## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 5, April 2023 Hal 509-515 https://djournals.com/klik

## Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Pangan Hewan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Rara Iriane, Nurfaizah *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Amikom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1 irianerara@gmail.com, 2,* nurfaizah@amikompurwokerto.ac.id Email Penulis Korespondensi: nurfaizah@amikompurwokerto.ac.id
Abstrak− Penjualan  merupakan  transaksi  jual  beli  untuk  mendapatkan  keuntungan,  dalam  penjualan  terdapat  data  penjualan  atau informasi  mengenai  penjualan.  Data  penjualan  saat  ini  sudah  tersimpan  sangat  banyak,  hanya  saja  belum  dimanfaatkan  untuk membantu proses penjualan diantaranya yaitu untuk memprediksi jenis pakan yang paling laris dan tidak laris hal ini dapat digunakan oleh  pemilik  sebagai  bahan  untuk  mengambil  keputusan  dalm  melakukan  stok  produk  pangan.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  data  penjualan  pakan  hewan  yang  bertujuan  untuk  mengolah  informasi  atau  data  untuk  menjadi  dasar  pengambilan kesimpulan pemilik bisnis dalam memprediksi penjualan dengan menggunakan metode data mining yaitu K-Nearest Neighbor. Metode KNN sendiri memiliki beberapa kelebihan salah satunya apabila data training berjumlah besar maka akan semakin efektif dan tangguh akan data noisy. Penelitian ini menggunakan 208 dataset dengan perbandingan penggunaan data training dan data testing 80:20. Hasil penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  80,4%  untuk  mengklasifikasi  kategori  produk  dengan  Euclidean  Distance  dan menghasilkan prediksi produk terlaris yang paling banyak terjual yaitu Whiskas 80gr Junior Tuna dengan prediksi terjual sebanyak 6963. Sedangkan produk yang terprediksi paling sedikit terjual yaitu Whiskas Adult 1,2 kg dengan prediksi terjual sebanyak 8.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; Euclidean Distance Pakan Hewan
Abstract− Sales  are  buying  and selling  transactions  for  profit,  in sales  there  is sales  data or  information  about  sales.  Sales data  is currently stored very much, it's just that it hasn't been used to help the sales process, including to predict the types of feed that are the most in-demand and not in demand. This can be used by the owner as an ingredient for making decisions in stocking  food products. This research was conducted using animal feed sales data which aims to process information or data to become the basis for making conclusions for business owners in predicting sales using the data mining method, namely K-Nearest Neighbor. The KNN method itself has several advantages, one of which is that if the training data is large, the data will be more effective and resilient than noisy. This study uses 208 datasets with a comparison of the use of training data and testing data of 80:20. The results of this study resulted in  an  accuracy  of  80.4%  for  classifying  product  categories  with  Euclidean  Distance  and  produced  predictions  for  the  best -selling product that was the most sold, namely Whiskas 80gr Junior Tuna with predictions of 6963 sold. Meanwhile, the product that was predicted to sell the least was Whiskas Adult 1.2 kg with predictions sold as many as 8.
Keywords : K-Nearest Neighbor; Euclidean Distance; Animal Feed

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  merupakan  suatu  kegiatan  usaha  atau  bisnis  yang  memberikan  keuntungan  bagi  pemilik usaha.  Perusahaan selalu  memiliki  tujuan  jangka  panjang  untuk  mencapai  visi  misi  perusahaan. Pesatnya  perkembangan  globalisasi  juga menjadikan  tiap  perusahaan  berkompetisi  untuk  meraih  keuntungan  dan  tetap  bertahan  di  pasaran.  Setiap  usaha diperlukan adanya stabilitas usaha dengan cara membuat peramalan penjualan. Secara umum definisi  penjualan dapat diartikan sebagai sebuah usaha atau langkah konkrit yang dilakukan untuk memindahkan suatu produk, baik itu berupa barang ataupun jasa dari produsen kepada konsumen sebagai sasarannya. Tujuan utama penjualan yaitu mendatangkan keuntungan atau laba [1].
Saat ini banyak toko yang telah menggunakan teknologi dan sistem informasi untuk mengolah data, hal yang sama juga dilakukan pada usaha penjualan pakan dan kebutuhan hewan. Produk yang dijual pada toko pakan hewan diantaranya pakan  hewan,  vitamin  hewan,  accessories  hewan,  perlengkapan  hewan  hingga  jasa grooming .  Toko  ini  telah menggunakan sistem informasi  penjualan untuk  mendukung kegiatan operasional  perusahaan serta layanan penjualan. Perusahaan  ini  juga  melakukan  penjualan  secara  grosir.  Dalam  sehari  terdapat  berkisar  360  data  transaksi  penjualan. Produk yang cukup banyak terjual adalah pakan hewan terutama untuk kucing dan anjing dikarenakan kini sudah banyak masyarakat yang kian gemar memelihara kucing maupun anjing sehingga kebutuhan pokok hewan sudah cukup banyak dicari. Produk pakan hewan kucing dan anjing pun terdiri dari banyak jenis mulai dari pakan kering maupun pakan basah dan kemasan produk pangannya sendiri ada yang berupa freshpack maupun repack.
Namun  meski  memiliki  data  transaksi  yang  banyak  perusahaan  ini  belum  mampu  mengelola  persediaan  data barang  untuk  dijadikan  informasi  tambahan  yang  nantinya  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan penjualan, dan permasalahan yang dihadapi  pemilik  bisnis ini terkadang terjadi ketidaktersediaan produk dikarenakan kurangnya pengolahan informasi  ketersediaan produk yang terjual.  Untuk mengatasi  hal  tersebut  terdapat  teknik yang bisa digunakan salah satunya teknik data mining. Data mining merupakan langkah dalam basis data atau biasa disebut Knowledge Discovery in Database (KDD) untuk dianalisis pengetahuan. Data mining adalah proses dari kumpulan data yang sangat besar untuk ditemukannya pola data dan pengetahuan yang menarik. Sumber data dapat mencakup database, data warehouse, web, repository, atau data yang dialirkan ke dalam sistem dinamis [2]. Data mining diperlukan dalam melakukan  prediksi  untuk  hubungan  ditemukan  yang  memiliki  arti,  pola,  dan  kecenderungan  dengan  diperiksa sekumpulan besar data yang disimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti statistik dan matematik [2].
Rara  Iriane,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor
Prediksi  merupakan  salah satu  dari  penggunaan data mining  untuk melakukan peramalan terhadap berdasarkan olahan data sehingga informasi dapat digunakan pada waktu yang akan datang jika terjadi sesuatu didasarkan data yang ada.  Tujuan  dari  prediksi  untuk  dibuat  perkiraan  lebih  baik  dari  yang  akan  terjadi  di  masa  depan  dan  dikuranginya ketidakpastian, denga adanya prediksi dapat ditentukan produk yang laris dan tidak laris sehingga hasil prediksi ini dapat digunakan untuk proses bisnis kedepannya dan mengurangi penumpukan stok produk yang tidak terukur sesuai dengan penjualan [3][4].
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan metode berdasarkan tetangga terdekatnya diklasifikasi  terhadap obyek baru. K-nearest neighbor termasuk dalam algoritma supervised learing [5][6], kategori k-nearest neighbor diklasifikasikan dari mayoritas berdasarkan query instance yang baru. Kelas hasil klasifikasi dijadikan kelas yang paling banyak muncul [7]. K-NN merupakan metode lazy learning dimana model yang dipelajari dari data testing tidak ada, hanya belajar dari contoh  uji  klasifikasi.  Metode  k-nearest  neighbor  bertujuan  untuk  atribut  dan  data  training  berdasarkan  objek diklasifikasik[8][9][10],  selain  itu  metode  K-NN  juga  pada  hasil  penelitiannya  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik [11][12][13][14].
Penelitian  tentang  analisis  strategi  penjualan  produk  menggunakan  metode  peramalan  telah  dilakukan  oleh Purwanti [1], penggunaan metode K-NN juga telah digunakan pada berbagai penelitian tentang peramalan dan prediksi juga dilakukan oleh Muhammad [4] dengan menggunakan K-NN dan metode tersebut dapat digunakan dengan akurasi 80%, penggunaan K-NN untuk memprediksi penjualan produk sepatu juga telah dilakukan oleh Hardiyanto [3] dengan akurasi yang dihasilkan sebesar 86%.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-NN adalah dikarenakan metode ini tangguh akan data noise, efektif jika data training besar, dapat mengevaluasi kriteria menjadi klasifikasi dan mampu menghitung 2 hingga 3 dimensi data [15][16], secara spesifik penelitian ini juga berfokus pada  perhitungan  menggunakan  euclidean  distance  untuk  menentukan  nilai  klasifikasi,  euclidean  distance  merupakan perhitungan jarak yang mengambil nilai mayoritas untuk menentukan nilai klasifikasi produk.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  penjualan  pakan  hewan.  Dalam  konsep  penelitian  terdapat  beberapa  tahapan diantaranya data seleksi, preprocessing data, kemudian dilakukannya  penentuan jarak nilai K, yang selanjutnya adalah melakukan perhitungan Euclidean Distance untuk memperoleh jarak mayoritas dalam menentukan klasifikasi  kategori produk Laris dan Tidak Laris, setelah didapat output dari metode klasifikasi selanjutnya adalah mencari prediksi penjualan melalui RapidMiner. Secara umum alur penelitian yang dilakukan menggunakan tahapan data mining sesuai KDD yang terdiri dari tahap selection, tahap preprocessing, tahap transformation, tahap mining dan tahap evalusi [17] yang kemudian dipecah perdasarkan kegiatan yang dilakukan dalam penelitian.
Gambar 1. Alur Penelitian
Mengacu pada gambar 1 penelitian yang akan dilakukan memiliki beberapa tahapan diantaranya:
a. Preprosesing Data
Tahap  ini  melakukan  prosesing  data  seperti  data  cleaning  dan  data  transformasi  untuk  mengubah  data  yang sebelumnya masih sebagai data mentah menjadi data yang dapat diolah.
b. Menentukan Nilai K
Setelah data diprreproses maka menentukan nilai K. Nilai k ini bertujuan untuk mengukur jarak terkecil berdasarkan mayoritas nilai.
c. Membagi Rasio Split
Tahap ini membagi 208 data menjadi rasio split 80:20 dimana data training yang digunakan sebanyak 167 data, dan data testing yang digunakan sebanyak 41 data.
d. Menghitung Jarak Euclidean
Algoritma KNN memiliki 5 cara untuk menentukan jarak tetangga terdekat salah satu yang digunakan adalah Jarak Euclidean [18]. Jarak Euclidean dihitung untuk mendapatkan nilai mayoritas untuk menentukan klasifikasi produk.
e. Pengukuran Akurasi Klasifikasi
Tahap ini memperhitungkan nilai  akurasi  yang didapat  setelah berhasil melakukan klasifikasi.  Perhitungan akurasi diperhitungkan dengan menggunakan RapidMiner.
f. Prediksi Pada RapidMiner
Setelah  proses  klasifikasi  produk  laris  dan  tidak  laris  sudah  didapat  maka  selanjutnya  memperthitungkan  prediksi produk terjual untuk bulan selanjutnya berdasarkan target terhitung dari rata-rata selama bulan sebelumnya.
Rara  Iriane,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Preprocessing Data
a. Data Cleaning
Tabel 1 merupakan dataset yang digunakan untuk selanjutnya dilakukan pembersihan data dari untuk mengatasi missing value atau nilai yang hilang pada data.
Tabel 1. Dataset No Nama Bulan 1  Bulan 2  Bulan 3   Satuan Kelas 1 Acis Cat Tuna 221 170 34 Kilo 425 2 Beauty Cat 2067 1943 1849 Kilo 5859 3 Bolt Cat Tuna Ikan 33782 30780 30982 Kilo 95544 4 Bolt Cat Tuna Donat 7957 8832 7502 Kilo 24291 …  ……………………………….. …. …. …. …. …. 360  Whiskas Adult 1.2kg Tuna 67 61 71 Pcs Laris
Setelah dilakukan data cleaning didapat data yang dapat diolah berjumlah 360 data dan terdiri dari beberapa produk yang tidak memiliki penjualan. Setelah dilakukan proses data cleaning didapatkan data yang digunakan berjumlah 208 data seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Data Setelah Cleaning No Nama Bulan 1  Bulan 2  Bulan 3   Satuan Kelas 1 Acis cat tuna 221 170 34 kilo tidak laris 2 beauty cat 2067 1943 1849 kilo Laris 3 bolt cat tuna ikan 33782 30780 30982 kilo Laris 4 bolt cat tuna donat 7957 8832 7502 kilo Laris 5 bolt cat salmon 3133 3062 3527 kilo Laris 6 bolt dog beef 552 627 460 kilo tidak laris 7 bolt kitten 9 47 60 sak Laris … ……………………………….. …. …. …. …. …. … ……………………………….. …. …. …. …. …. 208  whiskas adult 1.2kg tuna 67 61 71 pcs Laris
b. Data Transformation
Pada tahap transformation data yaitu mengubah data dari bentuk campuran dibagi menjadi data uji dan data latih pada Microsoft  Excel  secara terpisah.  dalam data training diubah menjadi  data terpisah dari  data testing, data training yang  diolah  sebanyak  167  data  dari  rasio  80%.  Data  testing  disajikan  terpisah  sesuai  dengan  rasio  split.  Data  testing dipisah pada file Microsoft Excel berbeda. Data testing dibagi menjadi 41 data, dan data training dibagi menjadi 167 data. Pemisahan file data ini bertujuan untuk dilakukannya import data secara terpisah pada RapidMiner antara data uji dan data latih seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Sample Data Training No Nama Bulan 1 Bulan 2 Bulan 3   Satuan Kategori Rata-Rata Target Bulan 4 1 Acis Cat Tuna 221 170 34 Kilo Tidak Laris 141,6666667 2 Beauty Cat 2067 1943 1849 Kilo Laris 1953 3 Bolt Cat Tuna Ikan 33782 30780 30982 Kilo Laris 31848 4 Bolt Cat Tuna Donat 7957 8832 7502 Kilo Laris 8097 … …………… …. …. …. …. …. ………………. … …………… …. …. …. …. …. ………………. 167 Rc Urinary Care 400gr 100 116 90 Pcs Laris 102
c. Data Reduction
Proses  memodifikasi  atau  membuang  nilai  yang  tidak  diperlukan.  Pada  data  awal  yang  berjumlah  360  data memiliki  beberapa  produk  yang  memiliki  nilai  yang  tidak  diperlukan  maka  dari  itu  dilakukan  data  reduksi  sehingga didapatkan hasil data sebesar 208 data. Pada data reduction ini dilakukan proses penyesuaian kelas sesuai kriteria yang diberikan pihak bersangkutan dalam menentukan kelas produk.

## 3.2 Menantukan Nilai K
Nilai K ditentukan sebagai K=5 untuk menghitung jarak Euclidean. Apabila jarak yang digunakan terlalu sedikit maka data  yang  dihasilkan  tidak  bervarian  dan  apabila  nilai  yang  diambil  adalah  nilai  genap  maka  akan  menghasilkan perhitungan yang kembar atau tidak berbebeda.

## 3.3 Perhitungan K-NN
Rara  Iriane,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor
Tabel 1 berikut merupakan data sample yang digunakan untuk menentukan perhitungan prediksi Laris atau Tidak Laris dengan metode K-NN
Tabel 5. Sample Data Nama bulan 1  bulan 2  bulan 3   Satuan Kategori Acis cat tuna 221 170 34 kilo tidak laris Beauty cat 2067 1943 1849 kilo laris Bolt cat tuna ikan 33782 30780 30982 kilo laris Bolt cat tuna donat 7957 8832 7502 kilo laris Bolt cat salmon 3133 3062 3527 kilo laris Bolt dog beef 552 627 460 kilo laris Bolt kitten 9 47 60 sak laris Cat choize adult tuna 8142 574 5047 pack laris Cat choize adult salmon 3846 5866 5195 pack laris Cat choize kitten tuna 5138 5963 2626 kilo laris
Berdasarkan rasio  split  yang digunakan yaitu data training  sebesar 167  dan data testing dibagi sebesar 41 data. Berdasarkan data pada table data yang ditampilkan merupakan 10 data sampel dari 167 data seperti pada tabel 5.

## 3.4 Menghitung Euclidean Distance
Jarak Euclidean dihitung menggunakan data training dan data testing yang sudah dibagi untuk menemukan jarak terkecil. Jarak Euclidean ini didapat dari perhitungan pengurangan data training dengan data testing pada tabel 6.
Tabel 6. Sample Jarak Euclidean 1 2 ………….  …………. 41 414,6734 250,6152 ………….  …………. 155,0645 2802,808 3349,449 ………….  …………. 3089,823 54627,01 55177,05 ………….  …………. 54917,26 13465,6 14017,36 ………….  …………. 13757,33
Setelah jarak Euclidean dihitung maka selanjutnya menghitung jarak K=5 dari hasil perhitungan Euclidean dari nilai yang paling terkecil pada tabel 7.
Tabel 7. Data Hasil Uruatan K=5 Uji 1 Uji2 …………… Uji 41 132,42 18,60 …………… 54,16 135,606 23,79 …………… 64,93 137,38 24,166 …………… 73,11 178,46 32,06 …………… 83,57 183,01 32,557 …………… 87,69

## 3.5 Menghitung Confusion Matrix
Setelah data sudah selesai diperhitungkan maka data tersebut siap untuk diujikan. Confussion matrix didapatkan untuk memperhitungkan evaluasi tingkat akurasi, seperti sample pada tabel 8.
Tabel 7. Confussion matrix Prediksi Tidak Laris Prediksi Laris Asli Tidak Laris 2 4 Asli Laris 4 31
Berdasarkan  pengurutan hasil uji 1 hingga uji 41 didapatkan  hasil perhitungan pada Table 3.  nilai variabel  kelas Laris  dan  Tidak  Laris  bernilai  True  Positive  (TP)  sebanyak  31,  True  Negative (TN)  sebanyak  2,  False  Positives  (FP) berjumlah  4  data,  False  Negative  (FN)  bernilai  4.  Setelah  nilai  variabel  didapatkan  maka  selanjutnya  melakukan perhitungan tingkat akurasi.
a. Accuration
(TP+TN) (TP+TN+FP+FN) x100%
(1)
= (31+2) / (31+2+4+4) x 100 % = 33/41 x 100% = 0,804 x 100% = 80,4%
Rara  Iriane,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan  Menggunakan  Metode  K-

## Nearest Neighbor
b. Precision
TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x100%
(2)
= 31 / (31+4) = 100 % = 33/35 x 100 % = 0,88 x 100% = 88%
c. Recall =
TP 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x100%
(3)
= 31 / (31+4) x 100% = 31/34 x 100% = 0,885 x 100% = 88,5%
Berdasarkan  perhitungan  akurasi  klasifikasi  didapatkan  akurasi  sebesar  80,4%,  presisi  sebesar  88%  dan  recall sebesar 88,5%.

## 3.6 Prediksi Target
Setelah  melakukan  klasifikasi  prediksi  pada  kategori  laris  dan  tidak  laris  setiap  produk  maka  selanjutnya  adalah memprediksi  target  penjualan  untuk  bulan  ke-  4  berdasarkan  rata-rata  penjualan.  Rata-rata  penjualan  ini  dihitung berdasarkan penjualan selama 3 bulan sebagai target dibulan selanjutnya.

## Gambar 2. Import Data RapidMiner
Data pada Gambar 2. merupakan data training yang terdapat prediksi kuantitas target penjualan diimpor dengan RapidMiner untuk memproses prediksi. Apabila data sudah diimpor maka langkah selanjutnya adalah menyambungkan proses KNN pada RapidMiner.
Proses penyambungan terdapat  pada Gambar  3. setelah semua proses tersambungkan maka data target  prediksi sudah dapat diperhitungkan dan menghasilkan prediksi.
Rara  Iriane,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor
Gambar 4 . Prediksi Produk Tertidak Laris
Setelah diproses maka telah diketahui target rata-rata penjualan dengan prediksi bulan 4 yang didapat pada Gambar 4. Berdasarkan proses hitung produk yang paling sedikit terjual produk Whiskas Adult 1,2 kg dengan target 8 terjual dan prediksi terjual sebanyak 4 dengan kategori terjual Tidak Laris.

## Gambar 5. Prediksi Produk
Pada Gambar 5. didapatkan produk paling banyak terjual yang diprediksi adalah produk Whiskas 80gr junior tuna dengan target 11032 dan prediksi terjual bulan 4 sebanyak 6963,5 dengan terkategori terjual Laris.
Pada bagian ini berisi hasil dan pembahasan dari topik penelitian, yang bisa di buat terlebih dahulu metodologi penelitian. Bagian ini juga merepresentasikan penjelasan yang berupa penjelasan, gambar, tabel dan lainnya. Banyaknya kata pada

## 4. KESIMPULAN
Penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data set sejumlah 360 data penjualan pakan hewan dan dilakukan proses pembersihan data sehingga menjadi 208 data penjualan. Dari 208 data dibagi menggunakan persentase split dengan rasio 80%:20%  antara  data  training  dan  data  testing,  perhitungan  dilakukan  secara  manual  dan  menggunakan  RapidMiner. Setelah dilakukan penentuan K=5 kemudian dilakukan perhitungan Euclidean distance dan diurutkan pada jarak terkecil untuk melakukan kalsifikasi kategori produk. Diapat produk diklasifikasikan 6 Tidak laris, dan 35 Laris dengan akurasi 80,4%. Nilai prediksi ini bisa dijadikan informasi untuk pemilik bisnis sebagai pengolahan informasi mengenai stok dan kebutuhan atau pengurangan stok barang. Dengan ini didapatkan prediksi stok bulan 4 yang dihitung dari target rerata penjualan. Didapatkan prediksi  produk pada bulan Oktober 2022 yaitu Whiskas 80gr junior tuna sebagai  produk yang diprediksi paling banyak terjual sebanyak 6963 yang berkategori laris. Dan prediksi produk paling sedikit terjual yaitu Whiskas Adult Mackarel 1,2kg diprediksi terjual sebanyak 4 yang berkategori tidak laris

## REFERENCES
[1] I. Purwanti and Y. Farida, “Analisis Strategi Penjualan Stok Spare Part di PT. Fajar Mas Murni Surabaya,” J. Mat. “MANTIK,” vol. 4, no. 2, pp. 100–109, 2018, doi: 10.15642/mantik.2018.4.2.100-109.
[2] E. Prasetyowati, DATA MINING Pengelompokan Data untuk Informasi dan Evaluasi. Duta Media Publishing, 2017.
[3] B. Hardiyanto and F. Rozi, “Prediksi Penjualan Sepatu Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JOEICT(Jurnal Educ. Inf. Commun. Technol., vol. 04, no. 02, pp. 13–18, 2020.
[4] R.  I.  Muhammad, E.  R.  Nainggolan, J.  L.  Putra,  S.  Sidik,  S.  Susafa’ati,  and U.  Radiyah,  “Implementasi  Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Kemasan Skincare Pada Pt. Universal Jaya Perkasa,” Technologic, vol. 12, no. 2, 2021, doi: 10.52453/t.v12i2.384.
[5] D. Handoko, H. S. Tambunan, and J. T. Hardinata, “Analisis Penjualan Produk Paket Kuota Internet Dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 6, no. 1, p. 111, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.275.
[6] I. Rasyid, I. Saputra, R. K. S. Suryanegara, M. R. A. Yudianto, and Maimunah, “Classification of Tangerines on Fruit Ripening Levels Using K-Nearest Neighbor Algorithm,” Proceeding 15th Univ. Res. Colloq. 2022 Mhs. (Student Pap. Present. B, pp. 403–
409, 2022, [Online]. Available:
http://repository.urecol.org/index.php/proceeding/article/view/2165%0Ahttp://repository.urecol.org/index.php/proceeding/articl e/download/2165/2128
[7] S. Novita, P. Harsani, and A. Qur’ania, “Penerapan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Klasifikasi Anggrek Berdasarkan Karakter
Rara  Iriane,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Pangan  Hewan  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor
Morfologi Daun dan Bunga,” Komputasi, vol. 15, no. 1, pp. 118–125, 2018.
[8] R. Sari, “Analisis Sentimen Pada Review Objek Wisata Dunia Fantasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn),” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj., vol. 8, no. 1, pp. 10–17, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7371.
[9] M. Reza Noviansyah, T. Rismawan, D. Marisa Midyanti, J. Sistem Komputer, and F. H. MIPA Universitas Tanjungpura Jl Hadari Nawawi,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Indeks  Cuaca  Kebakaran Berdasarkan Data Aws (Automatic Weather Station) (Studi Kasus: Kabupaten Kubu Raya),”  J. Coding, Sist. Komput. Untan, vol. 06, no. 2, pp. 48–56, 2018.
[10]  R.  A.  Arnomo,  W.  L.  Y.  Saptomo,  and  P.  Harsadi,  “Implementation  of  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  for  Water  Quality Identification (Case Study: PDAM Kota Surakarta),” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2018, [Online]. Available: https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN/article/view/345
[11]  S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, and T. Ardianita, “Implementasi Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 6, no. 2, pp. 118–127, 2021.
[12]  P. Putra, A. M. H Pardede, and S. Syahputra, “Analisis Metode K-Nearest Neighbour (Knn) Dalam Klasifikasi Data Iris Bunga,” J. Tek. Inform. Kaputama, vol. 6, no. 1, pp. 297–305, 2022.
[13]  L. Farokhah and P. Korespondensi, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Bunga Dengan Ekstraksi Fitur Warna Rgb Implementation of K-Nearest Neighbor for Flower Classification With Extraction of Rgb Color Features,”  J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 6, pp. 1129–1136, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072608.
[14]  N. Hidayati and A. Hermawan, “K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm with Euclidean and Manhattan in classification of student graduation,” J. Eng. Appl. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 86–91, 2021, doi: 10.21831/jeatech.v2i2.42777.
[15]  A. M. S. I. Dewi and I. B. G. Dwidasmara, “Implementation Of The K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm For Classification Of  Obesity  Levels,”  JELIKU  (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput.  Udayana),  vol.  9,  no.  2,  p.  277,  2020,  doi: 10.24843/jlk.2020.v09.i02.p15.
[16]  Y. F. Safri, R. Arifudin, and M. A. Muslim, “K-Nearest Neighbor and Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining The Classification  of  Healthy  Card  Indonesia  Giving  to  The  Poor,”  Sci.  J.  Informatics,  vol.  5,  no.  1,  p.  18,  2018,  doi: 10.15294/sji.v5i1.12057.
[17]  Yahya and W. P. Hidayanti, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Efektivitas Penjualan Vape ( Rokok El ektrik ) pada ‘ Lombok Vape On ’ Pendahuluan dihasilkan tidak stabil dan tidak mampu diprediksi Dari penelitian yang dilakukan , berusaha untuk mengklasifikasik,” vol. 3, no. 2, 2020.
[18]  N. E. Pratiwi, L. Suryadi, N. E. Pratiwi, F. Ardhy, and P. Riswanto, “JUSIM ( Jurnal Sistem Informasi Musirawas ) PENERAPAN DATA MINING PREDIKSI PENJUALAN MEBEL TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR ( K-NN ) ( STUDI KASUS : TOKO ZERITA MEUBEL ) JUSIM ( Jurnal Sistem Informasi Musirawas ) Lusi Suryadi , Ngajiyano , ,” vol. 7, no. 2, pp. 174–184, 2022.