## PENERAPAN FORECASTING METHODS UNTUK PENJUALAN PRODUK UMKM DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Erlin Elisa 1) , Tukino 2) , Koko Handoko 3)
1,2,3 Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Putera Batam email: elin210110@gmail.com , mas.kino@gmail.com , kokohandoko01@gmail.com

## Abstract
This research was conducted for forecasting the sales of UMKM in the Batam City, precisely in the Cipta Asri  housing  phase  II,  the  analysis  is  an  experiment  on  sales  data  so  far  on  UMKM  engaged  in  the culinary  field  with  the  aim  of  predicting  the  level  of  sales  in  the  future.  This  study  will  utilize  the Forecasting  method  with  the  K-Nearest  Neighbor  datamining  algorithm  technique  to  forecast  product sales  and  to  test  the  suitability  of  the  researcher's  accuracy  using  Rapidminer  software.  The  results obtained are  based  on  the  analysis  carried  out  from  26  training data,  there  are  20  data  that have been classified  correctly  and  6  data  that  have  not  been  classified  correctly,  namely  the  percentage  for Correctly  Classified  Instances  is  77.00%  while  the  percentage  for  Incorrectly  Classified  Instances  is 23.00%.  In  conclusion,  the  results  of  the  analysis  can  be  effective  in  determining  the  results  of  future sales targets and will affect the next level of sales.

## Keywords: Sales, Forecasting, Data mining, KNN

## 1. PENDAHULUAN
Berbicara mengenai perkembangan bisnis saat ini dengan kasat mata bisa dinilai meningkat seiring  dengan  peningkatan  kebutuhan  manusia sebagai makhluk konsumtif, banyak para pengusaha  bisnis  mulai  mengepakkan  sayapnya dalam  penjualan  guna  memenuhi  permintaan pasar  salah  satu  bisnis  yang  digadang-gadang pertumbuhannya  dalam  pasar  adalah  UMKM dimana  menurut  kementrian  koperasi  dan  usaha kecil dan menengah (Kemenkop UKM) meskipun tengah  dilanda  pandemi  Covid-19,  Kementerian Koperasi  dan  UKM  optimis  kontribusi  ekspor UMKM  akan  meningkat  menjadi  15,12  persen pada tahun 2021.
Bahkan  target  tersebut  akan  ditingkatkan pada  2024  menjadi  21,60  persen.  Saat  ini  ekspor UMKM  hanya  berkisar  14,37  persen.  Namun masa  pandemi  yang  masih  belum  usai  banyak usaha  kecil  menengah  yang  terkendala  dengan dana atau modal untuk mempertahankan usahanya,  Menurut  survei  Badan  Pusat  Statistik tahun  2020,  sekitar  69,02  persen  UMKM mengalami kesulitan permodalan di saat pandemi Covid-19. Sementara, menurut Laporan Pengaduan  ke  Kemenkop  UKM  per  Oktober
2020, sebanyak 39,22 persen UMKM mengalami kendala  sulitnya  permodalan  selama  pandemi Covid-19.
Untuk  itu  pemerintah  tidak  bisa  hanya diam  menyaksikan  kehancuran  para  pengusaha kecil  ini  yang  dampaknya  sangat  besar  pada pertumbuhan  ekonomi,  sehingga  pemerintah sudah  mengeluarkan  sejumlah  keringanan  dalam bentuk  program  restrukturisasi  kredit  pada pengusaha UMKM.
Melihat  uraian  diatas  kota  batam  sebagai  pusat industri  juga  memiliki  UMKM  yang  bergerak untuk  maju  dan  bertahan  di  saat  pandemi,  tidak butuh  waktu  lama  bagi  kota  batam  untuk membangkitkan  UMKM yang  terdampak  dengan program  pemerintah  dalam  percepatan  daya  beli masyarakat dan uniknya lagi banyak juga UMKM baru  yang  juga  tumbuh  dan  ikut  bersaing  dalam dunia  bisnis  yang  diakibatkan  oleh  masyarakat batam banyak yang banting stir demi menyelamatkan keluarga dari keterpurukan dampak  covid-19,  terlebih  lagi  saat  ini  dukungan media  sosial  sangat  membantu  mereka  untuk melakukan usahanya.
Penelitian  ini  akan  dilaksanakan  pada UMKM  yang  ada  di  kota  Batam  tepatnya  pada
perumahan  cipta  asri  tahap  II  blok  cemara, dimana pada pemukiman tersebut banyak terdapat penduduk  yang  mulai  membuka  usaha  selama masa  pandemi  dan  ada  juga  yang  sudah berkembang dalam bidang usaha kecil ini, namun terdapat  berbagai  masalah  mengenai  produksi dimana  hasil  produk  dari  usaha  mereka  kadang tidak  terjual  habis  ketika  sudah  memproduksi cukup  banyak  atau  bahkan  selama  ini  ada beberapa  UMKM  yang  laris  tetapi  mereka  tidak memiliki  stok  lebih  untuk  permintaan  yang meningkat  setiap  harinya,  rata-rata  penduduk memproduksi  kuliner  hal  ini  juga  menjadi pertimbangan  bagi  pedagang  dalam  produksi karena kalau tidak habis bisa terbuang sia-sia.
Untuk  pemasaran  produk  di  perumahan sudah didukung oleh media sosial facebook yang di  kelola  oleh  ibu-ibu  PKK  untuk  memperluas target  pasar,  untuk  itu  pada  penelitian  ini  akan memanfaatkan metode Forecasting dengan teknik algoritma datamining  K-Nearest  Neighbor untuk melakukan  peramalan  penjualan  produk.  Dalam hal  ini  penulis  akan  fokus  kepada  peramalan penjualan produk Kuliner.
2 . TEORI DAN PENELITIAN TERDAHULU 2.1 Knowlwdge Discovery In database Langkah  -langkah  dalam  menambang data  unruk  mencari  ilmu  pengetahuan  dapat dimanfaatkan  dalam  proses  mining  pada  jumlah data ribuan bahkan jutaan [1]. Adapun langkahnya dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Proses KDD (Knowledge Discovery Database)
2.2 Datamining
Secara  umum,  Data  mining  merupakan bentuk  aktivitas  dalam  melakukan  pencarian (discovery)  dengan  berulang  kali  (iterative)  dan intensif  dengan  tujuan  untuk  mengekstrak informasi  yang  telah  ada  sebelumnya  namun tidak atau belum memiliki arti [2].
Data mining merupakan analisis otomatis dari  data  yang  berjumlah  besar  atau  kompleks dengan  tujuan  untuk  menentukan  pola  atau kecenderungan  yang  penting  yang  tujuannya mendapatkan hubungan yang mungkin
memberikan  indikasi  yang  bermanfaat  [3].  Data Mining  merupakan  proses  penemuan  hubungan antar  pola  kecenderungan  hubungan  antar  data dalam kumpulan yang besar di dalam penyimpanan  dengan  menggunakan  pola  tertentu sehingga ditemukan pengetahuan yang baru tidak terduga [1].
Datamining  memiliki  karakteristik  dalam penelitian lainnya yaitu:
1. Mencari  pengetahuan  dalam  pola  hubungan antar data dalam database.
2. Dimanfaatkan  pada  jumlah  data  yang  besar agar memperoleh hasil yang efektif dan efisien Sangat  bermanfaat  sekali  dalam  pengaruh pengambilan keputusan perusahaan [4].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  sebelumnya  untuk  menganalisis  faktor- faktor  penyebab  kecelakaan  di  tempat  kerja, penelitian ini menemukan teori data mining yaitu pengetahuan  baru  yang  digunakan  sebagai  ide untuk  mendapatkan  informasi  baru  dari  sejumlah besar  data,  saya  menggunakan  ekstraksi.  Dikenal sebagai  kapasitas  atau database [5] . salah  satu fungsi  dalam  datamining  yang  dapat  membagi data  dan  informasi  dalam  kategori  yang  sesuai yaitu  klasifikasi  dimana  klasifikasi  ini  memiliki tujuan  untuk  variabel  kategoris.  Misalnya, klasifikasi  pendapatan  dapat  dibagi  menjadi  tiga kategori: pendapatan tinggi, pendapatan menengah,  dan  pendapatan  rendah  [6].  Ada  lagi pada  penelitian  terdahulu  yang  memanfaatkan algoritma  naïve  bayes  mengatakan  Representasi Data  Mining  diyakini  dapat  berguna  dalam melakukan  pengelolaan,  memberikan  informasi dan  meningkatkan  nilai  akurasi  mengenai prediksi  penjualan  produk  baru  dan  daerah pemasarannya, seperti pada penelitian sebelumnya  dalam  pengolahan  data  mining,  hal tersebut  didasarkan  pada  penelitian  sebelumnya menggunakan Metode Regresi Linear [7].

## 2.3 Naïve Bayes
Naive  Bayes  dalam  pengklasifikasian mempunyai  kemampuan  yang  baik  dalam  mesin pembelajaran  [8].  Berikutnya  pada  penelitian terdahulu  mengatakan  Algoritma  yang  dapat memprediksi  Probabilitas  kemungkinan  suatu solusi keputusan bagi usaha dan organisasi dalam usaha  mereka  dikenal  dengan  naïve  bayes,  Pada
penelitian  tentang  klasifikasi  yang  menggunakan naïve  bayes  sebagai  analisa  data  untuk  membagi berdasarkan  kriteria  pembangunan  lokasi  sumber air, pada tinjauan pustaka dalam penguatan kajian teoritis mengatakan naïve bayes tersebut merupakan    salah  satu  metode  klasifikasi  yang berakar  pada  teorema  Bayes.  Teorema  Bayes digabungkan  dengan  "naive".  Artinya,  semua atribut  atau  variabel  disebut  dengan  variabel independen [9]. Hasil penelitian tersebut menggambarkan keputusan layak dan tidak layak dengan akurasi sebesar 78,95% untuk lokasi yang layak pada pembangunan sumber air.
Klasifikasi  Bayesian  adalah  klasifikasi statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi  kemungkinan  milik  suatu  kelas. Klasifikasi  Bayesian  didasarkan  pada  teorema Bayes,  yang  memiliki  fungsi  klasifikasi  yang mirip dengan pohon keputusan dan jaringan saraf. Klasifikasi  Bayesian  telah  terbukti  sangat  akurat dan cepat ketika diterapkan pada database dengan jumlah  data  yang  besar  [10].  Selain  itu sebelumnya  fungsi  algoritma  naïve  bayes  juga dapat  menganalisa  dalam  bidang  kesehatan  yaitu dapat  mendiagnosis  penyakit  hati  dimana  hasil penelitian  tersebut  menunjukkan  dengan  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh dari dokter yang telah divalidasi oleh institusi RS Universitas  Brawijaya  Malang.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  berdasarkan  pengujian  akurasi dari  40  data  pengujian  diperoleh  akurasi  sebesar 87,5% [11].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti  sebelumnya  untuk  melakukan  peramalan terhadap  penjualan  produk  olahan  daging  ayam kampung  dimana  hasil  penelitian  tersebut memanfaatkan  metode Exponential  Smoothing dan hasil yang diperoleh dalam analisanya adalah Pada  pengujian  produk  yaitu  ayam  bakar  asin metode  TES  memberikan  nilai  MAE  paling rendah  Secara  keseluruhan,  perkiraan  TES menunjukkan  perkiraan  tertinggi  untuk  ketiga produk,  dan  MAE  untuk  produk  kecap  goreng terendah sebesar 2,45, dicapai dengan menggunakan metode Triple Exponential
Smoothing [12] . Research klasifikasi  dengan naïve  bayes untuk  penetuan  pengajuan  kartu kredit  dimana  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  rata-rata  skor  presisi  adalah  92%,  skor recall 83%, dan skor presisi 93%. Oleh karena itu, aplikasi  ini  efektif  bagi  analis  kartu  kredit  untuk
memeringkat  pelanggannya  dan  mendapatkan kartu kredit yang memenuhi kriteria [13].
Selain  itu  metode  teorema  ini  pernah Juga digunakan peneliti lainnya dalam melakukan perbandingan  antara  C4.5  dengan Naïve  Bayes Kedua  algoritma  tersebut  sama-sama  efektif dalam  memutuskan  untuk  menerima  Kartu Indonesia Sehat. C.45 lebih baik dari Naive Bayes untuk  pengajuan  kartu  kredit  di  bank.  Naive Bayes  lebih  unggul  dari  C.45  dalam  menentukan usia  lahir.  Namun,  sementara  Naive  Bayes memberikan  skor  akurasi  yang  lebih  baik  dalam menentukan  kelayakan  calon  anggota  pinjaman koperasi, C.45 memberikan hasil yang lebih  baik untuk memori dan akurasi. Oleh karena itu, untuk menentukan  algoritma  terbaik  untuk  suatu  kasus, Anda perlu  melihat  kriteria,  variabel,  dan  jumlah data untuk kasus tersebut [14].
Adapun  bentuk  umum  dari  teorema Bayes adalah:

## P(H|X) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
Rumus 1. Teorema Bayes Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui H :  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu class spesifik P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) : Probabilitas dari X
2.4 Forecasting Penjualan merupakan jantung yang sangat  dibutuhkan  bagi  perusahaan.  Segala sesuatu  harus  di  lakukan  dan  di  susun  sehingga menjadi  strategi  agar  penjualan  dapat  berjalan dengan  lancar, Salah  satu  objek  signifikan  yang diperlukan  adalah  persediaan  barang  atau  sering di  sebut  stok,  Untuk  melakukan  penjualan  maka perusahaan  harus  menyediakan  stok  barangnya. Tanpa  adanya  persediaan  maka  penjualan  tidak dapat dilakukan [15].
Forecasting atau peramalan yaitu mengestimasi nilai masa depan berdasarkan pola- pola,  Peramalan  Data  Time  Series  memprediksi
apa  yang  akan  terjadi  berdasarkan  data  historis masa  lalu.  Time  series  adalah  serangkaian  nilai pengamatan  (observasi)  yang  diambil  selama kurun  waktu  tertentu  pada  umumnya  dalam interval yang panjang [16].
Penelitian  sebelumnya  pernah  melalukan teknik  peramalan  ini  terhadap  sistem  permintaan sparepart  kendaraan  yaitu:  Croston,  Modifikasi Croston,  SVR,  dan  ANN.  Seluruh  metode peramalan  dibandingkan  berdasarkan  parameter forecasting  error  dan  robustness.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  metode  SVR  memiliki kinerja  yang  lebih unggul  dari  metode  lainnya  di tahap  training  maupun  testing.  Selain  itu,  ketika diimplementasikan untuk peramalan multi- periode, metode SVR juga lebih unggul dan dapat memperbaiki  kesalahan  peramalan  sebesar  19% dari  metode  peramalan  yang  saat  ini  digunakan oleh PT. X [17].
Forecasting merupakan Ilmu pengetahuan  dan  teknologi  yang  memprediksi sesuatu  yang  tidak  terjadi,  dengan  tujuan  untuk memprediksi peristiwa yang akan terjadi di  masa depan  dengan  selalu  membutuhkan  data  historis. Teori  ini  diungkapkan  pada  penelitian  dalam menentukan  nilai  akurasi  peramalan  pendapatan pada sebuah perusahaan, disamping itu pandangan  lain  tentang  peramalan  adalah  alat atau metode untuk memprediksi atau memperkirakan  nilai  masa  depan,  dengan mempertimbangkan  data  atau  informasi  yang relevan,  baik  historis  atau  informasi  dan  saat  ini atau  informasi,  dan  peramalan  sebagian  besar dilakukan  oleh  semua  orang.  Pemerintah,  bisnis, dan  masyarakat  umum  dengan  segala  macam masalah, termasuk cuaca, inflasi, masalah politik, dan nilai tukar nasional [18] .
Peramalan adalah metode memperkirakan nilai  masa  depan  berdasarkan  data  historis. Prediksi  juga  dapat  diartikan  sebagai  seni  dan ilmu  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan. Peramalan,  di  sisi  lain,  adalah  fungsi  bisnis yang bertujuan  untuk  memperkirakan  penjualan  atau penggunaan  suatu  produk  sehingga  dapat diproduksi dalam jumlah yang benar [19]. dimana pada  penelitian  sebelumnya  metode  ini  pernah digunakan untuk memprediksi penjualan makanan hewan peliharaan,  di penelitian tersebut peneliti tersebut membandingkan  dengan metode  lainnya yaitu decision  tree dalam
menghitung  produk  terlaris  dan  tidak  dengan  24 data  prediksi  maka  didapat  hasil  tingkat  akurasi decision  tree  algoritma  c45,  diketahui  true terlaris=17, false tidak terlaris=4. False terlaris=16, true tidak  terlaris  =13.  Akurasi decision tree algoritma c45 = 83% [20].
3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Desain Peneltian
Adapun desain penelitiannya sebagai berikut:

## Gambar 2. Desain Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  kurun  waktu oktober  2020  hingga  juli  2021  sesuai  dengan kalender  penelitian  afiliasi  penulis,  dalam penelitian  ini  objek  yang  dipilih  adalah  UMKM dan  Home  Industri  yang  bergerak  di  bidang kuliner  di  salah  satu  pemukiman  penduduk  yang tergabung  dalam  grub  cipta  asri,  waktu  yang digunakan penulis untuk melalukan survey adalah di  akhir  pekan.  Kemudian  Pada  penelitian  ini penulis  melakukan  pengumpulan  data  dengan melakukan  wawancara  dan  observasi  terhadap permasalahan  yang  terjadi  kemudian  meminta data  transaksi  penjualan  yang  terjadi  selama  ini dengan  kurun  waktu  2  tahun  terakhir  sebabnya 540  data  transaksi  lalu  di  analisis  dan  diolah dengan  data  sample  pengujian  sebayak  54  data
yang di pilih secara random menggunakan teknik peramalan  dengan  probabilitas  kemungkinan naïve bayes.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil

## 4.1.1 Pembacaan Data Training
Untuk  menentukan  information  yang akan  dianalisis  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan  salah  satu  teknik  penggalian information  dengan  algoritma naïve  bayes maka langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  membaca information  preparing atau preparing  set information . Adapun information sementara yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Training
Kondisi Produk Keadaan Cuaca Persediaan Kemasan Target Baik Baik Sedikit Kreatif Terjual Baik Baik Normal Kreatif Tidak Terjual Baik Buruk Banyak Biasa Terjual Tidak Baik Baik Normal Biasa Terjual … … … … … … … … … … … … … … … Baik Baik Normal Biasa Tidak Terjual Baik Kurang Baik Banyak Kreatif Terjual Baik Baik Banyak Biasa Terjual Tidak Baik Buruk Sedikit Biasa Terjual 3.1.2 Menghitung Class Probabilitas
a. Class Probabilities
Dalam  menghitung  kelas  Probabilitas  setiap variabel pada data training:
𝐏(𝐓𝐚𝐫𝐠𝐞𝐭 = 𝐓𝐞𝐫𝐣𝐮𝐚𝐥 ) = 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐓𝐚𝐫𝐠𝐞𝐭 = 𝐓𝐞𝐫𝐣𝐮𝐚𝐥 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐓𝐫𝐚𝐢𝐧𝐢𝐧𝐠 = 𝟏𝟒
𝟐𝟔 = 𝟎, 𝟓𝟒 𝐏(𝐏𝐞𝐧𝐣𝐮𝐚𝐥𝐚𝐧 = 𝐓𝐢𝐝𝐚𝐤 𝐋𝐚𝐫𝐢𝐬 ) = 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐓𝐚𝐫𝐠𝐞𝐭 = 𝐓𝐢𝐝𝐚𝐤 𝐓𝐞𝐫𝐣𝐮𝐚𝐥 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐓𝐫𝐚𝐢𝐧𝐢𝐧𝐠 = 𝟏𝟐 𝟐𝟔 = 𝟎, 𝟒𝟔
Hasil  perhitungan  untuk  lebih  jelasnya  akan dimaksudkan kedalam tabel dibawah ini:
Tabel 2. Class Probabilities Penjualan Laris Tidak Laris P (Terjual/Tidak Terjual) 0,54 0,46 JUMLAH 1,00

## b. Menghitung Conditional Probabilities
Pada  tahap  ini  probabilitas  setiap  nilai  input atau  atribut  pada  data training akan  dihitung untuk  menentukan  masing-masing  peluang setiap  kriteria  atribut.  perhitungan  detail  nya adalah sebagai berikut:
1) Atribut Kondisi Produk Pada  atribut  ini  terdapat  2 Class yaitu  kelas Baik  dan  Tidak  Baik  dengan  masing-masing jumlah  data  dan  probabilitasnya  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Probabilitas Atribut Kondisi Produk Kondisi Produk Terjual Tidak Terjual Probabilitas Baik 10 9 0,71 0,75 Tidak Baik 4 3 0,29 0,25 JUMLAH 14 12 1,00 1,00 2) Atribut Keadaan Cuaca
Atribut  keadaan  cuaca  terdapat  3 class yaitu Baik,  Kurang  Baik  dan  Tidak  Baik  dengan masing-masing  probabilitas  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Probabilitas Atribut Keadaan Cuaca Keadaan Cuaca Terjual Tidak Terjual Probabilitas Baik 10 5 0,71 0,42 Kurang Baik 2 4 0,14 0,33
Buruk 2 3 0,14 0,25 JUMLAH 14 12 1,00 1,00 3) Atribut Persediaan Pada  atribut  persediaan  terdapat  3 class yaitu Sedikit, Normal dan Banyak dengan perhitungan probabilitas sebagai berikut. Tabel 5. Probabilitas Atribut Persediaan Persediaan  Terjual  Tidak Terjual Probabilitas Sedikit 4 1 0,29 0,08 Normal 7 8 0,50 0,67 Banyak 3 3 0,21 0,25 JUMLAH 14 12 1,00 1,00 4) Atribut Kemasan Atribut ini terdiri dari 2 class yaitu Kreatif dan Biasa,  adapun  perhitungan  probabilitas  nya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Probabilitas Atribut Kemasan Kemasan Terjual Tidak Terjual Probabilitas Kreatif 9 11 0,64 0,92 Biasa 5 1 0,36 0,08 JUMLAH 14 12 1,00 1,00 4.1.2 Pengujian Metode Naïve Bayes Pengujian  metode naïve  bayes dilakukan dengan  memilih  data  dari  26  Data training pada tabel  4.1  yaitu  data  ke  4,  data  ke  15  dan  data  ke 25,  kemudian  akan  dihitung  probabilitasnya seperti di bawah ini.

## Data Ke-4
P(Target|Terjual)  =  P  (Kondisi  Produk=Tidak Baik|Target=Terjual)*P(Keadaan Cuaca=Baik|Target=Terjual)*P(Persedi aan=Normal|Target=Terjual)*P(Kemasa n=Biasa|Target=Terjual)
𝑷(𝐓𝐚𝐫𝐠𝐞𝐭 = 𝐓𝐞𝐫𝐣𝐮𝐚𝐥|𝐗) = 𝟏𝟎 𝟏𝟒 × 𝟏𝟎 𝟏𝟒 × 𝟕 𝟏𝟒 × 𝟓 𝟏𝟒 = 𝟎, 𝟐𝟗 𝒙 𝟎, 𝟕𝟏 𝒙 𝟎, 𝟓𝟎 𝒙𝟎, 𝟑𝟔 = 𝟎, 𝟎𝟑
Data Ke-15
P(Target|Terjual)  = P (Kondisi Produk=Baik|Target=Terjual) *P (KeadaanCuaca=Baik|Target=Terjual)*P(Perse diaan=Normal|Target=Terjual)*P(Kemasan=Kr eatif|Target=Terjual)

## 𝑷(𝐓𝐚𝐫𝐠𝐞𝐭 = 𝐓𝐞𝐫𝐣𝐮𝐚𝐥|𝐗)
= 𝟒 𝟏𝟒 × 𝟏𝟎 𝟏𝟒 × 𝟕 𝟏𝟒 × 𝟗 𝟏𝟒 = 𝟎, 𝟐𝟗 𝒙 𝟎, 𝟕𝟏 𝒙 𝟎, 𝟓𝟎 𝒙𝟎, 𝟔𝟒 = 𝟎, 𝟎𝟔 Data Ke-25 P(Target|Tidak Terjual) = P(Kondisi Produk=Baik|Target=Tidak Terjual)*P(Keadaan Cuaca=Buruk|Target= Tidak Terjual)*P(Persediaan=Banyak|Target=Tidak Terjual)*P(Kemasan=Kreatif|Target= Tidak
Terjual)
𝑃(Target = T𝑖𝑑𝑎𝑘Terjual|X) = 9 12 × 3 12 × 3 12 × 11 12
= 0,75 𝑥 0,25 𝑥 0,25 𝑥0,92 = 0,04 Dari  Perhitungan  data  di  atas  diperoleh nilai  probabilitas  P(Target=Terjual|X)  adalah yang tertinggi yaitu (0.0656), sehingga prediksinya adalah Target  = Terjual.
Untuk pengujian semua data training dapat dilihat lebih jelas pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Hasil Pengujian Class Terjual Tidak Terjual Prediksi Terjual 0,16 0,19 Tidak Terjual Terjual 0,16 0,19 Tidak Terjual Terjual 0,16 0,19 Tidak Terjual Terjual 0,16 0,19 Tidak Terjual Tidak Terjual 0,01 0,04 Terjual Tidak Terjual 0,09 0,02 Terjual
Berdasarkan  tabel  hasil  pengujian  di  atas sebanyak  26  data  yang  di  uji  terdapat  20  data yang berhasil diklasifikasikan dengan benar dan 6 data yang tidak diklasifikasikan dengan benar.
4.2 Pembahasan
Penelitian  ini  telah  melakukan  penerapan datamining dengan konsep klasifikasi  naïve  bayes untuk menentukan Forecasting Methods Penjualan Produk  UMKM,  dalam  penelitian  ini  penulis membutuhkan  software  untuk  menguji  keabsahan hasil perhitungan manual, dalam hal ini kami akan menggunakan salah satu software datamining yang bersifat open  source yaitu RapidMiner 5. Pengujian  dilakukan  pada  information  transaksi penjualan  selama  ini  yang  telah diformat  kedalam bentuk organize  Microsoft exceed  expectations, sebagaimana  yang  telah  diolah  pada  perhitungan manual  diatas  tujuan  dari  pengujian  ini  adalah untuk mengetahui apakah preparing set information  yang  digunakan  sudah  sesuai  dengan hasil  prediksi  perhitungan  teorema  bayes  secara manual . Adapun hasil pengujian dapat dilihat dari gambar berikut.
Gambar 3. Proses Pengujian Data a. Correct Prediction Correct  Prediction merupakan  prediksi  hasil yang bernilai benar pada training dataset tabel 4.1  dimana  Pada  hasil  pengujian  terdapat  20 data  yang  benar  di  prediksi  perhitungan software ini  sesuai  juga  dengan  hasil perhitungan manual yang dilakukan sebelumnya.
Gambar 4.  Hasil Pengujian Correct Prediction b. Wrong Prediction Sedangkan Wrong  Prediction merupakan hasil  prediksi  yang  salah  pada  data  set  tabel 4.1  dimana  dilihat  hasil  pengujian  data terdapat  6  data  transaksi  yang  diprediksi salah  seperti  pada  dataset  keputusan  Target dibuat  terjual  yang  seharusnya  pada  kondisi variabel  tersebut  seharusnya  Tidak  terjual untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini .
Gambar 5. Hasil Pengujian Wrong Prediction
Berdasarkan  gambar  4.8  dan  4.9  di  atas dapat dilihat persentase untuk Correctly Classified  Instance sebanyak  20  data  dengan persentase  sebesar  77.00  %  sementara  persentase untuk Incorrectly  Classified  Instance sebanyak  6 data dengan persentase sebesar 23.00 %.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisa dan perhitungan dengan menerapkan Forecasting  Methods Penjualan Produk  UMKM  dengan  Algoritma K-Nearest Neighbour maka  dapat  diambil  simpulan  sebagai berikut:
1. Penerapan  algoritma naïve  bayes dalam klasifikasi peramalan penjualan produk UMKM pada objek penelitian ini dari 26 data training yang di analisis terdapat 20 data yang telah diklasifikasikan dengan benar dan 6 data yang  belum  diklasifikasikan  dengan  benar, sehingga  hasil  analisa  dapat  efektif  untuk
menentukan hasil target penjualan ke depannya persentase untuk Correctly Classified Instance sebesar 77.00 % sementara persentase untuk Incorrectly Classified
Instance sebesar 23.00 %.
2. Pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui kebenaran  hasil  perhitungan  manual  dengan menggunakan software rapid miner mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan manual.

## 5. REFERENSI
[1] M.  Khanza  and  R.  Toyib,  “Implementasi Algoritma  Apriori  Dalam  Penentukan Pemesanan  Barang  Untuk  Transaksi Penjualan  Handphone,” J.  Sci.  Appl.
Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  221–235, 2021.
[2] Z. Abidin, A. K. Amartya, and A. Nurdin, “PENERAPAN  ALGORITMA  APRIORI PADA  PENJUALAN  SUKU  CADANG KENDARAAN  RODA  DUA  (Studi Kasus: Toko Prima Motor Sidomulyo),” J. Teknoinfo ,  vol.  16,  no.  2,  p.  225,  2022,
doi: 10.33365/jti.v16i2.1459. [3] W. J. Andari and E. Buulolo, “Implementasi Algoritma C4.5 Mengetahui  Penyebab  Perceraian  Dalam Pernikahan  (Studi  Kasus:  Pengadilan Agama  Medan  Kelas  I-A),” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  3,  p. 365, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i3.2133. [4] Meilani,  B.  Dwi,  and  W.  Azmuri, “Penentuan  Pola  Yang  Sering  Muncul Untuk Penerima Kartu Jaminan Kesehatan Masyarakat,” Semin.  Nas.  "Inovasi  dalam Desain dan Teknol. , vol. x, no. x, pp. 424– 431, 2015.
[5] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi PT.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  36,  2017,  doi:
10.15575/join.v2i1.71. [6] Y.  Mardi,  “Jurnal  Edik  Informatika  Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma  C4  . 5 Data  mining  merupakan bagian  dari  tahapan  proses  Knowledge Discovery  in  Database  (  KDD  )  .  Jurnal
Edik  Informatika,” J.  Edik  Inform. ,  pp. 213–219, 2017.
[7] T.  I.  Andini,  W.  Witanti,  and  F.  Renaldi, “Prediksi Potensi Pemasaran Produk Baru dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier dan  Regresi  Linear,” Semin.  Nas.  Apl. Teknol. Inf. , pp. 27–32, 2016.
[8] A. Yunaldi, “Metode Naive Bayes Dalam Memprediksi  Stok  Barang,”  vol.  1,  pp. 46–54, 2018.
[9] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, and  A.  Wanto,  “Algoritma  Naive  Bayes Dalam  Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan Sumber  Air,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf. Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  750,  2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.81.
[10] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[11] N.  D.  Prayoga,  N.  Hidayat,  and  R.  K. Dewi,  “Sistem  Diagnosis  Penyakit  Hati Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol.
2, no. 8, pp. 2666–2671, 2018.
[12] D.  Romaita,  F.  A.  Bachtiar,  and  M.  T. Furqon, “Perbandingan Metode
Exponential  Smoothing  Untuk  Peramalan Penjualan  Produk  Olahan  Daging  Ayam Kampung  (Studi  Kasus :  Ayam  Goreng Mama  Arka),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no.  11,  p.  10387,  2020,  [Online].
Available:
http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6682.
[13] Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah, “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J.  Ilm.  Matrik ,  vol.  22,  no.  1, pp. 73–82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843. [14] Y. I. Kurniawan, “Perbandingan Algoritma  Naive  Bayes  dan  C.45  dalam Klasifikasi  Data  Mining,” J.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  p.  455, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854803.
[15] A.  Meizar,  W.  Fahrozi,  E.  Indra,  and  M. Saputra,  “Analisis  Trend  Moment  Pada
Datamining Forecasting Dalam
Memprediksi  Jumlah  Persediaan  Obat Herbal,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.
Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2, pp.
103–106, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuko mputer.v5i2.2452. [16] H. Widyatmoko, A. Setiawan Honggowibowo, and N. C. Dewi Retnowati,  “Implementasi  Data  Mining Untuk Meramalkan Penjualan Di Minimarket  Idola  Jl  Pati-Tambakromo
Series,” vol. 1, no. 2, pp. 29–37, 2016.
[17] D. I. Ramadhan and B. Santosa, “Analisis
Kinerja Peramalan dan Klasifikasi Permintaan  Auto  Parts  Berbasis  Data
Mining,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  9,  no.  2,  2021, doi: 10.12962/j23373539.v9i2.54168.
[18] M.  A.  Maricar,  “Analisa  Perbandingan Nilai  Akurasi  Moving  Average  Dan Exponential  Smoothing  Untuk  Sistem
Peramalan  Pendapatan  Pada  Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.
[19] H.  Ihsan,  R.  Syam,  and  F.  Ahmad,
“Peramalan  Penjualan  dengan  Metode Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus : Penjualan Bakso Kemasaan/Kiloan Rumah  Bakso  Bang  Ipul),” J.  Math.
Comput.  Stat. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  1,  2019, doi: 10.35580/jmathcos.v1i1.9168.
[20] D.  M.  Meliala  and  P.  Hasugian, “Perbandingan Algoritma
K-Nearest Neighbor  Dengan  Decision  Tree  Dalam
Memprediksi  Penjualan  Makanan  Hewan Peliharaan  Di  Petshop  Dore  Vet  Clinic,”
Teknol.  Inf. ,  vol.  XV,  no.  November,  pp. 35–39, 2020.