X 125 15 34 22 25 16 17 16 10 8 9 15 7 194 254 Va rio 125 40 46 54 54 52 65 66 51 59 72 31 40 630 690 Va rio 150 10 8 11 14 10 6 8 0 0 0 1 0 68 128 PCX 39 50 37 60 73 32 33 43 23 7 0 0 397 457 GTR 16 3 4 7 41 38 21 22 0 15 27 12 206 266 C.B 150 13 33 18 12 33 44 34 19 15 13 16 18 268 328 C.B 150 R 2 1 8 5 10 14 11 15 19 10 10 8 113 173 Scopy 48 40 43 68 65 56 50 33 48 35 40 51 577 637

## 4. KESIMPULAN
Ha sil  da ri penelitia n ini  disimpulka n ba hwa AlgoritmaK-NN da pa t mengkla sifika sika n jumlah sepeda  motor untuk setia p merek ya ng a ka n terjua l di ta hun 2022 ya ng diperoleh da ri pena mbahan 5 unit motor untuk set ia p penjualan ma sing-ma sing merk sepa da  motor. Denga n a da nya jumlah prediksi penjua la n sepeda motor tersebut PT. Da sa tama Cemerla ng    Motor da pa t menyedia kan stok sepeda  motor untuk ta hun 2022. Berda sa rka n ha sil penelitia n  tingkat a kura si prediksi mengguna ka n metode KNN sebesa r 97 %.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1576 − 1581 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2579

## REFERENCES
[1] A.  Pratama,  P.  S.  Akuntansi,  and  U.  Pamulang,  “Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dalam  upaya menanggulangi  plagiarisme  dikalangan  mahasiswa,” vol. 3, no. 2, 2018.
[2] R. Febrina, “Persaingan Usaha pada Era Digital  Menurut Persepektif Hukum Persaingan Usaha,” J. karya Ilm. multidisiplin , vol. 2, no. 1, pp. 121–127, 2022.
[3] F. S. W. Abdul Gani  Muttaqin, Kalina  aulia Sari, “Penerapan metode K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada PT.Wika Industry Energy.” pp. 1–6, 2020.
[4] M. O. Odja, F. J. Likadja,  W. T. Ina, and S. I. Pella, “Penggunaan Microsoft Excel untuk Kemudahan  Pengolahan Data Nilai Hasil Belajar  Siswa,” vol. XV, no. 2, pp. 22–29, 2021.
[5] D.  R.  Indah,  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan  Metode  Single  Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit.  Ekon. Akunt. , vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[6] F.  S. Desyanti,  “SATIN –  Sains  dan  Teknologi  Informasi  Penerapan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Perawatan  Tubuh  di Kakiku,”  vol. 5, no. 1, 2019.
[7] S. Dewi, “PADA PREDIKSI KEBERHASILAN PEMASARAN PRODUK LAYANAN PERBANKAN,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. XIII, no. 1, pp. 60–66, 2016.
[8] R. L. Hasanah, M. Hasan, and W. E. Pangesti, “KLASIFIKASI PENERIMA DANA BANTUAN DESA MENGGUNAKAN METODE KNN ( K-NEAREST NEIGHBOR ),” vol. 16, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[9] M. R. Alghifari  and A. P. Wibowo,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Kinerja  Satpam  Berbasis Web,” vol. 5, no. 1.
[10]  S. S. AgustinaDheaTiaratuti,  “PERAMALAN PENJUALAN MOBIL PADA PT BENGAWAN,” vol. Vol 2, no. No 1, pp. 101–109, 2019.
[11]  A.  W.  Faris  Asrory,  Joseph  Dedy  Irawan,  “APLIKASI  PREDIKSI  KELULUSAN  MAHASISWA  TEPAT  WAKTU MENGGUNAKAN METODE KNN,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, 2020.
[12]  M. R. Setiawan, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Klasifikasi  Citra Makanan Menggunakan K-Nearest Neighbor dengan Fitur Bentuk Simple Morphological Shape Descriptors dan Fitur Warna Grayscale Histogram,” vol. 3, no. 3, pp. 2726–2731, 2019.
[13]  Y. Saputra,  Arie  Yandi, Primadasa,  “Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbour,” Techno.COM , vol. 17, no. 4, pp. 395–403, 2018.
[14]  H. Saleh and R. I. Faisal, Muh.Musa, “KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 4, no. 2, pp. 120–126, 2019.
[15]  N. Luh and G. Pivin, Penerapan Metode  K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan  Mobil , vol. 16, no. 2. 2017.
[16]  F. T. Admojo, “Klasifikasi  Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,” vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020.