## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408

## Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Sri Puspita Dewi * , Nurwati, Elly Rahayu
Ilmu Komputer, Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* sripuspitadewi074@gmail.com, 2 nurwati763@gmail.com, 3 ellyrahayu68@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sripuspitadewi074@gmail.com Submitted: 16/03/2022 ; Accepted: 26/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak −Penerapan Data Mining sangatlah dibutuhkan oleh UD Andar dikarenakan usaha dagang ini menjual berbagai macam jenis produk. Usaha Dagang ini menjual jamu serbuk, kantong plastik, bahan pembuat makanan & minuman, dan makanan frozzen yang diminati oleh para konsumen. Dilihat dari banyaknya permintaan konsumen ternyata terdapat beberapa produk terlaris dan tidak  terlaris,  sehingga  berdasarkan  data  1  tahun  terakhir,  maka  dibutuhkan  sebuah  prediksi  penjualan  produk  terlaris,  agar mempermudah  pihak  usaha  dagang  dalam  perencanaan  penyedia  stok.  Dikrenakan  sistem  yang  sedang  berjalan  saat  ini  masih manual, untuk itu data yang didapat kurang akurat dan efisien. Maka untuk mengatasi hal ini, diperlukan sebuah sistem prediksi penjualan produk terlaris dengan teknik data mining yang menggunakan metode k nearest neighbor. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem algoritma k nearest neighbor pada teknik data mining yang membantu untuk memprediksi penjualan produk telaris pada UD Andar.
Kata Kunci: Data Mining; K-Nearest Neighbor; Penjualan; Prediksi; Produk
Abstract− The implementation of Data Mining is very much needed by UD Andar because this trading business sells various types of products. This trading business sells powdered herbal medicine, plastic bags, food & beverage ingredients, and frozen foods that are in demand by consumers. Judging from the large number of consumer requests, it turns out that there are several best-selling and not-selling products, so based on the last 1 year data, a prediction of the best-selling product sales is needed, in order to make it easier for trading businesses in planning stock providers. Because the current system is still manual, the data obtained is less accurate and efficient. So to overcome this, we need a sales prediction system for best-selling products with data mining techniques using the k nearest neighbor method. This research produces a system of k nearest neighbor algorithms in data mining techniques that help to predict the sales of the best-selling products at UD Andar.
Keywords: Data Mining; K-Nearest Neighbor; Sales; Predictions; Products

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi/peramalan  (forecasting)  merupakan  suatu  kegiatan  meramalkan  penjualan  dimasa  mendatang  berarti menentukaan  perkiraan  besarnya  volume  penjualan,  bahkan  menentukan  potensi    penjualan  dan  luas  pasar  yang dikuasai  dimasa  mendatang[1].  Selain  itu  membantu  perusahaan  dalam  melakukan  perencanaan  penyediaan  stok, karena prediksi ini memberikan output terbaik bagi perusahaan sehingga dapat meminimalisir kesalahan perencanaan dapat ditekankan seminimal mungkin.
Penjualan  merupakan  suatu  kegiatan  usaha  yang  dapat  memberikan  keuntungan  lebih  bagi  sebuah  usaha dagang retailer. UD Andar ini merupakan usaha dagang yang bergerak dibidang retailer. Produk yang dijual oleh UD Andar yaitu : Jamu serbuk, kantong plastik, bahan pembuat makanan & minuman, dan makanan frozzen. Sistem yang sedang berjalan pada UD Andar masih manual yaitu belum adanya sistem yang dapat mengetahui produk mana saja yang paling diminati oleh konsumen serta belum tersedianya metode yang baik dalam penentuan produk terlaris pada UD  Andar.  Hal  ini  dikarenakan  terjdinya  peningkatan  pada  penjualan  produk,  yang  disebabkan  banyaknya perrmintaan  para  konsumen  yang  sangat  beragam.  Dengan  ratusan  produk  yang  terjual  UD  Andar  mengalami kesulitan  karena  harus  melakukan  pengecekan  struk  belanja  untuk  menentukan  produk  mana  saja  yang  terlaris berdasarkan data 1 (satu) tahur terakhir. Sehingga didapatkan permasalahan yang ada bahwa UD mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang paling diminati oleh para konsumen. Maka dari itu, diperlukan sebuah sistem prediksi penjualan produk terlaris menggunakan metode k nearest neighbor untuk mengetahui produk apa saja yang paling diminati para konsumen.
Dalam hal ini Data Mining sangat berpengaruh dalam proses menggali sebuah data dari suatu kumpulan data yang berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual [2] . Pada umumnya Data mining muncul dari banyaknya jumlah data yang tersimpan dalam suatu database . Data mining adalah pembelajaran mesin, pengenalan pola, database, statistik, dan teknik visualisasi yang  digunakan untuk memecahkan masalah penggalian informasi dari repositori database besar[1]. Data mining sangat penting dalam proses penggalian data secara manual dari  kumpulan data  berupa pengetahuan yang  tidak diketahui[2]. Berdasarkan  pengertian Data Mining tersebut dapat disimpulkan bahwa Data  Mining adalah  suatu  proses  pencarian  data  secara  otomatis  dapat  mendapatkan  sebuah  model  dari database yang besar. Dalam melakukan peramalan begitu banyak metode yang bisa digunakan, salah satunya adalah metode K Nearest Neighbor .  Menurut [2] metode K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan metode yang melakukan klasifikasi  berdasarkan  kedekatan  lokasi  (jarak)  suatu  data  dengan  data  lain,  metode  K-NN  ( k  nearest  neigbor ) merupakan  metode yang  cukup  sederhana namun  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi. K-NN  ( k  nearest  neigbor ) termasuk  algoritma supervised  learning ,  yang  mana  hasi  dari query  instance baru,  diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas dari kategori pada K-NN ( k nearest neigbor ). Kelas yang paling banyak muncul, yang akan menjadi kelas

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
hasil  klasifikasi[3].  Tujuan  dari  algoritma  K-NN  adalah  mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan training  data[4].  Metode K    Nearest  Neighbor ini  merupakan  metode  algoritma maching  learning yang  sangat sederhana dalam implementasinya. Dengan diterapkannya Algoritma K Nearest Neighbor dapat mempermudah UD Andar pada penjualan produk dengan mengambil data objek baru berdasarkan data yang letaknya terdekat dari data baru tersebut.
Bersumber pada penelitan sebelumnya yang telah menggunakan salah satu metode K Nearest Neighbor yang ditulis oleh Yulia Rizki Amalia[5] yaitu Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Elektronik Terlaris Menggunakan Metode K Nearest Neighbor dapat digunakan untuk klasifikasi data penjualan elektronik berdasarkan jumlah penjualannya, yang paling laris. Metode klasifikasi ini dapat membantu pemilik Toko dalam mengelompokkan data.
Hasil dari analisis diatas, maka penulis  melakukan penelitian dengan judul  “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ”. Dengan Metode K-Nearest Neighbor dapat  mempermudah  dan  membantu  pihak  UD  Andar  dalam  menentukan  produk  apa  saja  yang  harus  disediakan dengan jumlah yang banyak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Tahapan Metodologi Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja yang telah digambarkan diatas, dapat dijabarkan pembahasan masing-masing dalam penelitian adalah sebegai berikut:
1. Pengumpulan  Data,  Pengumpulan  data  dilakukan  guna  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka mencapai tujuan penelitian.
2. Analisis Data Pada tahap ini dilakukan identifikasi masalah pada sistem yang sedang berjalan. Dengan demikian, diharapkan  penulis  dapat  menemukan  kendala-kendala  dan  permasalahan  yang  terjadi,  sehingga  penulis  dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut.
3. Penerapan K  Nearest  Neighbor, penerapan k  nearest  neighbor merupakan  sebuah  proses  dari  data  asli  ( real) menjadi data yang diolah menjadi kedalam proses perhitungan Algoritma K Nearest Neighbor.
4. Perancangan Sistem adalah sebuah kegiatan merancang dan menentukan cara mengolah sistem informasi dari hasil analisa  sistem  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  dari  pengguna  termasuk  diantaranya  perancangan user interface , data dan aktivitas-aktivitas proses. Adapun proses perancangan suatu sistem informasi dilakukan dengan mengamati aliran sistem informasi yang sedang berjalan serta mengubah suatu sistem informasi baru yang telah didesain dengan alat bantu perancangan yaitu Unified Modelling Languange (UML).
5. Pembangunan Sistem, Membangun sistem informasi merupakan bentuk perubahan organisasi yang direncanakan. Pembangunan sistem merupakan tindakan mengubah, menggantikan atau menyusun sistem secara baik dengan sebagian maupun keseluruhan untuk memperbaiki sistem yang selama ini berjalan.
Penerapan K Nearest Neighbor Uji Coba Sistem Implementasi Sistem Analisis Data Pengumpulan Data Perancangan Sistem Pembangunan Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
6. Uji Coba Sistem, Uji coba sistem yaitu suatu proses yang dilakukan untuk menilai apakah sistem yang dibuat telah sesuai dengan apa yang diharapkan. Uji coba sistem pada penelitian ini menggunakan Black Box Testing yaitu metode pengujian sistem perangkat lunak yang tes fungsionalitas dari aplikasi tersebut.
7. Implementasi Sistem, Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen yaitu desain sistem yang disetujui dan menguji, menginstal, memulai, serta menggunakan sistem yang baru atau sistem yang diperbaiki.
2.2  Analisis Data
Analisa data adalah suatu metode pengolahan data menjadi informasi untuk membantu memahami karakteristik data dan memecahkan masalah, terutama yang berkaitan dengan penelitian.
Table 1. Data Penjualan Produk No Nama Produk Kuantitas Produk    Kuantitas Terjual Kategori 1  Jamu Sidomuncul (kotak) 950 745 Tidak Laris 2  Jamu Klanceng (botol) 600 525 Laris 3  Jamu Asam Urat(kotak) 710 545 Tidak Laris 4  Kantong Plastik Merk Kilo(pk) 915 740 Tidak Laris 5  Kantong Plastik Merk Kristal(pak) 920 850 Laris 6  Kantong Plastik Kamsia(pak) 915 745 Tidak Laris 7  Plastik HD(bks) 1230 1080 Tidak Laris 8  Plastik PE(bks) 1255 1105 Tidak Laris 9  Plastik PP(bks) 1160 1090 Laris 10  Tepung Segitia Biru(kg) 1015 940 Laris 11  Gula pasir(kg) 1245 1170 Laris 12  Mentega (kg) 680 530 Tidak Laris 13  Seres/(kg) 475 400 Laris 14  Pop Ice(pcs) 495 420 Laris 15  Marimas (pcs) 685 610 Laris 16  Best Bubble (kotak) 905 830 Laris 17  Boba(pcs) 530 380 Tidak Laris 18  Susu UHT(btl) 765 690 Laris 19  Susu Kaleng (kaleng) 1115 1045 Laris 20  Sosis Okey (kotak) 1350 1200 Tidak Laris 21  Sosis Asimo (kotak) 1225 1150 Laris 22  Nugget Okey (kotak) 1310 1235 Laris 23  Kulit Kebab(pcs) 1050 900 Tidak Laris 24  Kulit Lumpia (pcs) 845 770 Laris 25  Kentang Goreng Fiesta 1 Kg(kotak) 985 835 Tidak Laris
Table 1 diatas merupakan data penjualan produk yaitu November 2020 - Januari 2022. Data penjualan produk ini didapat dari hasil wawancara kepada pemilik UD Andar.

## 2.3  Data Mining
Data mining menurut Suyanto adalah gabungan sejumlah disiplin ilmu komputer yang mendefinisikan sebagai proses penemuan pola-pola baru dari kumpulan-kumpulan data sangat besar, meliputi metode-metode yang merupakan irisan dari artificial intelligence, machine learning, statistics, dan database systems [3]. Berdasarkan Pengertian Data Mining menurut para ahli yang disebutkan maka dapat disimpulkan bahwa Data Mining adalah suatu proses pencarian data secara otomatis dapat mendapatkan sebuah model dari database yang besar. Data Mining merupakan metode untuk menemukan informasi tersembunyi dalam database dan bagian dari proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) untuk  menemukan informasi dan pola yang berguna dalam data[4].
Secara umum, Data Mining dibagi menjadi dua kategori utama yaitu[6]:
1. Prediktif
Proses  untuk  menemukan  karakteristik  penting  dari  data  dalam  satu  basis  data.  Teknik  data  mining  yang termasuk descriptive mining adalah clustering, asosiation, dan sequential mining.
2. Deskriptif
Proses untuk menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variable lain di masa depan. Salah satu teknik yang terdapat dalam predictive mining adalah klasifikasi. Secara sederhana data mining biasa dikatakan sebagai proses penyaring atau “menambang” pengtahuan dari sejumlah data yang besar.
Secara keseluruhan, proses Knowledge Discovery in Databases (KDD)  dapat digambarkan sebagai berikut[7]:
1. Data Selection (seleksi data)
Pemilihan  data dari  sekumpulan  data  operasional  perlu dilakukan  sebelum  tahap  penggalian  informasi  dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
2. Pre-processing/cleaning (pembersihan data)
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data.
3. Transformation (pengubah data) Transformation adalah menggubah data kedalam bentuk yang sesuai untuk ditambang.
4. Data Mining (Penambangan Data) Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau  metode tertentu.
5. Intepretasi /Evaluasi
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Seperti menggunakan visualisai atau tempilan yang dapat menjelaskan luaran sistem.
2.4  Penjualan
Penjualan merupakan kegiatan ekonomi normal di mana perusahaan menerima hasil/manfaat yang direncanakan dari penjualan atau pengembalian biaya yang dikeluarkan[4]. Penjualan produk perusahaan ditampilkan setelah dikurangi diskon  dan  retur[8].  Penjualan  adalah  pembelian  sesuatu  (barang  atau  jasa)  dari  satu  pihak  ke  pihak  lain  dengan imbalan  uang  dari  satu  pihak[8].  Berdasarkan  pengertian  penjualan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  penjualan adalah suatu kegiatan ekonomi yang dilakukan antara pembeli dengan penjual melakukan transaksi berupa pertukaran barang atau jasa dengan uang tunai.

## 2.5  Prediksi
Prediksi/ forecasting Merupakan  salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi atau meramalkan suatu hal yang belum pernah terjadi[9]. Prediksi merupakan  suatu  kegiatan meramalkan secara   terstruktur mengenai sesuatu yang mungkin terjadi  dimasa akan datang yang bersumber pada informasi dari masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya dapat diperkecil[10]. Berdasarkan Pengertian prediksi tersebut dapat disimpulkan bahwa Prediksi adalah suatu kegiatan peramalan atau perkiraan suatu keadaan dimasa mendatang untuk melakukan sebuah pengujian yang diambil dari data masa lalu dengan tujuan meminimalisir kesalahan yang terjadi.

## 2.6  Metode K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil dari query instance  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  label  class  pada  K-NN[4].  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  obyek  baru  berdasarkan  (K) tetangga  terdekatnya[3].  KNN  termasuk  algoritma supervised  learning ,  yang  mana  hasi  dari query  instance baru, diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  KNN.  Kelas  yang  paling  banyak  muncul,  yang  akan menjadi kelas hasil klasifikasi[3].
Tujuan dari algoritma K-NN adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan training data[4]. Sehingga dengan penerapan algoritma K-Nearest Neighbor dapat mempermudah UD Andar pada penjualan produk dengan  mengambil  objek  baru  berdasarkan  data  yang  letaknya  terdekat  dari  data  baru  tersebut.    Algoritma  K-NN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru. Dekat atau jauhnya tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak Eucledian[11].
Algoritma K-NN terdapat 5 (lima) cara, untuk mencari tetangga terdekat, yaitu: [3] 1.   Jarak Euclidean
2. Jarak Manhattan
3.   Jarak Cosine
4.   Jarak Correlation
5.   Jarak Hamming
Penelitian ini penulis hanya menggunakan jarak Euclidean, maka rumus perhitungan jarak dengan Euclidean berikut ini, Sayad[3].
√∑ (𝑋𝑖 − 𝑌𝑖) 2 + (𝑋𝑖 − 𝑌𝑖) 2 + ⋯ + ⋯ = 𝐾 𝑖=1 … … … … … …
(1)
Keterangan Rumus: Nilai Xi : nilai yang ada pada data training Nilai Yi : nilai yang ada pada data testing . Nilai K merupakan dimensi atribut. Langkah-langkah perhitungan K Nearest Neighbor (KNN) sebagai berikut:
1. Menentukan parameter K (jumlah tetangga paling dekat).
2. Menghitung kuadrat jarak Eucliden objek terhadap data training yang diberikan
3. Selanjutnya mengurutkan hasil no 2 secara ascending (berurutan dari nilai tinggi ke rendah)
4. Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor berdasarkan nilai k)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
5. Dengan menggunakan kategori nearest neighbor yang paling mayoritas maka dapat diprediksi objek yang baru. (k) pada algoritma k-nearest neighbor adalah banyaknnya tetangga terdekat yang akan digunakan sebagai titik untuk melakukan klasfikasi pada data atau objek baru. Untuk menghitung jarak antar objek data pada algoritma k-nearest neighbor dapat dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya adalah dengan Ecludiean Distance .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penerapan  K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris
Berdasarkan ketentuan dalam penentuan produk terlaris maka didapatkan hasil transformasi data. Berikut data yang ditampilkan dalam bentuk table 2 berikut:

## Tabel 2. Transformasi Data
Berdasarkan  transformasi  data  tersebut,  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  normalisasi  data  dengan menggunakan normalisasi min max. dengan menggunakan nomalisasi min max ini maka hasil  akurasinya menjadi lebih tepat dibandingkan tanpa menggunakan normalisai. Berikut rumus pada normalisasi min max yaitu :
𝑥 ′ = 𝑥−min(𝑥)
max(𝑥)−min (𝑥)
(2)
Keterangan : x’ : nilai skala baru x : nilai data asli sebelum dilakukan normalisasi min   : nilai terendah dari data max   : nilai tertinggi dari data Berikut penyelesaian perhitungannya yang dibuat dalam bentuk tabel: Nilai Min untuk Kuantitas Produk  :475 Nilai Max Untuk Kuantitas Produk :1350 Nilai Min Untuk Kuantitas Terjual :380 Nilai Min Untuk Kuantitas Terjual :1235
Tabel 3. Table Data Normalisasi Min Max No Min Max Kuantitas Produk Hasil Min Max Kuantitas Terjual Hasil 1 950 − 475 1350 − 475   = ⁄ 0,5429 745 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,4269 2 600 − 475 1350 − 475   = ⁄ 0,1429 525 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,1696 No Nama Produk Kuantitas Produk    Kuantitas Terjual Kategori Satuan 1  Jamu Sidomuncul 950 745 Tidak Laris Kotak 2  Jamu Klanceng 600 525 Laris Botol 3  Jamu Asam Urat 710 545 Tidak Laris Kotak 4  Kantong Plastik Merk Kilo 915 740 Tidak Laris Pak 5  Kantong Plastik Merk Kristal 920 850 Laris Pak 6  Kantong Plastik Kamsia 915 745 Tidak Laris Pak 7  Plastik HD 1230 1080 Tidak Laris Bungkus 8  Plastik PE 1255 1105 Tidak Laris Bungkus 9  Plastik PP 1160 1090 Laris Bungkus 10  Tepung Segitia Biru 1015 940 Laris Kilogram 11  Gula pasir 1245 1170 Laris Kilogram 12  Mentega 680 530 Tidak Laris  Kilogram 13  Seres 475 400 Laris Kilogram 14  Pop Ice 495 420 Laris Pcs 15  Marimas 685 610 Laris Pcs 16  Best Bubble 905 830 Laris Kotak 17  Boba 530 380 Tidak Laris Pcs 18  Susu UHT 765 690 Laris Botol 19  Susu Kaleng 1115 1045 Laris Kaleng 20  Sosis Okey 1350 1200 Tidak Laris Kotak 21  Sosis Asimo 1225 1150 Laris Kotak 22  Nugget Okey 1310 1235 Laris Kotak 23  Kulit Kebab 1050 900 Tidak Laris Pcs 24  Kulit Lumpia 845 770 Laris Pcs 25  Kentang Goreng Fiesta 1 Kg 985 835 Tidak Laris Kotak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
No Min Max Kuantitas Produk Hasil Min Max Kuantitas Terjual Hasil 3 710 − 475 1350 − 475   = ⁄ 0,2686 545 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,193 4 915 − 475 1350 − 475   = ⁄ 0,5029 740 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,4211 5 920 − 475 1350 − 475   = ⁄ 0,5086 850 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,5497 6 915 − 475 1350 − 475   = ⁄ 0,5029 745 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,4269 7 1230 − 475 1350 − 475 = ⁄ 0,8629 1080 − 380 1235 − 380 = ⁄ 0,8187 8 1255 − 475 1350 − 475 = ⁄ 0,8914 1105 − 380 1235 − 380  = ⁄ 0,848 9 1160 − 475 1350 − 475 = ⁄ 0,7829 1090 − 380 1235 − 380  = ⁄ 0,8304 10 1015 − 475 1350 − 475 = ⁄ 0,6171 940 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0,655 11 1245 − 475 1350 − 475 = ⁄ 0,88 1170 − 380 1235 − 380 = ⁄ 0,924 12 680 − 475 1350 − 475    = ⁄ 0,2343 530 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0,1754 13 475 − 475 1350 − 475    = ⁄ 0 400 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0,0234 14 495 − 475 1350 − 475    = ⁄ 0,0229 420 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0,0468 15 685 − 475 1350 − 475    = ⁄ 0,24 610 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0,269 16 905 − 475 1350 − 475    = ⁄ 0,4914 830 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0,5263 17 530 − 475 1350 − 475    = ⁄ 0,0629 380 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0 18 765 − 475 1350 − 475    = ⁄ 0,3314 690 − 380 1235 − 380    = ⁄ 0,3626 19 1115 − 475 1350 − 475  = ⁄ 0,7314 1045 − 380 1235 − 380 = ⁄ 0,7778 20 1350 − 475 1350 − 475  = ⁄ 1 1200 − 380 1235 − 380 = ⁄ 0,9591 21 1225 − 475 1350 − 475  = ⁄ 0,8571 1150 − 380 1235 − 380 = ⁄ 0,9006 22 1310 − 475 1350 − 475  = ⁄ 0,9543 1235 − 380 1235 − 380 = ⁄ 1 23 1050 − 475 1350 − 475  = ⁄ 0,6571 900 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,6082 24 845 − 475 1350 − 475     = ⁄ 0,4229 770 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,4561 25 985 − 475 1350 − 475     = ⁄ 0,5829 835 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,5322 26 400 − 475 1350 − 475     = ⁄ -0,0857 395 − 380 1235 − 380   = ⁄ 0,0175 Proses perhitungan K Nearest Neighbor yaitu :
1. Menentukan parameter K = jumlah tetangga terdekat. Pada penelitian ini nilai k yang digunakan adalah 7.
2. Hitung  jarak  antara  data  testing  (uji)  dengan  semua  data  training  pada  tahap  transformasi  menggunakan perhitungan jarak Euclidean Distance, yang dipakai untuk menghitung jarak Euclidean Distance [7].
Tabel 4. Hasil dari Jarak Euclidean Distance No Nama Produk Kuantitas Produk Kuantitas Terjual Jarak Euclidean 1 Jamu Sidomuncul (kotak) 950 745 √(0,5429 − (−0,0857)) 2 +   (0,4269 − 0,0175) 2 =  0,7501 2 Jamu Klanceng (botol) 600 525 √(0,1429 − (−0,0857)) 2 +   (0,1696 − 0,0175) 2 =  0,2745 3 Jamu Asam Urat(kotak) 710 545 √(0,2686 − (−0,0857)) 2 +   (0,193 − 0,0175) 2 =  0,3953 4 Kantong Plastik Merk Kilo(pk) 915 740 √(0,5029 − (−0,0857)) 2 +   (0,4211 − 0,0175) 2 =  0,7136 5 Kantong Plastik Merk Kristal(pak) 920 850 √(0,5086 − (−0,0857)) 2 +   (0,5497 − 0,0175) 2 =  0,7977 6 Kantong Plastik Kamsia(pak) 915 745 √(0,5029 − (−0,0857)) 2 +  4269 =  0,7169 7 Plastik HD(bks) 1230 1080 √(0,8629 − (−0,0857)) 2 +   (0,8187 − 0,0175) 2 =  1,2416 8 Plastik PE(bks) 1255 1105 √(0,8914 − (−0,0857)) 2 +   (0,848 − 0,0175) 2 =  1,2823 9 Plastik PP(bks) 1160 1090 √(0,7829 − (−0,0857)) 2 +   (0,8304 − 0,0175) 2 =  1,1896 10 Tepung Segitia Biru(kg) 1015 940 √(0,6171 − (−0,0857)) 2 +   (0,655 − 0,0175) 2 =  0,9489 11 Gula pasir(kg) 1245 1170 √(0,88 − (−0,0857)) 2 +   924 2 =  1,3245 12 Mentega (kg) 680 530 √(0,2343 − (−0,0857)) 2 +   (0,1754 − 0,0175) 2 =  0,3568 13 Seres/(kg) 475 400 √(0 − (−0,0857)) 2 +   (0,0234 − 0,0175) 2 =  0,0859 14 Pop Ice(pcs) 495 420 √(0,0229 − (−0,0857)) 2 +   (0,0468 − 0,0175) 2 =  0,1124 15 Marimas (pcs) 685 610 √(0,24 − (−0,0857)) 2 +   (0,269 − 0,0175) 2 =  0,4115 16 Best Bubble (kotak) 905 830 √(0,4914 − (−0,0857)) 2 +   (0,5263 − 0,0175) 2 =  0,7694 17 Boba(pcs) 530 380 √(0,0629 − (−0,0857)) 2 +   (0 − 0,0175) 2 =  0,1496 18 Susu UHT(btl) 765 690 √(0,3314 − (−0,0857)) 2 +   (0,3626 − 0,0175) 2 =  0,5413 19 Susu Kaleng (kaleng) 1115 1045 √(0,7314 − (−0,0857)) 2 +   (0,7778 − 0,0175) 2 =  1,1161 20 Sosis Okey (kotak) 1350 1200 √(1 − (−0,0857)) 2 +   (0,9591 − 0,0175) 2 =  1,4371 21 Sosis Asimo (kotak) 1225 1150 √(0,8751 − (−0,0857)) 2 +   (0,9006 − 0,0175) 2 =  1,2918 22 Nugget Okey (kotak) 1310 1235 √(0,9543 − (−0,0857)) 2 +   (1 − 0,0175) 2 =  1,4307 23 Kulit Kebab(pcs) 1050 900 √(0,6571 − (−0,0857)) 2 +   (0,6082 − 0,0175) 2 =  0,9491 24 Kulit Lumpia (pcs) 845 770 √(0,4229 − (−0,0857)) 2 +   (0,4561 − 0,0175) 2 =  0,6716 25 Kentang Goreng Fiesta 1 Kg(kotak) 985 835 √(0,5829 − (−0,0857)) 2 +   (0,5322 − 0,0175) 2 =  0,8437

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
26 Bobba (pcs) 400 395 0 3. Mengurutkan hasil secara ascending (dari nilai tinggi ke rendah)
Tabel 5. Urutan ascending No Jarak Euclidean Rangking 1 √(0,5429 − (−0,0857)) 2 +   (0,4269 − 0,0175) 2 =  0,7501 12 2 √(0,1429 − (−0,0857)) 2 +   (0,1696 − 0,0175) 2 =  0,2745 4 3 √(0,2686 − (−0,0857)) 2 +   (0,193 − 0,0175) 2 =  0,3953 6
4 √(0,5029 − (−0,0857)) 2 +   (0,4211 − 0,0175) 2 =  0,7136 10 5 √(0,5086 − (−0,0857)) 2 +   (0,5497 − 0,0175) 2 =  0,7977 14 6 √(0,5029 − (−0,0857)) 2 +  4269 =  0,7169 11 7 √(0,8629 − (−0,0857)) 2 +   (0,8187 − 0,0175) 2 =  1,2416 20
8 √(0,8914 − (−0,0857)) 2 +   (0,848 − 0,0175) 2 =  1,2823 21
9 √(0,7829 − (−0,0857)) 2 +   (0,8304 − 0,0175) 2 =  1,1896 19
10 √(0,6171 − (−0,0857)) 2 +   (0,655 − 0,0175) 2 =  0,9489 16 11 √(0,88 − (−0,0857)) 2 +   924 2 =  1,3245 23 12 √(0,2343 − (−0,0857)) 2 +   (0,1754 − 0,0175) 2 =  0,3568 5
13 √(0 − (−0,0857)) 2 +   (0,0234 − 0,0175) 2 =  0,0859 1 14 √(0,0229 − (−0,0857)) 2 +   (0,0468 − 0,0175) 2 =  0,1124 2 15 √(0,24 − (−0,0857)) 2 +   (0,269 − 0,0175) 2 =  0,4115 7
16 √(0,4914 − (−0,0857)) 2 +   (0,5263 − 0,0175) 2 =  0,7694 13
17 √(0,0629 − (−0,0857)) 2 +   (0 − 0,0175) 2 =  0,1496 3 18 √(0,3314 − (−0,0857)) 2 +   (0,3626 − 0,0175) 2 =  0,5413 8 19 √(0,7314 − (−0,0857)) 2 +   (0,7778 − 0,0175) 2 =  1,1161 18
20 √(1 − (−0,0857)) 2 +   (0,9591 − 0,0175) 2 =  1,4371 25
21 √(0,8751 − (−0,0857)) 2 +   (0,9006 − 0,0175) 2 =  1,2918 22 22 √(0,9543 − (−0,0857)) 2 +   (1 − 0,0175) 2 =  1,4307 24 23 √(0,6571 − (−0,0857)) 2 +   (0,6082 − 0,0175) 2 =  0,9491 17
24 √(0,4229 − (−0,0857)) 2 +   (0,4561 − 0,0175) 2
=  0,6716
9
25 √(0,5829 − (−0,0857)) 2 +   (0,5322 − 0,0175) 2 =  0,8437 15

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
Selanjutnya, menentukan jarak Euclidean untuk mendapatkan nilai prediksi data uji dan tetangga terdekatnya. Berikut perhitungan jarak Euclidean yang dibuat dalam bentuk table. Simbol L (Terlaris), dan TL (Tidak Laris) :
Tabel 6. Prediksi K Nearest  Neighbor
No Jarak Euclidean Rank  K=1 K=3 K=5 K=7 1 √(0,5429 − (−0,0857)) 2 +   (0,4269 − 0,0175) 2 =  0,7501 12 2 √(0,1429 − (−0,0857)) 2 +   (0,1696 − 0,0175) 2 =  0,2745 4 L L 3 √(0,2686 − (−0,0857)) 2 +   (0,193 − 0,0175) 2 =  0,3953 6 TL 4 √(0,5029 − (−0,0857)) 2 +   (0,4211 − 0,0175) 2 =  0,7136 10 5 √(0,5086 − (−0,0857)) 2 +   (0,5497 − 0,0175) 2 =  0,7977 14 6 √(0,5029 − (−0,0857)) 2 +  4269 =  0,7169 11 7 √(0,8629 − (−0,0857)) 2 +   (0,8187 − 0,0175) 2 =  1,2416 20 8 √(0,8914 − (−0,0857)) 2 +   (0,848 − 0,0175) 2 =  1,2823 21 9 √(0,7829 − (−0,0857)) 2 +   (0,8304 − 0,0175) 2 =  1,1896 19 10 √(0,6171 − (−0,0857)) 2 +   (0,655 − 0,0175) 2 =  0,9489 16 11 √(0,88 − (−0,0857)) 2 +   924 2 =  1,3245 23 12 √(0,2343 − (−0,0857)) 2 +   (0,1754 − 0,0175) 2 =  0,3568 5 TL TL 13 √(0 − (−0,0857)) 2 +   (0,0234 − 0,0175) 2 =  0,0859 1 L L L L 14 √(0,0229 − (−0,0857)) 2 +   (0,0468 − 0,0175) 2 =  0,1124 2 L L L 15 √(0,24 − (−0,0857)) 2 +   (0,269 − 0,0175) 2 =  0,4115 7 L 16 √(0,4914 − (−0,0857)) 2 +   (0,5263 − 0,0175) 2 =  0,7694 13 17 √(0,0629 − (−0,0857)) 2 +   (0 − 0,0175) 2 =  0,1496 3 TL TL TL 18 √(0,3314 − (−0,0857)) 2 +   (0,3626 − 0,0175) 2 =  0,5413 8 19 √(0,7314 − (−0,0857)) 2 +   (0,7778 − 0,0175) 2 =  1,1161 18 20 √(1 − (−0,0857)) 2 +   (0,9591 − 0,0175) 2 =  1,4371 25 21 √(0,8751 − (−0,0857)) 2 +   (0,9006 − 0,0175) 2 =  1,2918 22 22 √(0,9543 − (−0,0857)) 2 +   (1 − 0,0175) 2 =  1,4307 24 23 √(0,6571 − (−0,0857)) 2 +   (0,6082 − 0,0175) 2 =  0,9491 17 24 √(0,4229 − (−0,0857)) 2 +   (0,4561 − 0,0175) 2 =  0,6716 9 25 √(0,5829 − (−0,0857)) 2 +   (0,5322 − 0,0175) 2 =  0,8437 15 26 0 L L L L
Berdasarkan hasil perhitungan jarak diatas, maka didapatkan suatu hasil dengan nilai k=7 memiliki keputusan yaitu Terlaris = 4 dan Tidak Laris = 3. Dapat dilihat pada Tabel 4.6 mayoritas klasifikasi yang memiliki jumlah paling banyak  adalah  kategori  “Terlaris”.  Sehingga  penjualan  produk  memiliki  nilai  sesuai  dengan  data  uji  yang  telah dihitung diprediksi masuk kedalam kategori “Terlaris” adalah “Produk Tepung segitia Biru”.

## 3.2 Implementasi Hasil
Perhitungan prediksi penjualan dapat dilakukan menggunakan aplikasi sistem yang sudah dibuat kedalam website. Peneliti  menggunakan  data  training  yang  sekaligus  menjadi  data  testing.  Berikut  tampilan  aplikasi  perhitungan prediksi penjualan.
1. Tampilan Login

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
Gambar 2 diatas merupakan Tampilan halaman login  dimana untuk memperjelas hak administrator masuk ke pemrosesan sistem. Administrator dengan username dan password yang valid berhak masuk ke sistem melalui tampilan halaman login.
2. Tampilan Menu Data Training
Gambar 3. Tampilan Menu Data Training
Gambar 3 merupakan Tampilan menu data testing dimana halaman ini memuat data penjualan produk yang diambil dari November 2020 hingga Januari 2022. Data yang didapat dari hasil wawancara tersebut dicatat melalui microsoft excel, kemudian untuk import data tersebut cukup mengupload data, maka data yang dari excel sebelumnya sudah tersimpan didalam database dan ditampilkan disistem.
3. Tampilan Menu Data Uji
Gambar 4. Tampilan Menu Data Uji

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 639 − 648 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1408
Gambar 4 dan 5 merupakan Tampilan menu pada data uji dimana halaman ini dapat  menambah data produk dengan  menginputkan  satu  persatu  atau  juga  bisa  dengan  mengupload  data  dari  excel.    Pada  halaman  ini  akan dilakukan  pengujian  dengan  proses  perhitungan k  nearest  neighbor, kemudian  hasil  dari  perhitungan  tersebut ditampilkan pada halaman ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa perhitungan dengan teknik data mining dan algoritma k nearest neighbor didapatkan hasil prediksi dengan nilai akurasi yang tinggi. Dengan menerapkan metode k nearest neighbor kedalam  sebuah  sistem  aplikasi  maka  dapat  membantu  UD  tersebut  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi, sehingga  teknik  data  mining  dan    metode  algoritma k  nearest  neighbor ini  dapat  diimplementasikan  untuk memprediksi penjualan produk terlaris pada UD Andar.

## REFERENCES
[1] A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  and  F.  Sukmana,  “Prediksi  Penjualan  Produk  Unilever  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  155–160,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.
[2] I. Yolanda and H. Fahmi, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Roti Terlaris Pada PT . Nippon Indosari Corpindo Tbk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 3, pp. 9–15, 2021.
[3] S. Rahmatullah, S. Wahyuni, M. F. Chaining, and F. C. Method, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Furniture Terlaris Menggunakan Metode Knearest Neighbor,” no. 2, pp. 75–86, 2020.
[4] Hasmawati, J. Nangi, and M. Muchtar, “Aplikasi prediksi penjualan barang menggunakan metode k- nearest neighbor (knn) (studi kasus tumaka mart),” semanTIK , vol. 3, no. Jul-Des 2017, pp. 151–160, 2019.
[5] Y. R. Amalia, “Penerapan data mining untuk prediksi penjualan produk elektronik terlaris menggunakan metode k-nearest neighbor,” 2018.
[6] N.  Noviyanto,  “Penerapan  Data  Mining  dalam  Mengelompokkan  Jumlah  Kematian  Penderita  COVID-19  Berdasarkan Negara di Benua Asia,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 183–188, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8808.
[7] W. M. S. Karsito, “PREDIKSI POTENSI PENJUALAN PRODUK DELIFRANCE DENGAN METODE NAIVE BAYES DI PT. PANGAN LESTARI,” vol. 9, no. September, pp. 67–78, 2018.
[8] Andi  Saputra,  Ashari  Imamuddin,  and  Pria  Sukamto,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Penjualan  Case  Study:  Pt.  X,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 78–86, 2020, doi: 10.37373/infotech.v1i2.67.
[9] I. Firnando, “Implementasi Algoritma Apriori Dan Forecasting,” Pros. SENTIA , vol. 7, no. 3, pp. 2085–2347, 2019.
[10]  J. Informasi and D. Komputer, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK TRIPLEK PADA PT PUNCAK MENARA HIJAU MAS,” J. Inf. dan Komput. , vol. 8, 2020.
[11]  Y.  Yahya  and  W.  Puspita  Hidayanti,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Efektivitas  Penjualan Vape (Rokok Elektrik) pada ‘Lombok Vape On,’” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 104–114, 2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2279.