Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Penerapan Data Mining dengan Metode
K-Nearest Neighbor untuk Memprediksi Penjualan Aksesoris Aquarium
Charles Chaywin 1 , Yudhistira Adhitya Pratama 2*
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pelita Harapan, Medan, Indonesia Email: 1 03081190002@student.uph.edu, 2* yudhistira.adhitya@lecturer.uph.edu

## ABSTRACT
PT. Surya Jaya Aquarium is an industry engaged in the sale of various types of aquarium accessories, such as aquarium machines, filter media, aquarium lights. Currently, PT. Surya Jaya Aquarium often lacks certain items when ordering goods from customers. Meanwhile, there is often an excess of other goods at the same time due to a lack of orders from customers. For this reason, it is necessary to carry out the process of predicting product sales  at  the  company,  so  that  the  process  of  controlling  product  orders  can  be  carried  out.  To  carry  out  the prediction process, the K-Nearest Neighbor algorithm can be applied. The purpose of this algorithm is to classify new  objects  using  features  and  training  data  samples.  The  data  used  in  this  study  is  sales  data  for  aquarium accessories products sourced from sales for the last 3 years from 2020, 2021 and 2022 originating from PT. Surya Jaya Aquarium. After that the data is selected and will be used to be processed in predicting sales of aquarium accessories for the next period. The K-Nearest Neighbor technique is used in this study to model data that has been prepared using the Knowledge Discovery in Databases (KDD) stage. From the results of the tests carried out, information was obtained that the error rate (error) from the sales prediction results was 6,196%.
Keywords: Aquarium Accessories, Data Mining, K-Nearest Neighbor.

## ABSTRAK
PT. Surya Jaya Aquarium adalah salah satu industri yang bergerak di bidang penjualan berbagai jenis aksesoris aquarium, seperti mesin-mesin aquarium, media filter, lampu aquarium. Saat ini, PT. Surya Jaya Aquarium sering kekurangan barang  tertentu pada  saat  adanya pemesanan barang dari customer. Sementara  itu sering kelebihan barang lainnya pada saat yang sama karena kurangnya pemesanan dari customer. Untuk itu, maka perlu dilakukan proses  prediksi  penjualan  produk  pada  perusahaan,  sehingga  dapat  dilakukan  proses  pengontrolan  pemesanan produk.  Untuk  melakukan  proses  prediksi,  maka  dapat  diterapkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Tujuan algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan objek baru menggunakan ciri dan sampel data training. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data penjualan produk aksesoris aquarium bersumber pada penjualan 3 tahun terakhir dari tahun 2020, 2021, serta 2022 yang berasal dari PT. Surya Jaya Aquarium. Setelah itu data tersebut dipilih  serta  akan  digunakan  untuk  diolah  dalam  memprediksi  penjualan  aksesoris  aquarium  untuk  periode berikutnya.  Teknik  K-Nearest  Neighbor  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  memodelkan  data  yang  telah disiapkan menggunakan tahap Knowledge Discovery in Databases (KDD). Dari hasil pengujian yang dilakukan, diperoleh informasi bahwa tingkat kesalahan (error) dari hasil prediksi penjualan adalah sebesar 6.196%.
Kata Kunci: Aksesoris Aquarium, Data Mining, K-Nearest Neighbor.

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  kemajuan  zaman,  perkembangan  ilmu pengetahuan dan teknologi semakin cepat. Setiap bagian dari kehidupan dipengaruhi oleh teknologi, yang tumbuh lebih  maju  dan  signifikan.  Teknologi  yang  ada diharapkan  mampu  memenuhi  setiap  kebutuhan informasi  dan  mendukung  setiap  tugas  manusia  serta mampu  menyelesaikan  setiap  masalah  yang  mungkin
timbul,  terutama  untuk  memperluas  bisnis  [1],  [2]. Karena persaingan yang ketat dalam bisnis, khususnya di sektor penjualan, penting bagi pemilik bisnis untuk membuat  rencana  yang  akan  meningkatkan  upaya penjualan  dan  pemasaran  produk  [3].  Salah  satu strategi  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  data penjualan  setiap  hari,  karena  ini  akan  menghasilkan jumlah data yang terus meningkat. Informasi ini dapat digunakan  dan  diproses  untuk  memberikan  informasi
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
yang  berarti  untuk  meningkatkan  penjualan  dan  iklan produk, bukan hanya berfungsi sebagai arsip bisnis.
Data  mining  adalah  metode  yang  mengekstraksi  dan mengidentifikasi informasi yang relevan dan pengetahuan  terkait  dari data  Base berukuran  besar menggunakan  pendekatan  statistik,  teknik  matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin [4]. Untuk mengumpulkan  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk mengantisipasi penjualan, data mining dapat digunakan untuk mengekstraksi informasi dari kumpulan data yang sangat  besar  [5].  Pendekatan  data  mining  juga  dapat digunakan untuk mendukung audit menyeluruh terhadap data penjualan dan proses bisnis terkait guna membantu memastikan  integritas,  keamanan,  dan  kualitas  data yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  [6]. Teknik  melakukan  data  mining  daapt  menggunakan berbagai  pendekatan,  seperti  klasterisasi,  regresi, asosiasi,  dan  klasifikasi,  untuk  mengungkapkan  pola atau  informasi  yang  tersembunyi  [7].  Cara  kerja  data mining  melibatkan  pencarian  melalui  kumpulan  data besar  untuk  pola  atau  struktur  yang  segar  dan  praktis. Namun,  tidak  setiap  upaya  pencarian  informasi termasuk dalam kategori data mining.
Metode–metode  dalam  melakukan  data  mining  untuk prediksi  terdapat  beberapa  jenis  yaitu Support  Vector Machine (SVM),  Apriori, Naïve  Bayes , K-Nearest Neighbor (KNN), C4.5. K-Nearest Neighbor merupakan teknik  untuk  mengategorikan  sesuatu  berdasarkan  data sampel  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  barang tersebut.  Hanya  data  sampel  yang  disimpan  dan diklasifikasikan  menggunakan  teknik  ini.  Metode K- Nearest Neighbor memiliki kelebihan yaitu efektif bila diterapkan  pada  data  yang  cukup  banyak  dan menghasilkan data yang kuat atau jelas.
PT. Surya Jaya Aquarium adalah salah satu industri yang bergerak  di  bidang  penjualan  berbagai  jenis  aksesoris aquarium seperti : mesin-mesin aquarium, media filter, lampu aquarium. PT. Surya Jaya Aquarium merupakan distributor  utama  sehingga  penjualan  barang  secara langsung kepada toko-toko aquarium di Indonesia bukan melalui toko online atau marketplace.
Berikut ini adalah tujuan dari penelitian ini berdasarkan bagaimana masalah tersebut dijelaskan di atas:
• Untuk mengetahui informasi prediksi hasil penjualan  periode  berikutnya  pada  PT.  Surya  Jaya Aquarium.
• Untuk  mengetahui  seberapa  akurat  metode K– Nearest  Neighbor dalam  memprediksi  penjualan aksesoris aquarium pada PT. Surya Jaya Aquarium
2. Metode Penelitian
2.1 Tahapan Penelitian
Diagram  penelitian  pada  gambar  1,  menggambarkan langkah-langkah  dalam  tahapan  penelitian.  Yang  akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Persiapan.  Proses  berbincang  dengan  pemilik perusahaan dan menjelaskan rumusan masalah yang terjadi pada perusahaan. Data barang yang diambil ialah data penjualan aksesoris aquarium. Tetapkan batasan dan buat strategi penelitian.
2. Tinjauan literatur. Tinjauan dan penelitian literatur yang  membahas  prediksi  penjualan  dan  masalah terkait dilakukan dalam kesadaran literatur.
3. Pengumpulan  data. Dilakukan  dengan  cara mewawancarai  bagian  akuntansi  pada  PT.  Surya Jaya  Aquarium,  observasi,  dan  dokumentasi digunakan  untuk  memperoleh  data  penjualan aksesoris aquarium.
4. Pengolahan  data  mining.  Data  yang  terkumpul diolah  sesuai  dengan  metode  yang  digunakan berdasarkan tahapan proses KDD.
5. Hasil dan pembahasan. Teknik K-Nearest Neighbor untuk  data  mining  digunakan  dalam diskusi ini untuk menekankan temuan.
6. Kesimpulan  dan  saran.  Menarik  kesimpulan  dari temuan  penelitian  dan  menawarkan  saran  untuk bisnis agar menjadi lebih baik.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.2 Prediksi
Prediksi  adalah  cabang  ilmu  yang  meramalkan kejadian di masa depan. Menerapkan data masa lalu ke masa  depan  diperlukan  untuk  peramalan  (Chairis  & Maulana,
2022).
Prediksi melibatkan mempertimbangkan  kuantitas,  seperti  permintaan untuk satu atau lebih hal di masa mendatang [9].
2.3 Penjualan
Penjualan  ialah  suatu  kegiatan  yang  ditujukan  untuk mencari  pembeli,  mempengaruhi  dan  memberikan petunjuk agar pembeli dapat menyesuaikan kebutuhannnya  dengan produk  yang ditawarkan  serta mengadakan perjanjian mengenai harga yang menguntungkan bagi kedua belah pihak [10].
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
2.4 Basis Data
Basis  data  adalah  sekelompok  objek  data  yang terhubung  yang  disusun  menurut  skema  atau  struktur tertentu,  disimpan  di  perangkat  keras  komputer,  dan diproses  dengan  perangkat  lunak  memiliki  tujuan tertentu  seperti  memperbarui,  mencari,  memproses dengan perhitungan tertentu, dan memusnahkan [4]
2.5 Data Mining
Data  mining  adalah  teknik  untuk  mengidentifikasi  dan mengekstraksi  informasi  yang  dapat  digunakan  dan mengumpulkan  pengetahuan  dari  kumpulan  data  besar menggunakan pendekatan matematika, statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin [5].
Data  mining  adalah  tindakan  menganalisis  kumpulan data  besar  yang  disimpan  dalam  penyimpanan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  termasuk pendekatan statistik dan matematika untuk menemukan tautan,  pola,  dan  tren  yang  relevan  [11].  Data  mining adalah kumpulan prosedur untuk menemukan informasi baru  dari  kumpulan  data  yang  tidak  dapat  ditemukan secara manual.
2.6 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses pembelajaran suatu fungsi tujuan (target) f yang memetakan tiap himpunan atribut x ke satu dari label kelas yang didefinisikan sebelumnya. Fungi target disebut juga model klasifikasi [12].
2.7 K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor adalah metode pembelajaran  terawasi  di  mana  mayoritas K-Nearest Neighbor digunakan  untuk  mengklasifikasikan  hasil jarak  baru.  Tujuan  algoritma  ini  adalah  untuk mengklasifikasikan  objek  baru  menggunakan  ciri  dan sampel data training.
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
mengklasifikasikan objek berdasarkan data pembelajaran  yang  terdekat  dengan  objeknya.  Ruang multidimensi  diproyeksikan  ke  data  pembelajaran, dengan setiap dimensi sesuai dengan properti data [13]. Tujuan  algoritma  KNN  adalah  mengategorikan  objek baru berdasarkan properti dan data training-nya. di mana sebagian  besar  kategori  KNN  digunakan  untuk mengklasifikasikan  hasil  sampel  uji  baru  Klasifikasi yang berdekatan digunakan oleh algoritma KNN untuk meramalkan  nilai  sampel  data  uji  baru. Euclidean Distance adalah  pengukuran  yang  digunakan.  Jarak yang paling khas untuk data numerik adalah Euclidean Distance.
Nilai  dari  set  data  training  dan  data  testing  masing- masing diwakili oleh nilai Xi dan Yi. Nilai K digunakan untuk menunjukkan dimensi atribut.
Perhitungan untuk algoritma K-Nearest Neighbor :
1. Tetapkan nilai k.
2. Dengan menggunakan data training yang tersedia, tentukan jarak Euclidean kuadrat setiap objek.
3. Kelompokkan  item-item  ini  ke  dalam  grup berdasarkan mana mereka memiliki jarak Euclidean terdekat
4. Kumpulkan  label    untuk    kelas  Y  (klasifikasi Nearest Neighbor ).
5. Dengan memanfaatkan kategori Nearest Neighbor dengan nilai instance query terhitung paling akurat.

## 2.8 Pengolahan Data
Pengolahan  Data  Mining  dilakukan  dengan  cara mengikuti  tahapan  proses  Knowledge  Discovery  in Database (KDD) untuk menghasilkan informasi sesuai dengan urutan yang telah ditentukan, yaitu :
• Data selection
Data selection dari  sekumpulan  data  operasional yang  perlu  dilakukan  sebelum  langkah  tinjauan informasi  dalam  KDD  dimulai.  Data  hasil pencarian  akan  digunakan  untuk  data  mining  dan akan  disimpan  dalam  file  terpisah  dari database . Penelitian  ini  mengandalkan  data  dari  PT.  Surya Jaya  Aquarium  yaitu  data  penjualan  aksesoris aquarium tahun 2020, 2021, dan 2022.
Atribut yang digunakan dalam proses ini adalah :
1. Nama  Barang  adalah  atribut  pada  tabel  data penjualan yang merinci produk yang dibeli dari PT. Surya Jaya Aquarium.
2. Bulan adalah atribut pada tabel  data penjualan memberikan  rincian  tentang  kapan  terjadinya transaksi penjualan.
3. Kuantitas  adalah  atribut  pada  tabel  penjualan yang  memberikan  perincian  tentang  jumlah transaksi penjualan.
• Pengolahan data Proses  preprocessing  harus  diselesaikan  sebelum proses  data  mining  dapat  dimulai.  Pada  tahap  ini akan dilakukan integrasi data untuk menggabungkan  data  dari  database  yang  berbeda, dan  pembersihan  data  akan  dilakukan  untuk membuat dataset bersih yang dapat digunakan pada tahap berikutnya yaitu mining [14]. Kedua langkah tersebut dijelaskan secara rinci di bawah ini:
1. Integrasi data Integrasi  data  adalah  proses  menyatukan kumpulan  data  yang  berbeda  untuk  dianalisis. Basis  data,  kubus  data,  dan file adalah  contoh sumber data. Integrasi data ini juga diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan mempercepat proses data mining. Prosedur ini juga mencakup Pembersihan  Data  Ekstra,  yang  digunakan untuk  menghilangkan  file  duplikat  atau kesalahan dari data terintegrasi.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
2. Data cleaning Data cleaning adalah tindakan memodifikasi data untuk  menilai  kualitas  data.  Dapat  juga menghapus data atau mengoreksi data. Data yang harus  dibersihkan  antara  lain  informasi  yang salah,  tidak  lengkap,  rusak,  dan  tidak  sesuai format.
• Transformation Pada tahap Transformation , data yang dipilih diubah agar  cocok  untuk  data  mining.  Jenis  atau  pola informasi yang akan dicari dalam database memiliki pengaruh yang signifikan terhadap proses transformasi  dalam  KDD  yang  merupakan  proses kreatif.
Pengelompokan data atribut, khususnya atribut bulan dan  klasifikasi  sebagai  kriteria  data  yang  menjadi target  dalam  proses  mining,  dikumpulkan  pada seluruh  tahapan  data  operasional  yang  digunakan untuk proses transformasi data mining.
• Data mining
Pada  langkah  ini  digunakan  teknik  atau  proses berdasarkan  proses  KDD  yang  lebih  besar  untuk mencari pola atau informasi yang menarik pada data yang  dipilih.  Teknik  K-Nearest  Neighbor  (KNN), yang  karakteristiknya  diinisialkan  sebagai  k,  atau jumlah  tetangga  yang  digunakan  sebagai  referensi KNN,  digunakan  dalam  penelitian  ini.  K  adalah bilangan bulat positif kecil yang ganjil.
Dalam  penelitian  ini,  langkah-langkah  pengerjaan pendekatan KNN adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  nilai  k.  Angka  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  k  yang  digunakan dalam  klasifikasi  adalah  3,  5,  7,  9,  11,  dan  13 karena tidak  ada standar  yang  ditetapkan  untuk perhitungan ini.
2. Penghitungan  jarak  antara  data  Training  dan testing. Euclidean  Distance adalah  metodologi perhitungan  jarak  yang  digunakan  dalam algoritma KNN ini.
3. Urutan  dari  data  yang  dihitung.  Jarak  yang dihitung  kemudian  diatur  secara  menaik berdasarkan kedekatan dengan yang terjauh.
4. Mengelompokkan informasi hasil tes berdasarkan label mayoritas K-Nearest Neighbor.
• Evaluation Pola informasi yang ditemukan melalui data mining harus  disajikan  dengan  cara  yang  jelas  bagi  pihak yang  berkepentingan.  Pada  fase  ini,  penting  untuk menilai  apakah  pola  atau  informasi  yang  diamati bertentangan  dengan  pengetahuan  atau  teori sebelumnya.  Pada  tahap  ini  digunakan  metode K- Nearest  Neighbor untuk  mengumpulkan  pola penjualan  aksesoris  aquarium  dari  proses  data mining, dan pola atau informasi yang dihasilkan dari proses data mining berupa aturan yang diperoleh dari perhitungan K-Nearest Neighbor.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil Pengumpulan Data

## 3.1.1 Data Selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  data penjualan produk aksesoris aquarium bersumber pada penjualan 3 tahun terakhir dari tahun 2020, 2021, serta 2022  yang  berasal  dari  PT.  Surya  Jaya  Aquarium.
Setelah  itu  data  tersebut  dipilih  serta  akan  digunakan untuk  diolah  dalam  memprediksi  penjualan  aksesoris aquarium  terlaris.  Adapun  atribut  yang  digunakan dalam penentuan  prediksi penjualan  aksesoris  terlaris ialah atribut Nama Barang, Kuantitas, dan Bulan. Bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Selection No Nama Barang Bulan Kuantitas 1 Yang YP-103 Januari 264 2 Yang YP-103 Februari 168 3 Yang YP-103 Maret 0 4 Yang YP-103 April 480 5 Yang YP-103 Mei 0 6 Yang YP-103 Juni 264 7 Yang YP-103 Juli 72 8 Yang YP-103 Agustus 96 9 Yang YP-103 September 480 10 Yang YP-103 Oktober 720 11 Yang YP-103 November 0 12 Yang YP-103 Desember 840 13 Yang YP-104 Januari 306 14 Yang YP-104 Februari 90 15 Yang YP-104 Maret 0 16 Yang YP-104 April 720 17 Yang YP-104 Mei 0 18 Yang YP-104 Juni 540 19 Yang YP-104 Juli 360 20 Yang YP-104 Agustus 0 21 Yang YP-104 September 90 22 Yang YP-104 Oktober 360 23 Yang YP-104 November 0 24 Yang YP-104 Desember 720 25 Yang YP-105 Januari 420 26 Yang YP-105 Februari 180 27 Yang YP-105 Maret 0 28 Yang YP-105 April 720 29 Yang YP-105 Mei 0 30 Yang YP-105 Juni 1032 31 Yang YP-105 Juli 396 32 Yang YP-105 Agustus 204 33 Yang YP-105 September 360 34 Yang YP-105 Oktober 360 35 Yang YP-105 November 0 36 Yang YP-105 Desember 840 37 Yang YP-106 Januari 48 38 Yang YP-106 Februari 16 39 Yang YP-106 Maret 0 40 Yang YP-106 April 40 41 Yang YP-106 Mei 0 42 Yang YP-106 Juni 56
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
43 Yang YP-106 Juli 0 44 Yang YP-106 Agustus 40 45 Yang YP-106 September 48 46 Yang YP-106 Oktober 80 47 Yang YP-106 November 0 48 Yang YP-106 Desember 120 49 Yang YP-107 Januari 56 50 Yang YP-107 Februari 88 51 Yang YP-107 Maret 0 52 Yang YP-107 April 40 53 Yang YP-107 Mei 0 54 Yang YP-107 Juni 104 … … … … 864 Yang UV-45W Desember 0

## 3.1.2 Preprocessing
Untuk memudahkan proses perhitungan prediksi, tahap preprocessing  data  dicoba  untuk  mengategorikan berbagai  jenis  penjualan  barang  aksesoris  aquarium berdasarkan  volume  penjualan  setiap  bulan  dan  tahun. Setelah data dikelompokkan, langkah selanjutnya adalah melakukan penggabungan untuk memberikan informasi penjualan dari semua aksesoris aquarium.
Tahap  preprocessing  ini memiliki peran krusial  dalam menyederhanakan  data  dan  mempersiapkannya  agar lebih  mudah  diolah  oleh  algoritma  prediksi  [15].  Pada tahap ini, kategorisasi penjualan dapat membantu dalam mengidentifikasi  tren  atau  pola  yang  mungkin  muncul dalam setiap jenis produk  aksesoris. Setelah penggabungan  data  dilakukan,  informasi  lebih  lanjut dapat  diekstraksi  untuk  memberikan  pandangan  yang holistik terhadap kinerja penjualan secara keseluruhan.
Berikut adalah contoh tabel penjualan produk aksesoris aquarium setelah melalui tahap preprocessing:
Tabel 2. Sample Data YP-103 Sample data penjualan Yang YP-103 Bulan 2020 2021 2022 Jan 264 960 0 Feb 168 0 0 Mar 0 240 120 Apr 480 192 480 Mei 0 360 720 Jun 264 480 360 Jul 72 360 72 Agus 96 120 360 Sep 480 480 120 Okt 720 0 0 Nov 0 144 1680 Des 840 1440 0 3.1.3 Transformation
Hasil  pengelompokan  data preprocessing digunakan sebagai  data  training  pada  tahap transformation ini. Untuk membuat data training dari data yang ada, yang dikenal  sebagai  data  target,  perlu  ditentukan  terlebih dahulu  atribut  mana  yang  dapat  mempengaruhi penjualan aksesoris aquarium terlaris. Data target terdiri dari  data  dengan  atribut  yang  relevan  yang  akan
mendukung  pemrosesan data  mining .  Karena  ingin diprediksi  penjualan  pada  periode  berikutnya,  maka data training terdiri  dari  data  penjualan  periode sebelumnya  dan  data  target  berupa  data  penjualan periode selanjutnya. Contohnya misalkan diambil data penjualan dari YP-103, data training yang digunakan untuk  prediksi  periode  Januari  2023  serupa  dengan yang ada di tabel 3
Tabel 3. Data Training Penjualan YP-103
x 1 x 2 No Periode Total Penjualan No Periode Total Penjualan 1 Jan 20 264 1 Feb 20 168 2 Feb 20 168 2 Mar 20 0 3 Mar 20 0 3 Apr 20 480 4 Apr 20 480 4 Mei 20 0 5 Mei 20 0 5 Juni 20 264 … … … … … … 35 Nov 22 1680 35 Des 22 0
Berdasarkan Tabel 3, data training untuk penelitian ini hanya diperoleh dari tiga tahun sebelumnya, yaitu data penjualan  pada  tahun  2020,  2021  dan  2022.  Data training dibagi menjadi dua kelompok yaitu data input (x 1 ) dan target (x 2 ).

## 3.2 Hasil Penelitian
Langkah – langkah dari algoritma K-Nearest Neighbor adalah  sebagai  berikut,  berdasarkan  tahapan  data mining:
1. Menentukan  nilai  k.  Meskipun  belum  ada pedoman yang pasti untuk menentukan nilai k yang  digunakan,  namun  nilai  k  yang digunakan dalam penelitian ini adalah 3.
2. Dengan  menggunakan  perhitungan Euclidean Distance ,  tentukan  jarak  antara  data training dan data testing selama  langkah  transformasi.  Karena data  pada  periode  Januari  2023  belum  ada,  maka dianggap (x1, x2) dari periode Januari 2023 adalah (0,  0).  Proses  perhitungannya  dapat  dijabarkan sebagai berikut

## Tabel 4. Hasil Perhitungan jarak Euclidean
No x 1 x 2 Perhitungan 1 264 168 !(264 − 0)2  + (168 − 0)2  =  312.921 2 168 0 !(168 − 0)2 + (0 − 0)2 = 168 3 0 480 !(0 − 0)2 + (480 − 0)2 = 480 4 480 0 !(480 − 0)2 + (0 − 0)2 = 480 … … … … 35 1680 0 !(1680 − 0) 2 + (0 − 0) 2 = 1680
Daftar  data  yang  dihitung.  Jarak  yang  diperoleh kemudian diurutkan dari yang terdekat hingga terjauh setelah disortir. Setelah penyortiran, didapatkan :

## Tabel 5. Hasil Pengurutan jarak Euclidean
No x 1 x 2 Hasil Urutan 1 264 168 312.9217 12
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
2 168 0 168 7 3 0 480 480 18 4 480 0 480 19 5 0 264 264 9 6 264 72 273.6421 10 7 72 96 120 3 8 96 480 489.5059 21 9 480 720 865.3323 29 10 720 0 720 26 11 0 840 840 28 12 840 960 1275.617 32 13 960 0 960 31 14 0 240 240 8 15 240 192 307.35 11 16 192 360 408 17 17 360 480 600 24 18 480 360 600 25 19 360 120 379.4733 15 20 120 480 494.7727 22 21 480 0 480 20 22 0 144 144 6 23 144 1440 1447.182 34 24 1440 0 1440 33 25 0 0 0 1 26 0 120 120 4 27 120 480 494.7727 23 28 480 720 865.3323 30 29 720 360 804.9845 27 30 360 72 367.1294 13 31 72 360 367.1294 14 32 360 120 379.4733 16 33 120 0 120 5 34 0 1680 1680 34 35 1680 0 1680 35
3. Berdasarkan  label  mayoritas  dari K-Nearest
Neighbor , identifikasi kelompok data hasil pengujian. Karena k = 3, tiga jarak terdekat d7, d15, dan d1 dipilih.
4. Kuantitas penjualan pada periode yang akan datang dapat  diantisipasi  dengan  memanfaatkan  kategori Nearest Neighbor yang paling mayoritas.
3.3 Pengujian Data
Aplikasi Rapidminer digunakan  untuk  pengujian  data. Rapidminer adalah salah satu program data mining yang dapat  digunakan  untuk  memeriksa  kumpulan  data  dan menemukan  pola  data  yang  sesuai  untuk  tujuan pemrosesan data  [16]. Modifikasi pola data diperlukan untuk  mencapai  tujuan  pemrosesan  data  karena  tidak semua  algoritma  yang  ada  dapat  digunakan  untuk memproses kumpulan data saat ini.
Setelah  mengklasifikasikan,  prosedur  akan  mengimpor tabel  Microsoft  Excel,  setelah  itu  operator  Read  Excel akan  ditempatkan  dan  data  training  akan  dibaca dalam format Excel. Label kemudian dibuat dari atribut target. Gambar 2 menunjukkan hal ini.

## Gambar 2. Importing data Training Pada Operator Read Excel
Setelah  itu, masukkan  nilai k  = 3, dan drag  and  drop operator  KNN.  Kemudian  gabungkan  operator  KNN dengan operator read Excel. tautkan KNN ke operator model  yang  berlaku.  Terakhir,  tautkan  hasilnya  ke operator  model  yang  berlaku.  Seperti  yang  dapat dilihat pada gambar 3

## Gambar 3. Susunan Operator algoritma KNN
Hasil pada gambar berikut merupakan langkah terakhir dari  prosedur  data  mining  dengan  menggunakan rapidminer Setelah  semua  operator  terhubung,  tekan tombol  ikon play  atau  F11.  Tab  hasil  kemudian  akan muncul, termasuk prediksi semua data yang memenuhi nilai k = 3.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
Gambar  4  adalah  hasil  prediksi  penjualan  untuk  Yang YP-103,  untuk  setiap  bulan.  Terlihat  bahwa  selisih antara  hasil  prediksi  dengan  nilai  target  tidak  terlalu jauh, sehingga akurasi dari hasil prediksi metode K-NN cukup bagus. Berdasarkan hasil prediksi penjualan yang diperoleh,  total  penjualan  untuk  bulan  Januari  2023 adalah  sebesar  528  unit,  seperti  terlihat  pada  gambar berikut:
Gambar 5. Lanjutan Hasil prediksi penjualan Yang YP-103
Gambar 6. Grafik Perbandingan Hasil prediksi penjualan Yang YP-

## 103
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  maka dapat  dihitung  nilai  MAE  ( Mean  Absolute  Error )  dari setiap  hasil  pengujian.  Hasil  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Nilai MAE No Produk Nilai MAE 1 YP-103 13.833 2 YP-104 -14.160 3 YP-105 107.705 4 YP-106 -3.176 5 YP-107 -10.074 6 YP-1200 -11.9544 7 YP-1600 -78.911 8 YP-1800 -56.5 9 YP-2600 -31.33 10 YP-100 4.259 11 YP-200 -8.33 12 YP-300 -2.5 13 YP-201 -12.5 14 YP-202 -4.44 15 YP-203 -3.556 16 UV-5W -1.667 17 UV-7W -1.667
18 UV-9W -8.167 19 UV-11W -10.833 Rata-Rata 6.196
Nilai  MAE  dari  keseluruhan  prediksi  adalah  sebesar 6.196, yang berarti bahwa persentase kesalahan ( error ) dari hasil prediksi adalah sebesar 6.196%.

## 4.   Kesimpulan
Teknik K-Nearest  Neighbor digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  memodelkan  data  yang  telah disiapkan  menggunakan  tahap Knowledge  Discovery in  Databases (KDD).  Hasil  prediksi  penjualan didasarkan  pada  perhitungan  data  mining  yang menggunakan  klasifikasi  dan  algoritma K-Nearest Neighbor .  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan, diperoleh  informasi  bahwa  nilai  MAE  dari  hasil prediksi  adalah  sebesar  6.196%,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  prediksi  dari  teknik K- Nearest  Neighbor cukup  akurat  dalam  memprediksi penjualan produk.
Beberapa  saran  dapat  berguna  untuk  peneliti  yang melakukan  penelitian  data  mining  pada  masa  yang akan  datang  berdasarkan  hasil  dari  kesimpulan  yang telah disampaikan, yaitu :
1. Membuat aplikasi untuk memprediksi penjualan  aksesoris  aquarium  agar  dapat dimanfaatkan oleh Perusahaan untuk menjadi lebih baik lagi. 2. Pembahasan pada perkiraan penjualan aksesoris  aquarium  terlaris  ditambahkan sebanyak 5 tahun terakhir penjualan.
Menambahkan  metode  /  algoritma  lain  pada  prediksi sehingga  hasil  prediksi  yang  dilakukan  memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## SUMBER RUJUKAN
Referensi
[1] M.  Muttaqin et  al. , Pengantar  Teknologi  Digital .  Yayasan Kita Menulis, 2023.
[2] M.  Muttaqin et  al. , Pengantar  Internet .  Yayasan  Kita Menulis, 2023.
[3] A.  Maulana et  al. , Manajemen  Bisnis  Digital  dan  E- Commerce . Yayasan Kita Menulis, 2023.
[4] A. Maulana et al. , Pengantar Manajemen Basis Data dengan MySQL . Yayasan Kita Menulis, 2023.
[5] E.  Turban,  R.  Sharda,  J.  E.  Aronson,  and  D.  King, Business intelligence:  A  managerial  approach .  Pearson  Prentice  Hall Upper Saddle River, NJ, 2008.
[6] S. Wahyuddin et al. , Audit Sistem Informasi . Global Eksekutif Teknologi, 2023.
[7] M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan Alat-Alat Bangunan  Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Di Toko  Adi  Bangunan),” Jurnal  Teknologi  Dan  Open  Source , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018.
[8] G.  Chairis  and  A.  Maulana,  “Analisis  Perancangan  dan Implementasi Sistem Informasi Stationary Berbasis Web  pada PT.  Indako  Trading  Coy,” Journal  Information  System Development (ISD) , vol. 7, no. 2, pp. 78–90, 2022.
[9] A.  Syamil et  al. , Buku  Ajar  Manajemen  Rantai  Pasok .  PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[10] W.  P.  Widharta,  “Penyusunan  strategi  dan  sistem  penjualan dalam  rangka  meningkatkan  penjualan  toko  damai,” Jurnal Strategi Pemasaran , vol. 1, no. 2, pp. 1–15, 2013.

## Yang YP-103
2000 1  3  5  7  9 11131517192123252729313335
Prediksi Asli
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 3 No. 2 (2023) 89 – 96
[11] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Data  Mining:  Concepts  and Techniques  Second  Edition,”  2006.  [Online].  Available: www.mkp.com
[12] A. D. W. M. Sidik, I. H. Kusumah, A. Suryana, M. Artiyasa, A. P.  Junfithrana,  and  others,  “Gambaran  Umum  Metode Klasifikasi  Data  Mining,” FIDELITY:  Jurnal  Teknik  Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 34–38, 2020.
[13] A. Jaelani, “Deteksi dan klasifikasi tipe bangunan pada  Citra Satelit  menggunakan  Metode  K  Nearest  Neighbor,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2020.
[14] R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Transaksi Penjualan Bisnis
Ritel,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020.
[15] I. Rahmayuni, “Perbandingan performansi algoritma c4. 5  dan cart dalam klasifiksi data nilai mahasiswa prodi teknik  komputer  politeknik  negeri  padang,” Jurnal Teknoif Teknik  Informatika Institut Teknologi Padang , vol. 2, no. 1, pp. 40–  46, 2014.
[16] A. M. Siregar, S. Kom, M. K. D. A. N. A. Puspabhuana, S.  Kom, and M. Kom, Data Mining: Pengolahan Data Menjadi  Informasi  dengan  RapidMiner .  CV  Kekata Group, 2017.