## PREDIKISI PENJUALAN DETERGENT TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR(K-NN)
Lusi suryadi 1 , Dwi Marisa Efendi 2 , Nurmayanti 3 , Pakarti Riswanto 4 , Rima Mawarni 5 Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendekia 12345
Jl. Negara No 03 Candimas,Kotabumi,Lampung Utara- Indonesia 34581 Telp. (0724) 23003 E-mail : Lusiadi14@gmail.com 1 ,Dwimarisa@dcc.ac.id 2 , Nurmayanti@dcc.ac.id 3 , Pakarti@dcc.ac.id 4 , Rimai@dcc.ac.id 45

## ABSTRAK
Toko  Axes  membutuhkan  aplikasi  data  mining  karena  toko    ini  menjual  jenis  produk  deterjen.  Karena banyaknya permintaan dari konsumen, sepertinya ada detergen yang laris dan ada yang tidak. Oleh karena itu,  perlu  dilakukan  peramalan  penjualan  produk  yang  dibutuhkan  berdasarkan  tahun  lalu.  pemasok perencanaan persediaan untuk perusahaan komersial. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan suatu sistem  peramalan  penjualan  produk  terlaris  dengan  teknik  data  mining  menggunakan  metode  k-nearest neighbor.  Penelitian  ini  membuat  sistem  algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  teknik  data  mining memprediksi penjualan produk terlaris di toko Axes.
Kata Kunci—Penambangan Data, K-Tetangga Terdekat, Penjualan, Prediksi, Produk

## ABSTRACT
Axes store requires a data mining application because this shop sells detergent products. It is necessary to forecast sales of products that are in demand based on the last one year because, based on the large number of requests from customers, it appears that there are some detergents that are in demand and others that are not in demand. Inventory planning supplier for commercial companies. Since the framework at present running is as yet manual, the data accessible is less precise and proficient. Therefore, in order to overcome this  issue,  we  require  a  data  mining-based  sales  forecasting  system  for  the  most  popular  products  that makes  use  of  the  k-nearest  neighbor  method.  A  k-nearest  neighbor  algorithm  system  for  data  mining techniques to help predict sales of Axes stores' most popular products is developed in this study.
Keywords —data mining, K-nearest neighbor, Sale, predictions, Product

## I. P ENDAHULUAN
Peramalan/peramalan (forecasting) adalah kegiatan  memprediksi  penjualan  di  masa  depan, yang  berarti  menentukan  perkiraan    volume penjualan, bahkan menentukan potensi penjualan di  masa  depan  dan  wilayah  pasar  yang  dapat dikendalikan[1].  Ini  juga  membantu  perusahaan dalam  perencanaan  inventaris,  karena  perkiraan ini  memberi  perusahaan  pengembalian  terbaik dan kesalahan perencanaan dapat diminimalkan.   Berjualan  adalah  bisnis  yang dapat  menghasilkan  lebih  banyak  keuntungan bagi  retailer.  Toko Axes  merupakan  perusahaan dagang  yang  bergerak  di  bidang  usaha  retail. Produk  yang  dijual  oleh  Axes  antara  lain: detergen,  kantong  plastik,    makanan    dan minuman serta snack kue. Sistem yang digunakan di Axes Store saat ini masih manual, Artinya tidak ada sistem untuk mengetahui produk mana  yang paling diminati oleh konsumen, dan tidak ada cara yang baik untuk mengidentifikasi produk terlaris di  Axes  Store.  Penyebabnya  adalah  peningkatan penjualan  produk  karena  konsumen  yang  sangat beragam.Dengan  ratusan  produk  yang  terjual, Toko  Axes  kesulitan  menentukan  produk  mana yang paling laris berdasarkan data resi tahun lalu. Masalahnya, bisnis kapak kesulitan mengidentifikasi  produk  yang  paling  diinginkan konsumen.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu sistem  peramalan  penjualan  yang  menggunakan metode K-Nearest Neighbours untuk produk yang laris untuk mengetahui produk mana yang paling banyak diminati oleh konsumen.Pada kesempatanini,datamining tentu sangat di pengaruhi oleh proses penggalian data dari dataset terpilih  bias  berupa  informasi  yang  tidak
dilaporkan secara manual [2]. Penambangan data adalah analisis otomatis dari sejumlah besar atau kompleks  data  penelitian  dengan  tujuan  agar menemukan pola atau tren penting yang biasanya tidak dikenali atau tersembunyi saat ini. Umumnya,  data  mining  dilakukan  karena banyaknya  data  yang  disimpan  dalam  database. Penambangan  data  adalah  pembelajaran  mesin, pengenalan  pola,  basis  data,  statistik,  dan  teknik visualisasi  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah  pengambilan  data  dari  repositori  basis data  besar.  Umumnya,  penambangan  data dilakukan karena banyaknya data yang disimpan dalam  basis  data.  Penambangan  data  adalah pembelajaran mesin, pengenalan pola, basis data, statistik,  dan  teknik  visualisasi  yang  digunakan untuk  memecahkan  masalah  pengambilan  data dari repositori  basis data besar[2]. Penambangan data sangat penting untuk mengekstraksi informasi  dari  basis  data  secara  manual  dalam bentuk  informasi  yang  tidak  diketahui[3]. Berdasarkan  pengertian  data  mining  tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  ini  adalah  proses layanan  data  mining  yang  secara  otomatis  dapat memulihkan pola dari database yang besar. Beberap  ametode  dapat  digunakan  dalam peramalan,diantaranya  adalah  metodeK-Nearest Neighbor.  Metode  K-NN  (K-nearest  neighbor) merupakan suatu
metode yang
mengklasifikasikan  tata  letak  data  penelitian berdasarkan  kedekatannya  (jarak)  dengan  suatu data  lainnya[4].  Hal  ini  merupakan  cara  yang sangat  mudah  sehingga  akan  diperoleh  akurasi tinggi.  K-NN  (k  tetangga  terdekat)  merupakan algoritma  pembelajaran  terawasi  dan  terukur  di mana  hasil  dari  sejumlah  peristiwa  kueri  baru diklasifikasikan juga berdasarkan mayoritas kelas
K-NN.   Kelas paling umum  yang   menjadi kelas dari
klasifikasi yang
dihasilkan[5].
Mengklasifikasikan  objek  yang  baru  dan  nyata berdasarkan atribut dan data pelatihan  merupakan tujuan utamadarialgoritmaK-NN [6].Metode algoritma  machinelearning  yang  sangat  mudah diimplementasikan    merupakan  cabang  dari klasifikasi metode K Nearest Neighbor.Cara agar dapat  mempermudah  penjualan  yaitu  dengan menggunakan  algoritma  KNearest  Neighbor produk  Axes  Store  dengan  mencari  informasi target  baru  terutama  keterikatan  informasi  baru [6].Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dengan menggunakan  metode  yang  bernama  KNearest Neighbor  oleh  peneliti  adalah  keputusan  yang bijak.Dalam klasifikasi penjualan elektronik,aplikasi  data  mining  dapat  digunakan untuk  memprediksi  jumlah  produk  yang  paling laku  dari  metode  KNearest  Neighbor  [7].Data berdasarkan volume penjualan,penjual teratas.Metode  klasifikasi  ini  mempermudah pengelolaan dan mengklasifikasikan data detergen terjual [8].Axes Store akan menyederhanakan dan juga mendukung keputusan  tentang  produk  mana  yang  akan dikirim dalam jumlah besar.

## 2. M ETODE P ENELITIAN

## 2.1 Tinjauan Organisasi
Toko  Axes  Detergentadalah  Retail  Toko  Axes Detergent  berdiri  sekitar  tahun  2020.  Toko  ini merintis  dari  awal  sebagai  pemula  hingga berkembang  seperti  sekarang.  Awalnya  toko  ini hanya  menjual    Beras,  tetapi  sekarang  sudah ditambah  dengan  item  yang  lainya.  Sistem pemasaran  yang  dilakukan  oleh  Toko  Axes
Detergentyakni membeli barang di Toko langsung dan  melakukan  transaksi  jual  beli  secara  face  to face.

## 2.1 Jenis Penelitian
Kami  menggunakan  jenis  penelitian  metode Kuantitatif yang lebih menekankan pada pemaparan  hasil  data  penelitian  di  lapangan meliputi  angka-angka  bersimbol  yang  dapat dijelaskan secara langsung agar mudah dimengerti[9].

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  urutan  metode  yang terurut  secara  rinci  dan  lugas,  berikut  ini merupakan  metode  atau  step  untuk  melakukan penelitian secara mendalam :
1. Observasi ( Observation Research )
Penulis  datang  ke  Toko  AxesDetergentlalu memperoleh  informasi  hasil data  penjualan 3 tahun sebelumnya dari tahun 2017 – 2019[10].
2. Wawancara ( Interview Research )
Lalu  bertanya  kepada  pemilik  toko  untuk mendapatkan data – data sebagai sumber fakta penulis[11].
3. Metode pustaka ( Library Research )
Lalu  mencari  referensi  dari  jurnal  dan  buku yang ada diperpustakaan maupun dari internet serta sumber pelengkap lainnya yang berkaitan[12].
Setelah  itu  kami  memperoleh  data  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  menggunakan  data mining[13].

## 2.3 K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana
hasil dari query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari label class pada  K-NN.  Tujuan  dari  algoritma  K-NN adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan  atribut  dan  training  data.  Algoritma K-NN  bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek  dari query  instance ke training  data .  Salah  satu  cara untuk  menghitung  jarak  dekat  atau  jauhnya tetangga menggunakan metode euclidian distance . Euclidian  Distance sering  digunakan untuk  menghitung  jarak. Euclidian  Distance berfungsi  menguji  ukuran  yang  bisa  digunakan sebagai  interpretasi  kedekatan  jarak  antara  dua obyek.
Di  bawah  ini  merupakan  rumus Euclidian
Distance :
√(∑ (𝑋𝑖 − 𝑌𝑖) 𝑘 𝑖=1 ) 2
Dimana : k = dimensi atribut Xi = nilai X data training Yi = nilai Y data testing

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut  prosedur  menghitung  forecast  penjualan produk detergen toko Axes menggunakan metode K-Nearest Neighbors  dan Microsoft Excel 2007. Berdasarkan  angka  penjualan  tahun  2020-2022 sekitas 150 data[14].
Dari  data  diatas,  penulis  akan  melakukan perhitungan  data  secara  berkala  menggunakan aplikasi  Rapid  Miner  5.3.  Adapun  langkah- langkahnya sebagai berikut :
Untukmemulaianalisis  data  pada  Rapid  Miner penggunaharusmengetahuiapasaja icon yang terdapat di awaltampilan Rapid Miner[15].
Gambar di bawah ini adalah gambar mentah dari rapidminer 5.3
Gambar 1. Tampilan Awal Rapid Miner 5.3
Fungsi ikon adalah sebagai berikut:
1. Proses  Baru:  Digunakan  untuk  memulai proses  pemindaian  baru.  Sebelum  memulai proses  parsing,  Anda  harus  terlebih  dahulu menentukan  nama  dan  lokasi  prosedur penyimpanan data.
2. Buka  proses  terakhir:  Digunakan  untuk membuka proses yang baru saja ditutup atau membuka proses yang terakhir ditutup.
3. Buka Proses: Ini digunakan untuk membuka repositori browser yang menunjukkan proses pemindaian.
4. Open  form:  Digunakan  untuk  menampilkan pilihan  lain  yang  telah  dipilih  oleh  proses analisis.    Tutorial  Online:  Memungkinkan
Anda memulai tutorial  online (terhubung ke Internet).
Tutorial  Online:  Memungkinkan  Anda  memulai tutorial  online (terhubung ke Internet).
1.  Dari  gambar  di  atas,  lingkungan  Perspektif
Desain  (ruang  kerja  yang  digunakan  untuk mengelola dan mengatur spreadsheet
RapidMiner)  memiliki metode berikut:
a. Operator adalah operator yang paling penting dari sudut pandang ini. Semua langkah tugas di  RapidMiner  ditampilkan  dalam  grup keputusan di tampilan sistem untuk digunakan selama analisis.
b. Lebar  gudang  adalah  komponen  utama  dari perspektif  desain  kecuali  lebar  operator. Tampilan ini memungkinkan Anda
mengelola  dan  mengatur  proses  analisis  ke dalam  proyek  dan    juga  dapat  digunakan sebagai sumber data dan metadata terkait.
c. Tampilan proses yang dibedakan menunjukkan langkah-langkah spesifik dalam proses analisis dan menghubungkannya satu sama lain. Langkah-langkah baru juga dapat ditambahkan dengan berbagai cara.
Hubungan antara fase-fase ini dapat dibangun dan  diselesaikan.  Pada  dasarnya,  tugas RapidMiner  adalah  mendefinisikan  proses analisis, termasuk menunjukkan serangkaian langkah  kerja  tertentu.  Di  RapidMiner, komponen proses ini disebut pemicu.
Operator didefinisikan dalam RapidMiner
sebagai berikut :
- Deskripsi  input yang diharapkan
- Deskripsi pengiriman
- Cara melakukan input output.
- Parameter suatu tindakan yang diambil.
d. Parameter  menunjukkan  bahwa  beberapa operator  RapidMiner perlu menentukan satu atau  lebih  parameter  untuk  fungsi  tepat. Parameter  tidak  sepenuhnya  diperlukan, meskipun  implementasi  pemicunya  dapat dikontrol.  Menampilkan  nilai  terdekat. Tampilan  parameter  memiliki  bilah  alat sendiri  seperti tampilan lainnya.
e. Help  &  Comment  View  bantuan  dalam helpview  akan  menunjukan  pengertian tentang  help(bantuan)  dan  liat(view)  akan ditunjukkan :Tunjukkan  bantuan dan umpan balik
Setiap  kali  operator  dipilih  dalam  tampilan operator    atau  tampilan  proses,  jendela  bantuan dalam tampilan bantuan menampilkan penjelasan tentang  operator  tersebut.  Penjelasan  yang ditampilkan di layar bantuan meliputi:
- penjelasan secara singkat apa yang dilakukan pengendali
- Penjelasan rinci tentang fungsi pengendali.
- Semua  mencakup  deskripsi  singkat  tentang parameter sulit, nilai akan default (jika telah tersedia),  petunjuk  yang  menunjukkan  jika pengendali  ini  merupakan  bagian  ahli,  dan indikasi parameter dependen.
f. Problem  &  Log  View  Rumusan  masalah adalah  masukan  yang  sangat  berharga  dan sumber  penting  untuk  membantu  membuat analisa  Anda.  Setiap  pesan  pemberitahuan
dan    penolakan  ditampilkan  dengan  jelas  di tampilan masalah.
g. Setelah  memahami  kemudahan  penggunaan perspektif  desain,  kami  memasukkan  data yang  akan  dianalisis,  yaitu  dengan    mencari excel  baca di operator tampilan grup hirarki impor, seret (tarik) baca excel untuk operasi tampilan.
Di bawah ini adalah gambar  hasil pencarian Excel yang dibaca:
Gambar 2. Hasil Pencarian Read Excel
Di bawah ini adalah gambar  hasil akurasi:
Dari  gambar  2,  telah  ada  yang  harus  diolah  di RapidMiner,  selain  dapat  menganalisis  bentuk model  pemodelan  ini  juga,  bisa  mendapatkan akurasi  datanya.  Tingkat  akurasi  data  dapat diperoleh adalah 87,51%.

## 4. S IMPULAN
Kami menggunakan metode KNN untuk memodelkan  dengan    data  sudah  diolah  dengan tahapan (KDD), yang meliputi:
Dari  perhitungan  ini  dapat  memberikan  hasil forecast  penjualan  untuk  produk  detergen  yang paling  laris  antara  lain  yaitu  RINSO  A  NODA 600G Dpw  90 unit.
Hasil prediksi penjualan produk Detergent untuk tahun  2020  menggunakan  aplikasi  RapidMiner yaitu : ATTACK + SOFT 800G Dpw sebanyak 5, RINSO A NODA 770G Dpw sebanyak 4, EASY PURPLE  1.2KG  Dpw  sebanyak  3,  RINSO  A NODA 600G  Dpw sebanyak 9, DAIA+Sp 850G Dpw  sebanyak  4,  DAIA  EK  BG  850G  Dpw sebanyak 4.  Nilai akurasi  yang diperoleh selama perhitungan adalah 87,51 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Sumiah, N. Mirantika, F. I. Komputer, and U.  Kuningan,  “Kata  Kunci :  sistem informasi ; data mining ; beasiswa ; naive bayes  classifier ;  K-Nearest  Neighbor ; visual basic . net ; sql server,” vol. 6, no. April, 2020.
[2] C. R. Sari, “Peqguruang: Conference Series,” vol. 2, no. April, 2020.
[3] D. M. K. N. K-nn, B. Prihambodo, A. W. F. Y, E.  Prayoga,  and  A.  Jaffar,  “MITOR : Jurnal Teknik Elektro,” pp. 31–36, 2023.
[4]  B.  Yulia,  L.  Fahik,  B.  S.  Djahi,  N.  D. Rumlaklak,  J.  I.  Komputer,  and  U.  N. Cendana,  “DATA  MINING  UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI DESA DI KABUPATEN,”  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–7,
2018.
[5]  D.  Virdaus  and  P.  T.  Prasetyaningrum,
“Penerapan Data Mining Untuk
Memprediksi  Harga  Bawang  Merah  Di Yogyakarta  Menggunakan  Metode  K-
Nearest  Neighbor  Implementation  Of
Data  Mining  To  Predict  The  Price  Of Shallots  In  Yogyakarta  Using  The  K- Nearest Neighbor Method,” no. 84, pp. 1– 8.
[6]  J.  Yos,  S.  No,  K.  Lubuklinggau,  and  S.
Selatan,  “Perbandingan  Tingkat  Akurasi
Metode  KNN  Dan  Decision  Tree  Dalam Memprediksi  Lama  Studi  Mahasiswa,” vol. 03, no. 97, pp. 6–14, 2021.
[7]  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.
[8]  R.  Fadilla,  K.  Dewi,  and  R.  Gusmana,
“Implementasi Metode K-Nearest
Neighbor ( KNN ) dalam Pengelompokan
Status  Ekonomi  Warga,”  vol.  4,  no.  1,
2018.
[9]  J.  Coding  and  S.  K.  Untan,  “Kata  Kunci: Kebakaran  Hutan,  Data  Mining,  K- Nearest  Neighbor  (KNN),  Fire  Weather Index(FWI). 1.,” vol. 06, no. 2, 2018.
[10] M. K. Neighbor, “Prediksi penjualan produk
unilever  menggunakan  metode  k-nearest neighbor,” vol. 06, pp. 155–160, 2021.
[11]  E.  Hasmin,  S.  Aisa,  and  T.  Informatika,
“Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Mahasiswa,”  vol.  5,  no.  2,  pp.  308–320, 2019.
[12]  G.  A.  Prasetyo,  R.  G.  Santosa,  and  A.  R. Chrismanto,  “Memprediksi  Kategori Indeks Prestasi Mahasiswa,” no. 5, 2017, doi: 10.21460/jutei.2019.32.185.
[13]  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,
“Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),”
J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130– 138, 2015.
[14]  J.  Media  and  I.  Budidarma,  “Data  Mining
Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor  Dalam  Menentukan  Kredit Macet  Barang  Elektronik,”  vol.  5,  pp. 1063–1067, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3100.
[15]  A.  Ernawati,  “Analisis  Implementasi Program  Penanggulangan  Gizi  Buruk Pada Anak Balita Di Puskesmas Jakenan Kabupaten  Pati,” J.  Litbang  Media  Inf.
Penelitian, Pengemb. dan IPTEK , vol. 15, no. 1, pp. 39–50, 2019, doi:
10.33658/jl.v15i1.131.