## PENERAPAN DATA MINING PREDIKSI PENJUALAN MEBEL TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)
(STUDI KASUS : TOKO ZERITA MEUBEL)
Lusi Suryadi 1 ,Ngajiyanto 2 ,Novia Eka Pratiwi 3 ,Ferly Ardhy 4 ,Pakartika Riswanto 5
Ilmu Komputer, Sistem Informasi, STMIK DCC Kotabumi, Kotabumi, Indonesia 1,2,3,4,5
Email:Lusiadi14@gmail.Com,ngajiyanto@dcc.ac.id,Novia Eka Pratiwi@Gmail.com,Ferlyardhy@dcc.ac.id,Pakarti@dcc.ac.id.

## Abstrak
Penerapan Data Mining sangatlah dibutuhkan oleh toko Zerita Meubel dikarenakan usaha dagang  ini  menjual  berbagai  macam  jenis  produk  Meubel.  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. Dikarenakan 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 toko Zerita Meubel.
KNN dapat  menprosedur  yang  berbasis  matematis  untuk  mengevaluasi  penjualan  meuble  toko Zerita untuk menjadi sebuah keterangan klasifikasi.
Kata Kunci: Data Mining; K-Nearest Neighbor; Penjualan; Prediksi; Produk

## Abstract
The  application  of  Data  Mining  is  needed  by  the  Zerita  Furniture  store  because  this trading  business  sells  various  types  of  furniture  products.  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 the Zerita Furniture store. KNN can use a mathematically based procedure to evaluate the sales of Zerita store furniture to become a classification description
Keywords: Data Mining; K-Nearest Neighbor; Sales; Predictions; Products
I

## 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. Toko  Zerita  Meubel    ini  merupakan  usaha dagang  yang  bergerak  dibidang  retailer. Produk yang dijual oleh Toko Zerita Meubel yaitu : Jamu serbuk, kantong plastik, bahan pembuat  makanan  &  minuman,  dan makanan  frozzen.  Sistem  yang  sedang berjalan  pada  Toko  Zerita  Meubel    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 Toko Zerita Meubel .
Hal ini dikarenakan terjdinya peningkatan  pada  penjualan  produk,  yang disebabkan  banyaknya  perrmintaan  para konsumen  yang  sangat  beragam.  Dengan ratusan  produk  yang  terjual  Toko  Zerita Meubel    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 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  Toko Zerita
Meubel    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 Toko Zerita Meubel  dalam menentukan  produk  apa  saja  yang  harus disediakan dengan jumlah yang banyak.

## II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 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 . 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. Secara  umum,  Data  Mining  dibagi  menjadi dua kategori utama yaitu:
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:
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.
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. 2.2 Penjualan
Penjualan merupakan kegiatan ekonomi  normal  di  mana  perusahaan menerima  hasil/manfaat  yang  direncanakan dari  penjualan  atau  pengembalian  biaya yang dikeluarkan. Penjualan produk
perusahaan  ditampilkan  setelah  dikurangi diskon dan retur. Penjualan adalah pembelian  sesuatu  (barang  atau  jasa)  dari satu  pihak  ke  pihak  lain  dengan  imbalan uang dari satu pihak. 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.

## 2.3 Prediksi
Prediksi/ forecasting Merupakan salah
satu metode yang digunakan untuk memprediksi  atau  meramalkan  suatu  hal yang  belum  pernah  terjadi.  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.  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.
2.4 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. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN) merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K)  tetangga  terdekatnya.  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.
Tujuan  dari  algoritma  K-NN  adalah mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan atribut  dan  training  data.  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.
Algoritma  K-NN  terdapat  5  (lima) cara, untuk mencari tetangga terdekat, yaitu:
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].
√Σ( 𝑋𝑖 − 𝑌𝑖 )2+( 𝑋𝑖 − 𝑌𝑖 )2+ ⋯ + ⋯ = 𝐾𝑖 =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) 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 .

## 2.5 Penelitian Relevan
Berikut  beberapa  penelitian  sejenis yang  mengambil  tema  tentang  prediksi menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor.
Penelitian pertama dengan judul “PENERAPAN DATA MINING PREDIKSI PENJUALAN MEBEL TERLARIS  MENGGUNAKAN  METODE K-NEAREST NEIGHBOR(K-NN) (STUDI
KASUS  :  TOKO  ZERITA  MEUBEL)”. Sistem  dapat  memprediksi  produk  meubel sehingga  rencana  persediaan  stok  menjadi
mudah.  Hasil  prediksi  dari  penelitian  ini adalah  dari  6  jenis  produk  yang  terjual diperoleh penjualan meubel terlaris sebanyak  6  jenis  produk.  Hasil  ini  dapat dilihat lebih dari sembilan puluh persen dari nilai  akurasi  terhadap  klasifikasi  produk paling  laris[6].  lusi  melakukan  penelitian dengan judul “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor  dalam  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa”.  Perancangan  aplikasi  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  Java dengan  MySQL  sebagai  databasenya. Penulis  melakukan  perhitungan  prediksi berdasarkan  data  mahasiswa  semester  satu sampai  dengan  semester  enam.  Hasil perhitungan  dalam  penelitian  ini  digunakan untuk  mendapatkan  informasi  mengenai waktu kelulusan mahasiswa dengan metode klasifikasi KNN [7].
Penelitian  dengan  judul  “Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Proses Seleksi  Penerima  Beasiswa”.  Sistem  dapat
memberikan rekomendasi mahasiswa penerima  beasiswa  dengan  metode  KNN. Sehingga sistem tersebut
dapat mempermudah  tugas  dosen.  Metode  KNN digunakan sebagai klasifikasi dari pendaftar beasiswa  menjadi  dua  kriteria  klasifikasi, yaitu  lulus  tepat  waktu  dan  tidak  tepat. Dalam  hal  ini  mahasiswa  yang  lulus  tepat waktu  layak  mendapat  beasiswa  [9].  KNN juga  digunakan  oleh  Pangestu  dalam penelitian yang bertujuan untuk mengklasifikasikan  barang  pada  Perum Peruri.  Data  barang  dikumpulkan  dari aplikasi ERP (Enterprise Resource
Planning)  pada  Perum  Peruri  kemudian diukur  dan  diolah.  Pengolahan  data dilakukan  beberapa  tahap  agar  data  lebih sederhana [8].
III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Metodologi Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 1 berikut : Pengumpulan Data Analisis Data Penerapan K Nearest Neighbor Perancangan Sistem Pembangunan Sistem Uji Coba Sistem Implementasi Sistem 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.
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.

## 3.2 Analisis Data
Analisa  data  adalah  suatu  metode pengolahan  data  menjadi  informasi  untuk membantu memahami karakteristik data dan memecahkan masalah, terutama yang berkaitan dengan penelitian.
Tabel 1 Data Penjualan Tahun 2017 Nama Barang Bulan 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12 Kursi Jati 2  4  2  5  3  5  8  3  2  7 3 2 Lemari Hias  1  2  1  0  4  3  1  2  4  5 1 5 Dipan 1  2  3  2  4  4  1  1  3  0 2 3 Lemari Pakaian 3  1  2  3  5  7  10  4  15  1 7 8 Rak TV 1  1  0  1  1  4  0  1  3  1 2 5 Lemari Sudut 2  5  3  4  6  5  2  3  4  4 2 3 Tabel 2 Data Penjualan Tahun 2018 Nama Barang Bulan 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 Kursi Jati 4  2  1  0  4  2  0  2  6  0  4  0 Lemari Hias 3  3  0  3  1  7  1  2  1  3  1  1 Dipan 3  1  1  2  3  2  4  2  2  3  2  2 Lemari Pakaian 12  8  3  2  6  11  7  8  14  8  9  2 Rak TV 1  0  1  0  3  3  0  2  1  1  1  4 Lemari Sudut 1  0  5  7  5  7  1  2  3  0  3  2
Tabel 3 Data Penjualan Tahun 2019 Nama Barang Bulan 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11  12 Kursi Jati 2  3  3  4  3  1  1  1  2  0  1 1 Lemari Hias 4  5  2  5  7  1  3  1  1  4  1 0 Dipan 2  1  0  2  2  2  2  1  1  1  4 1 Lemari Pakaian  8  12  8  10  7  11  5  8  5  7  9 4 Rak TV 2  6  1  3  1  2  1  1  0  1  1 0 Lemari Sudut 0  3  2  3  3  0  2  1  0  1  2 1 Maulana,  Ferdian,  Mira  Orisa,  and Hani  Zulfia  Zahro.  "KLASIFIKASI  DATA PRODUK MEBEL ANEKA JAYA MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR BERBASIS WEB." JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) 5.2 (2021): 460-466.
Table  1  diatas  merupakan  data penjualan produk yaitu 2017 - Januari 2019. Data penjualan produk ini didapat dari hasil wawancara  kepada  pemilik  Toko  Zerita Meubel.
IV

## HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
Berikut  proses  perhitungan  prediksi penjualan  produk  meubel  pada  Toko  Zerita Meubel menggunakan metode algoritma K- Nearest  Neighbor (K-NN)  menggunakan Microsoft  Excel  2007.  Berdasarkan  data penjualan tahun 2017 – 2018. Prediksi Penjualan Produk Meubel Nama Barang Kursi Jati
Lemari Hias
Dipan Lemari Pakaian
Rak TV Lemari Sudut Total Hasil Penjualan Kursi Jati = 46
Lemari Hias = 29 Dipan = 27 Lemari Pakaian = 90 Rak TV = 20 Lemari Sudut = 43
Dari  data  diatas,  penulis  akan melakukan perhitungan prediksi
menggunakan  aplikasi  RapidMiner  5.3.
Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut :
Untuk  memulai  analisis  data  pada RapidMiner pengguna harus mengetahui apa saja icon yang  terdapat  di  awal  tampilan RapidMiner.
Dibawah  ini  merupakan  gambar  dari tampilan awal rapidminer 5.3
Gambar 2. Tampilan Awal RapidMiner
5.3
Adapun fungsi dari icon nya sebagai berikut :
1. New  Proses :  digunakan  untuk  memulai proses  analisis  baru.  Sebelum  memulai proses  analisis,  pertama  anda  harus menetukan  nama  dan  lokasi  proses  data repository .
2. Open  Recent  Proses :  digunakan  untuk membuka  proses  yang  baru  saja  ditutup atau  akan  membuka  proses  yang  baru ditutup. 3. Open Proses : digunakan untuk membuka repository  browser yang  beri daftar proses analisis.
4. Open  Template :  digunakan  untuk menunjukan  pilihan  lain  yang  sudah ditentukan oleh proses analisis.
Online Tutorial : digunakan untuk memulai tutorial  secara online (terhubung  ke internet).
1. Dari gambar di atas merupakan lingkungan design prespective (area kerja untuk  mengelola  dan  menata  lembar kerja RapidMiner) yang memiliki beberapa view berikut ini :
a. Operator View merupakan operator yang
paling  penting  pada perspective ini. Dimana  semua  operator  atau  langkah kerja RapidMiner disajikan dalam kelompok  hirarki  di operator  view sehingga  operator  –  operator  tersebut dapat digunakan pada proses analisis.
b. Repository  View merupakan  komponen utama  dalam design  perspective selain operator  view . View ini  dapat  anda gunakan  untuk  mengelola  dan  menata proses analisis anda menjadi proyek dan pada  saat  yang  sama  juga  dapat digunakan sebagai sumber data dan yang berkaitan dengan meta data.
c. Process  View menunjukan  langkah  – langkah  tertentu  dalam  proses  analisis dan  sebagai  penghubung  langkah  – langkah tersebut. Dapat juga menambahkan  langkah  baru  dengan beberapa cara. Hubungan diantara langkah  –  langkah  ini  dapat  dibuat  dan dilepas  kembali.  Pada  dasarnya  bekerja dengan RapidMiner ialah mendefinisikan
proses analisis, yaitu dengan menunjukan serangkaian  langkah  kerja  tertentu. Dalam RapidMiner, komponen proses ini dinamakan sebagai operator.
 Operator pada RapidMiner didefinisikan sebagai berikut :
- Deskripsi dari input yang diharapkan
- Deskripsi dari output yang disediakan. - Tindakan yang dilakukan oleh operator  pada  input,  yang  akhirnya mengarah dengan penyediaan output.
- Sejumlah  parameter  yang  dapat mengontrol action performed.
d. Parameter  View ,  beberapa  operator dalam  RapidMiner  membutuhkan  satu atau  lebih  parameter  agar  dapat  di indikasikan  sebagai  fungsionalitas  yang benar. Namun terkadang parameter tidak mutlak  dibutuhkan,  meskipun  eksekusi operator  dapat  dikendalikan  dengan menunjukan  nilai  parameter  tertentu. Parameter view memiliki  toolbar  sendiri sama seperti view – view yang lain.
e. Help & Comment View
Setiap  memilih  operator  pada  operator view atau process view ,  maka  jendela bantuan dalam help view akan
menunjukan penjelasan mengenai operator ini. Penjelasan yang ditampilkan dalam help view meliputi :
- Sebuah  penjelasan  singkat  mengenai fungsi  operator  dalam  satu  atau beberapa kalimat.
- Sebuah  penjelasan  rinci  mengenai fungsi operator.
- Daftar  semua  parameter  termasuk deskripsi singkat dari parameter, nilai default (jika  tersedia),  petunjuk apakah parameter ini adalah parameter ahli serta indikasi
parameter dependensi.
f. Problem & Log View
Problem  view merupakan  komponen yang  sangat  berharga  dan  merupakan sumber  bantuan  bagi  anda  selama merancang proses analisis. setiap peringatan  dan  pesan  kesalahan  jelas ditunjukan  dalam problem view .
2. Setelah mengetahui kegunaan dari design perspective maka  selanjutnya  kita  akan memasukkan  data  yang  akan  di  analisis yaitu  dengan  cara  mencari read  excel pada operator view dikelompok  hirarki import , drag  down (tarik) read  excel ke proses view
Dibawah  ini  merupakan  gambar  dari hasil pencarian read excel :
Gambar 3. Hasil Pencarian Read Excel
Dibawah  ini  merupakan  gambar  dari  hasil hasil perhitungan nilai akurasi :
Gambar 4. Hasil perhitungan nilai akurasi Berdasarkan  gambar  4.  hasil  pemodelan yang  telah  di  proses  pada  aplikasi RapidMiner  selain  menghasilkan  bentuk pola  pemodelan  ini  juga  dapat  diketahui keakuratan  data.  Keakuratan  data  yang  di dapat sebesar 87,51%.

## V KESIMPULAN
Pada penelitian ini dilakukan pemodelan  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan menggunakan data yang diolah berdasarkan tahapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) antara lain :
Hasil perhitungan data mining menggunakan teknik klasifikasi dan
algoritma K-Nearest  Neighbor didapatkan hasil  prediksi  penjualan  produk  meubel terlaris diantara produk lainnya yaitu lemari pakaian  sebanyak  90  buah.  Hasil  prediksi penjualan produk meubel untuk tahun 2020 menggunakan  aplikasi  RapidMiner  yaitu  : Kursi Jati sebanyak 5, Lemari Hias sebanyak 4,  Dipan  sebanyak  3,  Lemari  Pakaian sebanyak  9,  Rak  TV  sebanyak  4,  Lemari Sudut sebanyak 4. Berdasarkan nilai akurasi terhadap  klasifikasi  penjualan  produk terlaris sebesar 87,51 %.

## VI SARAN
Berdasarkan  simpulan  yang  telah diuraikan,  maka  ada  beberapa  saran  yang dapat disampaikan yaitu : 1 Pada  penelitian  selanjutnya  dapat dikembangkan dengan adanya dukungan  dari  sebuah  sistem  yang dapat  membantu  dalam  perhitungan prediksi.  Sehingga  perusahaan  lebih mudah  mengetahui  tingkat  penjualan tertinggi dan terendah untuk dimanfaatkan dalam mendukung penyediaan produk meubel
2 Penelitian  yang  akan  datang,  dapat juga  ditambahkan  penerapan  data mining  dengan  menggabungkan  dua metode algoritma data mining lainnya sehingga  akan  menghasilkan  hasil yang  lebih  variatif  dan  tentunya bernilai informasi yang sangat tinggi.

## VII DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E. Rahayu,  “Penerapan  Data  Mining Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk Terlaris  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor,” Building  of
Informatics, Technology and Science (BITS) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  639–648, Mar. 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408. [2] R. Astuti and I. Abdullah, “Pengaruh
Kualitas Produk dan Promosi terhadap Keputusan Pembelian Pakaian  di  Usaha  Mikro  Kecil Menengah,” 2017. [Online]. Available: http://journals.synthesispublication.o rg/index.php/ilman [3] A. Bode, “K-NEAREST NEIGHBOR  DENGAN  FEATURE SELECTION MENGGUNAKAN BACKWARD ELIMINATION
UNTUK PREDIKSI HARGA KOMODITI KOPI ARABIKA”. [4] I. Colanus and R. Drajana, “PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN INDIHOME DENGAN  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 4, no. 2, 2019.
[5] YULIA  RIZKI  and  AMALIA, Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi Penjualan Produk Elektronik  Terlaris  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor.  (Studi
Kasus :  PT.  Bintang  Multi  Sarana
Palembang) .
[6] M. Kafil, “PENERAPAN METODE
K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN BERBASIS  WEB  PADA  BOUTIQ DEALOVE BONDOWOSO,” 2019.
[7] A. Panoto, “PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS  UNTUK  PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA PADA STMIK SINAR NUSANTARA SURAKARTA”.
[8] A. D. Tiaratuti, “Implementasi Metode
K-Nearest  Neighbor  dalam  Peramalan Penjualan  Mobil  Pada  PT  Bengawan
Abadi Motor.”