## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR TERLARIS
Rismala 1 , Irfan Ali 2 , Ade Rizki Rinaldi 3
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi D3, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Program Studi S1 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No 10B, Majasem, Kec. Kesambi, Cirebon, Indonesia rismala71002@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan  sepeda  motor  di  Indonesia  setiap  tahunnya  selalu  meningkat  Seiring  dengan  meningkatnya jumlah  kebutuhkan  akan  alat  transportasi  banyak  produsen  sepeda  motor  yang  mengeluarkan  produk  dengan bermacam-macam merek dan desain untuk memenuhi permintaan konsumen. Suatu strategi untuk meningkatkan penjualan  produk  yang  akan  dijual  sangat  dibutuhkan  pengembang  karena  tingkat  persaingan  di  dunia  bisnis, terutama  di  insustri  penjualan,  salah  satunya  dengan  memanfaatkan  data  penjualan  setiap  harinya.  Guna mengetahui produk mana yang paling banyak di jual (laris) dan produk mana yang kurang dalam penjualannya (tidak laris). Penelitian ini melakukan proses data mining pada data penjualan dari PT. Sumber Rejeki Jabar dari bulan januari – desember tahun 2022. Hasil nilai akurasi terhadap data penjualan sepeda motor dari bulan Januari - Desember tahun 2022 di PT. Sumber Rejeki Jabar dengan nilai K sebesar 5 yaitu sebesar 96,15%.
Kata kunci: Sepeda Motor, Data Mining, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Semakin banyak penduduk dalam suatau daerah, semakin  besar  kebutuhan  akan  transportasi  untuk memenuhi kebutuhan mobilitas.[1] kebutuhan transportasi  tidak  hanya  meliputi  trasnportasi  umum seperti bus, kereta api, dan taksi, tetapi juga kendaraan pribadi  seperti  mobil  dan  seperda  motor.  Terutama penggunaan  sepeda  motor  karena  dengan  ukurannya yang  kecil,  cepat  dan  harganya  tidak  terlalu  mahal dibandingkan dengan transportasi lainnya. Dari kasus tersebut  menjadi  salah  satu  faktor  pendukung  dalam penjualan sepeda motor di seluruh dealer di Indonesia, salah satunya di PT. X yang  merupakan dealer resmi sepeda  motor  honda.  Persaingan  dalam  dunia  bisnis menuntut  para  pengembang  untuk  menemukan  suatu strategi  yang  dapat  meningkatkan  akan  produk  yang dijual,  pemanfaatan  data  penjualan  setiap  harinya dapat menjadi strategi yang efektif untuk meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  produk.[2] Dengan  mengumpulkan  dan  menganalisis  data penjualan  setiap  harinya,  para  pengembang  dapat memahami  perilaku  dan  prefensi  konsumen,  tren pasar, dan kinerja produk.
Dari permasalahan tersebut dapat dilihat dari data penjualan mengenai jenis unit sepeda motor apa yang paling banyak terjual atau tidak. Dengan data tersebut bisa  menjadi  acuan  perusahaan  untuk  mengetahui minat customer dalam penjualan sepeda motor. Maka penelitian  ini  dapat  digunakan  algoritma K-Nearest Neighbor untuk  membantu  dalam  memprediksi penjualan  pada  PT.  X  untuk  menentukan  banyaknya sepeda  motor  yang  terjual  (laris)  atau  tidak  (tidak laris).  Data  mining  adalah  suatu  proses  untuk mengeksplorasi dan menganalisis data untuk mendapatkan  pola-pola  tersembunyi  atau  informasi penting  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat
keputusan  atau  mengambil  Tindakan  yang  lebih baik.[3] data mining melibatkan penggunaan Teknik- teknik analisis data yang canggih untuk mengekstrasi informasi  dari  data  yang  sangat  besar,  beragam,  dan kompleks.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  Sri  Puspita  Dewi  dkk  [4]  dengan  judul “Penerapan  Data  Mining  Untuk  prediksi  Penjualan Produk  terlaris  Menggunakan  metode K-Nearest Neighbor ”.  Dengan  hasil  prediksi  yang  menunjukan bahwa  prediksi  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor berhasil ditetapkan, didapatkan dari 25 data testing memperoleh hasil dengan nilai k = 7 memiliki keputusan  yaitu  terlaris  =  4  dan  tidak  laris  =  3.  Dari penelitian  tersebut  bisa  menjadi  salah  satu  acuan dalam  tugas  akhir  ini  untuk  menentukan  penjualan sepeda  motor  masuk  kedalam  kategori  laris  ataupun tidak  laris.  Selain  itu  dilihat  dari  penelitian  tersebut menunjukan  bahwa  pemilihan  algoritma  K-NN  ini menjadi  salah  satu  cara  yang  paling  mudah  untuk digunakan dalam tugas akhir ini mengenai penentuan label laris dan tidak laris pada penjualan sepeda motor di PT. Sumber Rejeki Jabar Cirebon.
Gambar 1. Data Penggunaan Transportasi
Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  jumlah penggunaan  transportasi  pada  setiap  tahunnya  selalu bertambah, terutama penggunaan kendaraan bermotor. Dari data tersebut menjadi salah satu acuan pada data penjualan  motor  di  PT.  X,  bahwasannya  penjualan pada  perusahaan  pun  mengalami  peningkatan  pada setiap  bulannya  dari  semua  jenis  tipe  sepeda  motor yang  ada.  Maka  dari  itu  perusahaan  memerlukan prediksi  pada  penjualan  sepeda  motor  sesuai  dengan kategori laris ataupun tidak laris, guna mengetahui tipe motor  seperti  apa  yang  paling  banyak  diminati masyarakat saat ini,. Dengan metode yang digunakan untuk prediksi  ialah  metode K-Nearest  Neighbor (K- NN). Dikarenakan K-NN memiliki beberapa kelebihan yaitu Tangguh terhadap training data yang noise, tidak  memerlukan pre-processing data  yang rumit,  mudah  diimplementasikan  dan  dipahami  dan efektif apabila data latihnya besar.[5] Dengan metode tersebut  dapat  membantu  dalam  penentuan  total akurasi  pada  label  laris  dan  tidak  laris  nya  sepeda motor  pada  PT.  X.  Sehingga  pihak  perusahaan  dapat mengetahui nilai akurasi pada penjualannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data
Sebagai informasi, data harus diolah lebih lanjut menggunakan  model.[6]  Data  dapat  didefinisikan sebagai  kumpulan  item  yang  belum  diproses  atau belum  diolah.  Data  memiliki  berbagai  jenis,  seperti  : Data  numerik,  Data    kategorikal  dan  Data  Ordinal, Data teks, Data gambar, Data audio dan Data video.
Semua  jenis  data  dapat  diolah  dan  dianalisis menggunakan Teknik-teknik pembelajaran mesin atau data  science untuk  menghasilkan  informasi  yang berguna  dan  berarti.  Dengan  demikian,  diperlukan metode pemrosesan, seperti perhitungan dan pengukuran data yang tersedia, untuk menafsirkannya. [7]

## 2.2. Data Mining
Data  mining adalah  proses  menganalisis  data untuk  mengidentifikasi  korelasi  yang  berbeda  dan menarik kesimpulan tentang apa yang tidak diketahui sehingga  pemilik  data  dapat  memahami  dan  berguna bagi pemilik data.[3]
Data  mining adalah  metode  untuk  menganalisis pengetahuan  secara  mandiri  dengan  menggunakan satu atau lebih algoritma pembelajaran komputer.[8]

## 2.3. Prediksi
Prediksi  adalah  proses  memperkirakan  sesuatu yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  informasi  yang  tersedia  saat  ini,  untuk mengurangi  kesalahan  (ketidaksesuaian  antara  apa yang sebenarnya terjadi dengan hasil yang diprediksi).[9]  Dalam  konteks data  science ,  prediki sering dilakukan dengan menggunakan algoritma yang dilatih  pada  data  historis  atau  data  yang  dikupulkan sebelumnya.

## 2.4. K-Nearest Neighbor
Salah satu metode yang menggunakan algoritma terpandu adalah K-Nearest Neighbor (K-NN) . Dimana hasil kueri instance baru dikategorikan sesuai dengan sebagian  besar  kategori  K-NN.  Pendekatan  K-NN mengklasifikasikan  informasi  berdasarkan  seberapa dekat  atau  jauh  suatu  informasi  dari  informasi  lain. [10]
Metode  K-NN  cukup  sederhana  namun  sangat akurat. Tujuan algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan  objek  baru  menggunakan  atribut dan data pelatihan. Jalur pendek antara sampel uji dan sampel  pelatihan  berfungsi  sebagai  dasar  untuk metode  K-NN  langsung  yang  menghitung  K-NN. Mayoritas  K-NN  kemudian  digunakan  sebagai prediksi dari sampel uji setelah dikumpulkan.[11]

## 2.5. Rapid Miner
Salah satu program untuk memproses penambahan  data  disebut RapidMiner .  Analisis  teks adalah  fokus  dari  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh RapidMiner text mining , yang melibatkan penggalian pola dari kumpulan data besar dan menggabungkannya dengan Teknik statistik, kecerdasan buatan, dan basis data.[12]  Tujuan  dari  analisis  teks  ini  adalah  untuk menghasilkan  informasi  yang  akurat  dan  bermakna dari teks yang sangat besar atau kompleks.
RapidMiner adalah perangkat lunak open source yang kuat untuk knowledge discovery dan data mining yang  menawarkan  berbagai  fitur  yang  berguna.[13] Beberapa fitur utama RapidMiner meliputi:
1. Berlisensi  gratis  (open  source):  RapidMiner tersedia  secara  gratis  untuk  penggunaan  non- komersial  dan  komersial,  dan  tersedia  dalam bentuk kode sumber yang dapat diakses oleh siapa saja.
2. Multiplatform  karena  deprogram  dalam  bahasa java: RapidMiner ditulis dalam bahasa pemrograman Java, yang memungkinkannya untuk berjalan  pada  berbagai  platform,  termasuk Windows, Mac OS X, dan Linux.
3. Internal data yang berbasis XML, yang memfasilitasi  pertukaran  data  eksperimen:  Data dalam  RapidMiner  disimpan  dalam  format  XML yang  fleksibel,  sehingga  memudahkan  pertukaran data antara pengguna dan memungkinkan integrasi dengan alat lain.
4. Berisi  scripting  language  untuk  mengotomatisasi eksperimen:  RapidMiner  menyertakan  bahasa scripting  sendiri,  yang  memungkinkan  pengguna untuk mengotomatisasi eksperimen dan memperluas fungsionalitas.
5. Memiliki  GUI  (Graphical  User  Interface), command  line  mode  (batch  mode),  dan  java  API yang  dapat  dipanggil  dari  program lain:
RapidMiner  memiliki  antarmuka  pengguna  grafis yang  intuitif  dan  mudah  digunakan,  tetapi  juga menyediakan  mode  baris  perintah  dan  API  Java
untuk  memungkinkan  integrasi  yang  lebih  kuat dengan alat lain.
6. Dapat diperluas dengan menyertakan ekstensi dan plugin: RapidMiner dapat diperluas dengan mudah melalui penyertaan ekstensi dan plugin, memungkinkan  pengguna  untuk  menyesuaikan fungsionalitas sesuai dengan kebutuhan mereka.
7. Alat  plotting  untuk  model  dan  tampil  data multidimensi:  RapidMiner  menyertakan  alat plotting yang kuat untuk memvisualisasikan model dan data multidimensi, yang membantu pengguna untuk  memahami  dan  menganalisis  data  dengan lebih baik .

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan
dalam proses penyelesaian permasalahan  bertujuan  agar  penelitian  tersebut menghasilkan  data  yang  benar  dan  tepat.  Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini dituangkan dalam diagram alir ini.  Mencakup tahapan yang akan diambil dalam penelitian  secara  keseluruhan.  Tahapan  yang  akan dilakukan yaitu:

## 3.1. Persiapan
Tahap  ini  adalah  tahapan  yang  menjadi  subjek (populasi)  PT.  X,  objek  yang  diambil  yaitu  sepeda motor.

## 3.2. pengumpulan data
Merupakan  proses  memperoleh  Informasi  atau fakta yang relevan dengan tujuan tertentu.  Data yang diperoleh  merupakan  data  primer  yaitu  data  yang dikumpulkan dan diolah sendiri dari PT. X. Data yang digunakan adalah data penjualan dari Bulan januari  – Desember  Tahun  2022.  Selaian  itu  observasi  dan wawancara pun digunakan untuk memperoleh data.
3.3. Pengolahan data mining
Tahapan Knowladge  Discovery  in  Database (KDD)  digunakan  untuk  mengolah  data  yang terkumpul.
Gambar 3. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)

## 3.4. Data Selection
data  operasional  yang  akan  digunakan  perlu adanya  pemilihan  sebelum  tahapan  penggalian informasi  dalam  KDD  dimulai  tahapan  ini  ada  pada tahapan data  selection .  Data  yang  digunakan  adalah data harian penjualan dari Bulan Januari  – Desember Tahun 2022 pada PT. X.
Tabel 1. Data penjualan Harian No Tgl Pembelian Customer Beat Sporty Cbs Beat Cbs iss Deluxe Vario 125 Cbs Total 1  03-01-2022 Suhardiman 1 1 2  03-01-2022 Asmat 1 1 3  03-01-2022 Sanuri 1 1
3.5. Pre-processing Data / Cleaning
Tahapan dalam pengolahan data  yang bertujuan untuk  membersihkan,  menormalkan,  dan  mengubah format  data  agar  mudah  dipahami  dan  digunakan untuk analisis.

## 3.6. Transformation
Tahapan Transformation dimana  data  yang dipilih diubah dengan melakukan ringkasan (agregasi).  Sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan untuk data mining.

## 3.7. Data Mining
Merupakan  tahapan  dalam  proses  KDD  yang bertujuan  untuk  mecari  pola  atau  informasi  yang berguna  dari  data  yang  telah  dipilih  dan  diolah. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Untuk mengukur performa dari algoritma K-NN menggunakan empat metode evaluasi yaitu:
a. Accuracy, merupakan  rasio  prediksi  secara keseluruhan. Dinyatakan sebagai rasio benar (true positif  dan  true  negative) dengan  total  yang dievaluasi, dapat dihitung menggunakan persamaan Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) × 100% (1)
b. Precision, merupakan rasio prediksi yang mengukur  seberapa  banyak  prediksi  positif  yang benar dari seluruh hasil yang diprediksi positif oleh model. Selain itu didefinisikan sebagai rasio antara true positive  dan  jumlah  seluruh  hasil  yang diprediksi  positif  oleh  model.  Persamaannya sebagai berikut (2).
Precision = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁)
× 100% (2)
c. Recall, merupakan  rasio  prediksi  yang  mengukur seberapa  banyak  data  yang  bernilai  positif  dapat terdeteksi  oleh  model.  Dapat  didefiniskan  juga sebagai  rasio  antara true  positive dan  jumlah seluruh  data  yang  sebenarnya  bernilai  positif. Persamaannya yaitu (3).
Recall = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) × 100% (3)
d. Specificity, merupakan  kebenaran  memprediksi perbandingan  dengan  keseluruhan  data  negatif menggunakan persamaan (4).
Specificity = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
(𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) × 100%
(4)

## 3.8. Evaluasi
Merupakan  proses  untukmengevaluasi  kualitas model  yang  telah  dibuat  berdasarkan  data  yang  telah diproses oleh algoritma data mining.  Pada tahapan ini didapatkan  pola  penjualan  sepeda  motor  dari  proses data mining dengan metode K-Nearest Neighbor, pola atau informasi yang dihasilkan dari proses data mining adalah berupa rules yang didapat dari perhitungan K- Nearest Neighbor .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Penggunaan  data  harian  penjualan  di  rekap menjadi data bulanan, karena data yang akan dipakai dalam  proses data  mining adalah  data  di  setiap bulannya. Data penjualan pun dikelompokan menjadi dua  kategori  yaitu  Laris  dan  Tidak  Laris,  dengan ketentuan penjualan yang lebih dari sama dengan 3 itu masuk kedalam kategori laris.
Tabel 2 Tabel Data Selection Tipe Bulan QTY Keterangan Beat Sporty Cbs Januari 5 Laris Beat Cbs iss Deluxe Januari 18 Laris Vario 125 Cbs Januari 10 Laris Adv 160 Cbs Januari 1 Tidak Laris
4.2. Pre-processing Data / Cleaning
Dalam tahapan ini tidak ada penggabungan atau pembersihan data karena data tidak memiliki missing value atau bernilai 0 (nol).
Gambar 4. Preprocessing and Cleaning Data
4.3. K-Nearest Neighbor Pengujian  metode  menggunakan Confusion Matrix setelah  dilakukan  perhitungan Accuracy, Precision, Recall, dan Specificity. Dapat disimpulkan hasil yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Metode Menggunakan Confuision Matrix Accuracy Precision Recall Specificity 96,15% 94,20% 100% 89,74%
Pengukuran Performance : a. Accuracy Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 × 100% Akurasi = 65+35 65+4+0+35 × 100% Akurasi = 96,15% b. Precission Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% Precission = 65 65+4 × 100% Precission = 94,20% c. Recall Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% Recall = 65 65+0 × 100% Recall = 100% d. Specificity Specificity =
𝑇𝑁
𝑇𝑁+𝐹𝑃 × 100% Specificity = 35 35+4 × 100% Specificity = 89,74 4.4. Penerapan Algoritma K-NN dengan

## Rapidminer
Pada  tahapan  ini  diawal  dengan  pemilihan  data lalu penentuan label kelas, dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 5. Penentuan Label Kelas
Model  yang  digunakan  sesuai  dengan  proses algoritma K-NN yang terdiri dari operator retrive data set, operator split data sebagai tahapan transformation
untuk  mengatur  data  training  sebesar  70%  dan  data testing sebesar 30% dari total seluruh data set, operator K-NN  sebagai  bentuk  proses  algoritma  K-NN  itu sendiri,  untuk  menggabungkan  operator  K-NN  dan split  data  menjadi  satu  kesatuan  model  dan  operator performance  untuk  mengukur  akurasi  kinerja  dari model K-NN yang telah terbentuk digunakan operator apply model.
Setelah  model  K-NN  diterapkan  pada  data testing,  Langkah  terakhir  adalah  mengukur  performa model  menggunakan operator performance . Operator ini digunakan untuk menghitung nilai akurasi kinerja dari  model  K-NN  yang  telah  terbentuk  dengan membandingkan  hasil  prediksi  model  dengan  nilai sebenarnya pada data testing .
Gambar 6. Model K-NN
Gambar 7 Pembagian Data Training dan Data Testing
Dapat  dilihat  hasil  uji  coba  menggunakan algoritma  K-NN dengan performa prediksi dikatakan laris  65 true laris  dan  4 true tidak  laris  dengan class precision nya  94,20%,  sedangkan  prediksi  dari  tidak laris  yaitu true laris  0  dan  35 true tidak  laris  dengan class precision nya 100%. Sedangkan total class recall nya true laris yaitu sebesar 100%, sedangkan true tidak larisnya  sebesar  89,74%  dan  nilai accuracy nya sebesar  96,15%.  Dan  dengan  hasil  244  data  sebagai data Training dengan dimensi kelasnya laris dan tidak laris.
Gambar 8. Hasil Nilai Accuracy

## Gambar 9. Klasifikasi K-NN
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan uji coba yang dilakukan menunjukan bahwa algoritma K-NN dapat digunakan dalam  klasifikasi  data  penjualan  sepeda  motor  pada PT.  X.  Berdasarkan  pengujian  didapatakan  hasil akurasi  sebesar  96,15%  yang  artinya  data  set  dapat digunakan pada tahapan selanjutnya sebagai data yang valid untuk digunakan.
Dengan  tingkat  akurasi  yang  ccukup  tinggi, model  K-NN  dapat  menjadi  salah  satu  solusi  untuk memperediksi  penjualan  sepeda  motor  berdasarkan data  penjualan  yang  telah  ada  sebelumnya.  Dengan demikian, PT. X dapat menggunakan model ini untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dan perancanaan strategi pemasaran yang lebih efektif.
Meskipun  algoritma  K-NN  telah  berhasil menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam klasifikasi  data  penjualan  sepeda  motor  pada  PT  X, namun  agar  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  dari penelitian  ini  sebaiknya  dilakukan  penelitian  lebih lanjut  dengan  menerapkan  metode  lainnya  sehingga hasil  yang  didapatkan  bisa  lebih  variatif  dan  dapat digunakan  sebagai  bahan  perbandingan  pada  hasil yang didapatkan pada hasil ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  A.  Robin,  N.  Fadhly,  dan  A.  Achmad, “Analisis  Jalur  Trans  Kutaraja  di  Kota  Banda Aceh di Tinjau Dari Pengembangan Wilayah,” J. Penelit.  Transp.  Darat ,  vol.  23,  no.  1,  hal.  88– 105, 2021, doi: 10.25104/jptd.v23i1.1765.
[2]  C. Anisa1  dan  Andri2,  “PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN  OBAT PADA  APOTEK  KIMIA  FARMA  ATMO PALEMBANG,” J. Ilmu Komput. Dan … , vol. 4, no. 2, hal. 15–23, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/ article/view/155
[3]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, hal. 213–219, 2019.
[4]  S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  dan  E.  Rahayu, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, hal. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[5]  R.  N.  Sukmana,  Abdurrahman,  dan  Y. Wicaksono, “Implementasi  K-Nearest Neighbor Untuk  Menentukan  Prediksi  Penjualan  (Studi Kasus :  PT  Maksiplus  Utama  Indonesia),” J.
Teknol. Inf. dan Komun. Vol. 8 No. 2, Desember
2020 , vol. 8, no. 2, hal. 31–38, 2020.
[6]  Nawassyarif,  M.  Julkarnain,  dan  K.  Rizki Ananda,  “Sistem  Informasi  Pengolahan  Data Ternak  Unit  Pelaksana  Teknis  Produksi  Dan Kesehatan  Hewan  Berbasis  Web,” J.  Inform. Teknol. dan Sains , vol. 2, no. 1, hal. 32–39, 2020, doi: 10.51401/jinteks.v2i1.556.
[7]  S. Arlis, “Sistem Keamanan Aktivitas Komputer Anak  Berbasis  Opensource,” J.  Teknol.  Inf. Pendidik. , vol. 9, no. 3, hal. 1–13, 2020.
[8]  J.  Halim,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Siswa  Terhadap Pelayanan  Di  Bimbingan  Belajar  Al-Misbah Dengan  Menggunakan  Metode  K-Means,” J. SAINTIKOM ,  vol.  16,  no.  1,  hal.  1–6,  2019, [Daring]. Tersedia pada: https://prpm.trigunadharma.ac.id/public/fileJurn al/hplH11 Jufri.pdf
[9]  Mukhlisin,  M.  Imrona,  dan  D.  T.  Murdiansyah, “Prediksi Harga Beras Premium dengan Metode Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” e-Proceeding
Eng. , vol. 7, no. 1, hal. 2714–2724, 2019.
[10]  S.  H. Putra  dan  B.  T. Putra,  “Klasifikasi  Harga Cell  Phone  menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor (KNN),” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 4, no. 1, hal. 242–245, 2018.
[11]  I.  Yolanda  dan  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, hal. 9–15, 2021.
[12]  J.  Suntoro, DATA  MINING  Algoritma  dan Implementasi Menggunakan Bahasa
Pemrograman PHP , vol. 9, no. 9. 2019.
[13]  S.  Mulyati,  S.  M.  Husein,  dan  R.  Ramdhan, “Rancang Bangun Aplikasi Data Mining Prediksi Kelulusan Ujian Nasional Menggunakan
Algoritma  (Knn)  K-Nearest  Neighbor  Dengan Metode  Euclidean  Distance  Pada  Smpn  2 Pagedangan,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 4, no. 1, hal. 65, 2020, doi: 10.31000/jika.v4i1.2288.