## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA PT.WIKA INDUSTRY ENERGY

## Abdul Ghani Muttaqin, Karina Auliasari, Febriana Santi Wahyuni
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia ghanzsloww@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  setiap  perusahaan,  penjualan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  agar  perusahaan  bisa  tetap beroprasi, pada umumnya perusahaan akan menggunakan prediksi atau peramalan pada penjualan produk untuk mengetahui produk apa yang akan lebih banyak terjual pada masa yang akan datang. Untuk melakukan prediksi atau  peramalan,  PT.WIKA  Industri  Energy  mengumpulkan  seluruh  data  penjualan  dari  tahun  ke  tahun.  .  Dari prediksi  menghasilkan  suatu  data  yang  menunjukan  suatu  penjualan  produk  akan  naik  dan  produk  lain  akan turun.  Namun  terdapat  satu  kasus  dimana  prediksi  ini  justri  terbalik,  dalam  artian  apabila  salah  satu  produk diprediksi akan naik penjualannya , justru malah terjadi penurunan pada produk tersebut dipreiode yang telah di prediksi.
Maka  dari  itu  dilakukan  penelitian  untuk  membuat  program  prediksi  penjualan  berbasis  web  yang  dapat digunakan untuk memprediksi hasil penjualan pada PT.WIKA Industri Energy menggunakan metode K-Nearest Neighbor berbasis website dengan tujuan untuk mengetahui sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan  informasi  dari  masa  sebelumnya  dan  masa  sekarang.  Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban yang benar-benar akurat melainkan mencari jawaban sedekat mungkin dengan kemungkinan yang akan terjadi dimasa  yang  akan  datang.  Metode K-Nearest  Neighbor adalah  suatu  metode  yang  melakukan  klasifikasi terhadap data baru dan mengelompokan data tersebut dengan data lama berdasarkan jarak paling dekat dengan data baru tersebut.
Hasil dari penelitian ini berupa website yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan dengan nilai keakuratan  metode  yang  di  uji  menggunakan  20  data  uji  dan  288  data  latih  diperoleh  hasil  akurasi  program sebesar 95% dan nilai error sebesar 5% .
Kata Kunci : Sistem Prediksi, Implementasi K-NN, Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  setiap  perusahaan,  penjualan  merupakan hal  yang  sangat  penting  agar  perusahaan  bisa  tetap beroprasi  dan  mendapatkan  penghasilan  untuk memproduksi  macam-macam  produk  yang  akan dijual. Setiap perusahaan akan bersaing melalui mutu dan  kualitas  produk  agar  penjualan  bisa  tetap  naik sesuai  yang  diharapkan.  Perusahaan  biasanya  akan menggunakan prediksi atau peramalan pada penjualan produk untuk mengetahui produk apa yang akan  lebih  banyak  terjual  pada  masa  yang  akan datang.  PT.WIKA  Industri  Energy  telah  melakukan prediksi  penjualan  produk  hemat  energy  yang diproduksi  dengan  melihat  statistik  data  penjualan produk.
Untuk  melakukan  prediksi  atau  peramalan, PT.WIKA  Industri  Energy  mengumpulkan  seluruh data  penjualan  dari  tahun  ke  tahun.  Dari  prediksi menghasilkan  suatu  data  yang  menunjukan  suatu penjualan  produk  akan  naik  dan  produk  lain  akan turun. Namun terdapat satu kasus dimana prediksi ini justri terbalik, dalam artian apabila salah satu produk diprediksi  akan  naik  penjualannya  ,  justru  malah terjadi  penurunan  pada  produk  tersebut  dipreiode yang  telah  di  prediksi,  begitupula  pada  salah  satu produk  yang  diprediksi  akan  mengalami  penurunan penjualan  justru  mengalami  penaikan  pada  masa
periode  yang  sudah  diprediksikan.  Hasil  prediksi dapat dibilang kurang akurat.
Pada  pendahuluan  jabarkan  permasalahan  yang akan  anda  angkat  pada  skripsi  anda.  Jabarkan  akar yang  menjadi  sebab  dari  permasalahan  yang  anda angkat,  kerugian  –  kerugian  akibat  dari  permasalah tersebut. Kemukakan dengan rinci urgensi permasalahan tersebut hari diberikan solusi.
Kemukakan  solusi  yang  anda  buat  untuk mengatasi  permasalahan  yang  anda  kemukakan, aplikasi  dan  metode  yang  anda  buat  untuk menyelesaikan permasalahan, keuntungan – keuntungan  apabila  menggunakan  aplikasi  dan metode yang anda buat.
Secara  garis  besar,  pendahuluan  bisa  anda ringkas bab 1 dari skripsi yang anda buat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Penjualan  produk  suatu  perusahaan  dipengaruhi beberapa faktor, seperti perubahaan jumlah permintaan  konsumen,  perubahan  jumlah  penjualan dan  adanya  pengaruh  dan  tren  pasar.  Adanya beberapa  faktor  tersebut  membuat  manajemen perusahaan  perlu  melakukan  perencanaan  penjualan
produk  dengan  baik,  sehingga  tercapai  keuntungan dan  pemenuhan  pesanan.  Salah  satu  parameter penting  dalam  perencanaan  penjualan  adalah  jumlah produk    yang  akan  diproduksi  dan  dijual  untuk periode  selanjutnya.  Dalam  melakukan  prediksi  atau peramalan penjualan produk atau permintaan konsumen  bisa  menggunakan  beberapa  metode peramalan  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Karina  dan  Mariza  di  tahun  2019,  dimana  pada penelitian  ini  variabel  data  yang  diamati  adalah  nilai penjualan,  nama  konsumen,  tahun  dan  bulan  yanh kemudian melakukan perbandingan peramalan penjualan  dilakukan  pengujian  penerapan  metode Naive  dan  Simple  Moving  Average  menggunakan nilai  akurasi  MASE  (Mean  Absolute  Square Error)[1].
Selanjutnya penelitian Yunus dkk di tahun 2018 melakukan  analisis  peramalan  untuk  memprediksi hasil  produksi  buah  sawit  pada  PT.  Bumi  Sawit Sukses  (BSS)  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor dimana jumlah produksi kelapa sawit tidak menentu  setiap  bulannya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk periode yang akan datang pada PT.Bumi Sawit Sukses(BSS).  Objek  penelitian  ini  adalah  jumlah produksi  kelapa  sawit  sedangkan  data  yang digunakan  merupakan  data  historis  dari  jumlah produksi  tanaman  kelapa  sawit  tahun  2015-2017. Dengan  menggunakan  metode  (K  -  NN)  K-Nearest Neighbor,  Output  dari  Rapidminer  didapatkan  hasil akurasi 85,15 %, dapat dijadikan sebagai acuan untuk tahun  selanjutnya  agar  perusahaan  dapat  mengambil keputusan  yang  tepat  apabila  produksi  tanaman kelapa  sawit  mengalami  penurunan  dan  perusahaan dapat  terus  meningkatkan  hasil  produksi  kelapa sawit[2].
Selanjutnya  di    tahun  2014  Iman  Mustofa  dkk melakukan  prediksi  penjualan  buku  pada  toko  buku PT.Niaga  Swadaya.  Ia  mengungkapkan  bahwa dengan melihat berdasarkan data penjualan sebelumnya akan menghasilkan kemiripan data antara data  penjualan  di  masa  lalu  dan  di  masa  depan,  hal tersebut dapat digunakan untuk memprediksi penjualan.  Penjualan  buku  perlu  diprediksi  dengan akurat,  karena  hasil  prediksi  yang  akurat  sangat penting  bagi  perusahaan  untuk  asumsi  yang digunakan  dalam  kegiatan  perencanaan  dan  untuk pengembangan  sistem  kontrol  keuangan  jangka pendek [3].
Selanjutnya  di  tahun  2016  Resti  Hutami  dkk menyatakan  bahwa  Perusahaan  yang  didirikan dengan  tujuan  menghasilkan  barang  atau  jasa  yang ditujukan untuk memenuhi kebutuhan konsumen juga untuk  memperoleh  keuntungan  bagi  perusahaan tersebut.  Perusahaan  pasti  mempunyai  tujuan  jangka panjang  agar  dimasa  depan  mengalami  perubahan yang  lebih  baik  dan  berkembang  dari  sebelumnya. Dan  salah  satu  kegiatan  usaha  yang  harus  dilakukan agar  perusahaan  tetap  berjalan  dan  berkembang adalah penjualan. Keputusan yang diambil pemegang tanggung  jawab  perusahaan  akan  mempengaruhi
perusahaan dimasa depan. Salah satu keputusan yang harus  ditentukan  yaitu  produk  yang  akan  diproduksi dan  dijual  untuk  periode  selanjutnya.  Dalam menentukan  keputusan  diperlukan  metode  agar keputusan  yang  akan  diambil  dapat  tepat  sasaran. Teknik  yang  digunakan  untuk  memperkirakan keadaan  pada  periode  selanjutnya  disebut  prediksi. Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  metode KNearest  Neighbor  untuk  melakukan  prediksi  data penjualan  furniture  pada  CV.  Octo  Agung  Jepara. Hasil  penelitian  menunjukan  metode  yang  diusulkan berhasil  diimplementasikan  untuk  menyelesaikan kasus  prediksi  penjualan  dengan  tingkat  error  atau MSE sebesar 6 persen dan akurasi 94 persen[4].
Selanjutnya ditahun 2018 Yulia Rizki melakukan  peramalan  pada  PT.Bintang  Multi  Sarana Palembang.  Ia  menyatakan  untuk  mengetahui banyaknya  permintaan  konsumen  akan  produk elektronik berdasarkan data penjualan selama 3 tahun terakhir  dibutuhkan  prediksi  untuk  penjualan  produk elektronik  terlaris,  guna  untuk  memudahkan  pihak prusahaan  dalam  perencanaan  penyediaan  stok. Metode  K-Nearest  Neighbor  yang  dipilih  karena berdasarkan  penelitian  dari  nilai  akurasi  terhadap klasifikasi  penjualan  produk  terlaris  memiliki  nilai sebesar 92,51% [5].

## 2.2 Dasar Teori
2.2.1 K-Nearest Neighbor
Algoritma  k-nearest  neighbor  (K-NN  atau KNN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan objek  tersebut.  K-Nearest  Neighbor  berdasarkan konsep learning  by  analogy .  Data  learning  di deskripsikan  dengan  atribut  numerik  n-dimensi.  Tiap data learning merepresentasikan sebuah titik, yang di tandai  dengan  c,  dalam  ruang  ndimensi.  Jika  sebuah data query yang labelnya tidak di ketahui diinputkan, maka  KNearest  Neighbor  akan  mencari  k  buah  data learning  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  data query dalam ruang n-dimensi. Jarak antara data query dengan data learning dihitung dengan cara mengukur jarak  antara  titik  yang  merepresentasikan  data  query dengan  semua  titik  yang  merepresentasikan  data learning dengan rumus Euclidean Distance berikut.
Pada  fase  training,  algoritma  ini  hanya melakukan  penyimpanan  vektorvektor  fitur  dan klasifikasi data training sample. Pada fase klasifikasi, fitur  –  fitur  yang  sama  dihitung  untuk  testing  data (klasifikasinya  belum  di  ketahui).  Jarak  dari  vektor yang baru ini terhadap seluruh vektor training sample di  hitung,  dan  sejumlah  k  buah  yang  paling  dekat diambil. Titik yang baru klasifikasinya di prediksikan termasuk  pada  klasifikasi  terbanyak  dari  titik-titik tersebut.  Nilai  k  yang  terbaik  untuk  algoritma  ini
tergantung  pada  data;  secara  umumnya,  nilai  k  yang tinggi  akan  mengurangi  efek  noise  pada  klasifikasi, tetapi  membuat  batasan  antara  setiap  klasifikasi menjadi lebih kabur. Nilai k yang bagus dapat di pilih dengan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan cross-validation. Kasus khusus di mana klasifikasi di prediksikan berdasarkan data pembelajaran  yang  paling  dekat  (dengan  kata  lain,  k = 1) disebut algoritma nearest neighbor.
K  buah  data  learning  terdekat  akan  melakukan voting untuk menentukan label mayoritas. Label data query  akan  ditentukan  berdasarkan  label  mayoritas dan  jika  ada  lebih  dari  satu  label  mayoritas  maka label  data  query  dapat  di  pilih  secara  acak  di  antara label-label mayoritas yang ada[6].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Desain Arsitektur
Gambar 1 Desain Arsitektur
Gambar  1  menunjukan  sistem  memiliki  3  langkah,  yaitu input,  proses,  dan  output.  Input  yaitu  memasukkan variable  harga  &  jumlah  terjual,  Proses  yaitu  melakukan perhitungan  nilai  dari  penentuan  nilai  K  sampai perhitungan  peramalan,  dan  pada  output  yaitu  hasil  dari proses perhitungan tersebut.

## 3.2 DFD Level 0

## Gambar 2 DFD Level 0
Gambar  1  menunjukan  DFD  Level  0  terdapat  2  hak akses  yaitu  Adminstrator  dan  User.  Adminstrator dapat mengakses fitur data barang, data prediksi, data user  dan  dapat  melihat  hasil  klasifikasi  prediksi  dari proses  perhitungan.  Sedangkan  User  hanya  dapat mengakses  data  barang,  data  prediksi  dan  hasil klasifikasi prediksi dari proses perhitungan.

## 3.3 DFD Level 1

## Gambar 3 DFD Level 1
Gambar  2  menunjukan  DFD  Level  1,  terdapat  5  proses yaitu proses login kedalam sitem menggunakan hak akses yang dimiliki ,setelah login terdapat beberapa menu yaitu menu data barang , menu data penjualan, menu data user, dan proses prediksi menggunakan perhitungan K-Nearest Neighbor .

## 3.4 Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 4 Flowchart Sistem
Berdasarkan  flowchart  pada  Gambar  3,  alur kerja  sistem  dimulai  dari  halaman  login,  kemudian user  diminta  untuk  menginputkan  username  dan password  agar  bisa  masuk  kehalaman  utama  sistem. Setelah  login  terdapat  4  menu  yaitu  menu  barang, menu  prediksi,  menu  user  dan  menu  logout.  Pada menu pertama yaitu menu barang akan menampilkan data barang, terdapat 3 proses yaitu tambah data, edit data,  dan  hapus  data  barang.  Pada  menu  kedua  yaitu menu  prediksi  akan  menampilkan  data  penjualan  , pada  menu  ini  terdapat  4  proses  yaitu  input,edit, hapus  data  dan  proses  prediksi  dengan  prehitungan
metode  K-NN.  Pada  proses  perhitungan  ,  pengguna diminta  untuk  menginputkan  nilai  parameter  K  dan data  penjualan  yang  akan  di  prediksi  kemudian  hasil prediksi  akan  muncul  berupa  klasifikasi  penjualan naik  atau  turun.  Ada  menu  user,  pada  menu  ini pengguna  dapat  melakukan  proses  input,edit  ,  delete data user . Data  user ini  yang digunakan  untuk  login pada saat sistem dijalankan. Kemudian menu terakhir menu  logout,  menu  ini  digunakan  untuk  keluar  dari sistem.

## 3.5 Contoh Perhitungan
Tabel 1 Contoh Data Uji Terjual Target Klasifikasi 100 250 Tidak Tercapai 61 200 Tidak Tercapai 100 100 Tercapai 246 200 Tercapai 128 100 Tercapai
Pada tabel 1 ditampilkan contoh data latih yang akan digunakan  sebagai  pembanding  dengan  data  uji  yang memiliki nilai x1 = 100 , x2 = 200 , dan nilai K = 3 . Dengan  menggunakan  rumus  jarak euclidian maka diperoleh hasil yang ada pada tabel 2 :
Tabel 2 Hasil Perhitungan Manual Terjual  Target  Klasifikasi  Jarak Ranking 100 250 Tidak Tercapai 50 2 61 200 Tidak Tercapai 39 1 100 100 Tercapai 100 3 246 200 Tercapai 146 5 128 100 Tercapai 103,8460  4
Setelah diperoleh  nilai jarak  data uji dengan  masing- masing  data  latih  yang  ada  kemudian  diambil  nilai terkecil sesuai jumlah nilai K yang sudah ditentukan, karena nilai K yang ditentukan adalah 3, maka hanya 3 nilai  terkecil  saja  yang diambil. Kemudian diambil mayoritas  klasifikasi  terbanyak  dari  3  data  terkecil tersebut.  Terdapat  2  klasifikasi  tidak  tercapai  dan  1 klasifikasi  tercepai  sehingga  hasil  dari  perhitungan menyimpulkan  bahwa  klasifikasi  untuk  data  uji  x1  = 100 , x2 = 200 , dan nilai K =3 tidak tercapai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan Menu Barang dan CRUD
Gambar 6 Tampilan Menu Barang dan CRUD
Gamber  6  menunjukan  tampilan  halaman  menu barang.  Pada  menu  barang  ditampilkan  seluruh  data barang  yang  ada  berupa  tabel.  Terdapat  3  tombol yaitu tombol input, edit & delete yang masing-masing berfungsi  untuk  meruba  data  ,  menghapus  data,  dan menyimpan data baru.

## 4.2 Tampilan Form Edit

## Gambar 7 Tampilan Form Edit
Pada  gambar  7  ditampilkan  desain form  edit yang berfungsi  untuk  merubah  data  apabila  terjadi kesalahan pada saat menginputkan data.

## 4.3 Tampilan Form Input

## Gambar 8 Tampilan Form Input
Pada  gambar  8  merupakan  tampilan form  input data yang berfungsi untuk menambahkan data baru.

## 4.4 Tampilan Form Menu Data Uji
Pada  gambar  9  ditampilkan  menu  data  uji  ,  pada menu  ini  terdapat  sebuah  tombol  yang  dapat digunakan  untuk  masuk  pada form  input data  yang akan diprediksi.

## 4.5 Tampilan Form Input Data Prediksi
Gambar 10 Tampilan Form Input Data Prediksi Pada gambar 10 merupakan tampilan form input data yang  akan  diprediksi.  Pada form ini  user  diminta untuk memasukan data yang akan diuji.

## 4.6 Tampilan Hasil Prediksi
Gambar 11 Tampilan Hasil Prediksi Halaman User
Gambar 11 merupakan tampilan hasil prediksi ketika pengguna  login  menggunakan  hak  akes  sebagai user biasa. Pada halaman hasil prediksi ditampilkan grafik penjualan  dan  hasil  prediksi  berupa  klasifikasi  dari data  yang  di inputkan oleh  pengguna  pada  halaman input data prediksi.
Gambar 12 Tampilan Hasil Prediksi Halaman Admin
Gambar  12  adalah  tampilan  hasil  prediksi  ketika pengguna  login  menggunakan  hak  akses  sebagai adminstrator. Pada  halaman  ini  menampilkan  grafik penjualan  ,  hasil  prediksi  dan  hasil  perhitungan menggunakan metode K-Nearest Neighbor.

## 4.7 Pengujian Akurasi Metode
Dengan menggunakan 288 data training dan 20 data test, data  pada  tahun  2017-2019  diperoleh  hasil  yang  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Pengujian Akurasi Metode
Keterangan :
Tabel  3  adalah  hasil  pengujian  perhitungan  seluruh data  yang  ada  dengan  20  data  uji  dari  produk  yang ada.  Perhitungan  yang  dibandingkan  adalah    hasil perhitungan  manual  dengan  hasil  perhitungan program.  Berdasarkan  tabel  3  dengan  menggunakan rumus  persentase  =  ((Total  Data  Yang  Sama)/(Total Data))x  100%  diperoleh  hasil  akurasi  95%  dan  nilai error 5%  .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan dapat disimpulkan :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  pengujian  program, fitur-fitur  pengelolaan  data  (simpan,  edit  hapus  data dan report) pada sistem menunjukan hasil fitur berjalan tanpa ada erorr.
2. Hasil Pengujian akurasi  metode  menggunakan 8 data latih  diperoleh  hasil  nilai  akurasi  95%  dan  nilai  error sebesar 5% .

## 5.2 Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain :
1. Sistem dapat ditambahkan fitur berupa notifikasi yang dikirimkan  pada adminstrator apabila  ada user yang masuk kedalam sistem.
2. Pada  penelitian  penerapan  metode K-Nearest Neighbor untuk prediksi penjualan berbasis web pada PT.WIKA  Industri  Energy,  dapat  dikembangkan menggunakan metode lain seperti Fuzzy, Time Series , Least Square dan lain-lain.
3. Untuk  pengembangkan  pada  sistem  ini  kedepannya disrankan  menggunakan  lebih  banyak  data  agar  hasil semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Auliasari,  K.  dan  Kertaningtyas,  M..,  2019. Penerapan Metode Peramalan untuk Identifikasi Potensi  Permintaan  Konsumen.  INFORMAL INFORMATICS JOURNAL Universitas Negeri Jember , Vol. 4 No. 3, pp. 121-129.
[2] Yunus,  A.,  Akbar,  M.  dan  Andri,  A.,  2019, January. Data Mining Untuk Memprediksi Hasil Produksi  Buah  Sawit  Pada  Pt  Bumi  Sawit Sukses  (BSS)  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor. (Vol. 1, No. 1, pp. 198-207).
[3] Kamal,  I.M.  dan  Ilyas,  R.,  2017.  PREDIKSI PENJUALAN BUKU MENGGUNAKAN
DATA  MINING  DI  PT.  NIAGA  SWADAYA. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE
[4] HUTAMI,  R.,  IMPLEMENTASI  METODE  K- NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK  PREDIKSI PENJUALAN FURNITURE PADA CV. OCTO AGUNG JEPARA.
[5] AMALIA,  Y.R.,  2018.  PENERAPAN  DATA MINING  UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK TERLARIS MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR  (Studi  Kasus:  PT.  Bintang  Multi Sarana  Palembang)  (Doctoral  dissertation,  UIN RADEN FATAH PALEMBANG).
[6] PENERAPAN
METODE K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA BOUTIQ DEALOVE BONDOWOSO