## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Buah Dan Sayur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
(Studi Kasus : PT. Central Brastagi Utama)
Ayu Azlina Putri 1* ,
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* payu9050@gmail.com
Abstrak− PT. Central Brastagi Utama merupakan supermarket yang menjual  banyak produk konsumsi diantaranya buah dan sayur. Terdapat banyak jenis buah dan sayur segar berkualitas yang berasal dari dalam maupun luar negri. Sayangnya selama ini belum ada sistem  yang  mengatur prediksi atau peramalan  untuk penjualan buah dan sayur  pada PT. Central Brastagi Utama. Sehingga sering terjadi  penumpukan  barang,  barang  rusak  dan  busuk,  atau  bahkan  kekurangan  stok  barang  yang  mengakibatkan  kerugian  bagi perusahaan.  Untuk  mengatasi  masalah tersebut  diperlukan suatu peramalan atau Forecasting. Maka  digunakan teknik  Data Mining dengan metode K-Nearest Neighbor. Diharapkan dengan menggunakan teknik tersebut dapat mengolah data 3 tahun terakhir menjadi suatu  informasi  yang  dapat  membantu  pihak  perusahaan  dalam  penyediaan  stok  barang.  Hasil  dari  penelitan  ini  adalah  prediksi penjualan sejumlah produk, dan menentukan kategori penjualan produk tersebut laris, sedang atau sedikit.
Kata Kunci: Peramalan, Data Mining, Forecasting, K-Nearest Neighbor
Abstract− PT. Central Brastagi Utama is a supermarket that sells many consumer products including fruits and vegetables. There are many types of quality fresh fruit and vegetables that come from within and outside the country. Unfortunately, so far there is no system that regulates predictions or forecasts for fruit and vegetable sales at PT. Central Brastagi Utama. So that there is often an accumulation of  goods, damaged and rotten goods,  or  even a shortage of goods that results  in losses for the  company.  To solve this problem, a forecasting or Forecasting is needed. Then the Data Mining technique is used with the K-Nearest Neighbor method. It is hoped that using this technique can process the last 3 years of data into information that can help the company in providing stock of goods. The results of this research are the prediction of sales of a number of products, and determine which category of product sales are in demand, moderate or little.
Keywords : Forecasting, Data Mining, Forecasting, K-Nearest Neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  merupakan  faktor  terpenting  bagi  sebuah  perusahaan.  Karena  dengan  adanya    penjualan,  maka  suatu perusahaan akan mendapat keuntungan yang lebih supaya bisa melanjutkan usaha tersebut. Namun Persaingan bisnis di era perdagangan bebas seperti sekarang ini sangat ketat, setiap perusahaan dituntut untuk mempersiapkan dirinya secara profesional dan fleksibel sehingga perusahan tidak hanya mampu bertahan, tetapi juga mampu tumbuh dan berkembang. Untuk itu perusahaan harus memiliki strategi yang tepat agar bisa memenuhi kebutuhan pasar. Maka dari itu persaingan terletak pada bagaimana sebuah  perusahaan dapat  menghadirkan produk yang  lebih  murah,  lebih  baik namun dengan stok barang yang selalu terpenuhi.
PT. Central Brastagi Utama merupakan supermarket yang menjual banyak produk konsumsi diantaranya buah dan sayur. Terdapat banyak jenis buah dan sayur segar berkualitas yang berasal dari dalam maupun luar negri. Maka untuk menjaga  kepuasan  pelanggan,  pihak  PT.  Central  Brastagi  Utama  harus  memiliki  satu  strategi  pemasaran  yang  baik. Sayangnya strategi yang masih menggunakan insting dan naluri dari seorang pimpinan perusahaan terkadang sering kali salah dan tidak efektif.
Selama ini belum ada sistem yang mengatur prediksi atau peramalan untuk  penjualan buah dan sayur pada PT. Central Brastagi Utama. Sehingga sering terjadi penumpukan barang, barang rusak dan busuk, atau bahkan kekurangan stok barang yang mengakibatkan kerugian bagi perusahaan. Maka dari itu diperlukan suatu sistem prediksi atau peramalan penjualan yang bersifat terkomputerisasi.
Prediksi atau peramalan (forecasting) adalah suatu perhitungan untuk meramalkan masa depan melalui pengujian keadaan dimasa  lalu. Permalan  ini berarti  memperkirakan besar penjualan di  masa depan, bahkan  menentukan potensi penjualan  dan  luas pasar  yang dikuasai di  masa  yang akan datang[1]. Peramalan  ini  juga  berguna membantu pemilik perusahaan dalam mengambil keputusan terhadap penyediaan stok barang. Dalam permalan atau prediksi diperlukan data mining agar dapat mencari informasi dari jumlah data yang sangat besar.
Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengolahan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar[2]. Data mining digunakan untuk menggali informasi dari data yang besar sehingga dapat digunakan dalam memprediksi  penjualan.  Dalam  peramalan  digunakan  banyak  metode  yang  bisa  digunakan  salah  satunya  metode  K- Nearest Neighbor (K-NN). Metode ini merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasi suatu objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dari data objek tersebut[3]. Metode K-NN ini sangat efektif apabila training datanya  mendekati  tak  terhingga.  Diharapkan  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  dalam  memprediksi penjualan dalam membantu dalam merencanakan penyedian stok barang.
Pada penelitian sebelumnya peramalan dilakukan dengan  metode K-Nearest Neighbor yang diimplementasikan untuk peramalan harga saham. penelitian tersebut melakukan prediksi harga saham dengan teknologi data mining untuk

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
menganalisis volume data bisnis dan keuangan. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan karena memiliki akurasi yang tinggi  dengan  rasio  kesalahan  kecil.  Hasil  dari  prediksi    atau  peramalan  bermanfaat  untuk  membantu  investor  dan manajemen  dalam  pengambilan  keputusan  investasi.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  hasil  prediksi dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  mempunyai  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  dengan  data  harga  saham sebenarnya[4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Informasi tersebut dihasilkan dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat pada basis data. Data mining terutama digunakan untuk mencari pengetahuan yang terdapat dalam basis data yang besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery Databases (KKD)[5].

## 2.2 Prediksi Penjualan
Prediksi adalah Suatu kegiatan yang memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan Penjualan merupakan pembelian sesuatu (barang atau jasa) dari suatu pihak kepada pihak lainnya dengan mendapatkan ganti uang dari  pihak  tersebut.  Penjualan  juga  merupakan  suatu  sumber  pendapatan  perusahaan,  semakin  besar  penjualan  maka semakin besar pula pendapatan yang diperoleh perusahaan [10].

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  baru berdasarkan  (K)  tetangga  terdekatnya.  K-Nearest Neighbor  (K-NN) termasuk  algoritma  Supervised  Learning,  dimana hasil  dari  query  instance  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  label  class  atau  kategori  pada  K-NN. Kelas yang paling banyak muncul, yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi[11].
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 objek, di bawah ini merupakan rumus Euclidian Distance:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖 = 1 2
Dimana: d(x,y) = jarak antara data x ke data y x i = nilai X pada training data y i = nilai X pada testing data n = batas jumlah banyaknya data
Jika  hasil  nilai  dari  rumus  di  atas  besar  maka  akan  semakin  jauh  tingkat  keserupaan  antara  kedua  objek  dan sebaliknya  jika  hasil  nilainya  semakin  kecil  maka  akan  semakin  dekat tingkat  keserupaan  antar objek tersebut.  Objek yang dimaksud adalah training data dan testing data.  Dalam algoritma ini, nilai K yang terbaik itu tergantung pada jumlah data. Ukuran nilai K yang besar belum tentu menjadi nilai K yang terbaik begitupun juga sebaliknya.  Langkah-langkah untuk menghitung algoritma K-NN:
1. Menentukan nilai K (nilai K dipilih secara manual).
2. Menghitung jarak antara data training dan data testing dengan menggunakan rumus Euclidian Distance.
3.  Kemudian mengurutkan objek-objek (data training) tersebut ke dalam kelompok yang berdasarkan jarak terkecil.
4. Menetapkan kelas, dimana kelas yang dipilih adalah kelas dengan jumlah nilai K terbanyak pada data testing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
PT. Central Brastagi Utama dalam penyediaan produk hanya berdasarkan insting dari seorang manager. Manager hanya melakukan  uji  rasa  dan  melihat  bagus  tidaknya  suatu  produk  dari  tampilannya  tanpa  dilakukan  perhitungan  secara mendalam.  Jika  menurut  manager  suatu  produk  itu  bisa  dijual,  maka  manager  akan  memesan  produk  tersebut  dalam jumlah  tertentu.  Hal  ini  sering  sekali  mengakibatkan  penumpukan  barang,  barang  rusak  dan  busuk,  atau  bahkan kekurangan  stok.  Masalah  yang  sering  terjadi  adalah  penumpukan  barang,  barang  rusak  dan  busuk,  atau  bahkan kekurangan stok. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan dalam memprediksi penjualan buah dan sayur pada PT. Central Brastagi Utama. Sehingga diharapkan dapat meminimalisir terjadinya kerugian.
Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pilihan  yang  diberikan  oleh  pihak  PT.  Central Brastagi  Utama.  Data  yang  digunakan  adalah  data  3  tahun  terakhir,  yaitu  mulai  dari  tahun  2018.  Data  tersebut  akan dijadikan sebagai bahan dalam perbandingan dalam memprediksi penjualan buah dan sayur.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tahap analisa dan pembahasan ini, algoritma yang dipakai dalam memprediksi penjualan buah dan sayur adalah K-Nearest Neighbor dan RapidMiner sebagai alat bantu penerapan data mining. Dalam menganalisa digunakan data yang real dari pihak PT. Central Brastagi Utama.

## 3.1.1. Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Dalam pengumpulan data terdapat sumber data, sumber data yang dihimpun langsung oleh peneliti disebut dengan sumber primer,  sedangkan  apabila  melalui  tangan  kedua  disebut  sumber  sekunder.  Sebagai  metode  dalam  pengumpulan  data produk yang menjadi landasan utama dalam proses prediksi ini adalah menggunakan wawancara. Wawancara dilakukan dengan pihak Accounting dan diperoleh data produk buah dan sayur sebanyak 300 data.
Selanjutnya melakukan pengambilan sample data. Sample data ini merupakan 10% dari jumlah data keseluruhan yang  didapat.  Kemudian  dilakukan  pembersihan  data  untuk  mengurangi  efek  noise  pada  saat  proses  perhitungan  dan menghilangkan atribut yang tidak digunakan. Adapun data yang telah di cleaning adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Data Teratribut N O Nama barang KUANTUM KUANTUM KATEGO RI Janua ri Februa ri Mar et Apr il Mei Jun i Juli Agust us Septemb er Oktob er Novemb er Desemb er Tota l 1 Apel Merah 643 890 853 612 783 547 512 932 1343 978 567 765 9425 SEDAN G 2 Apel Hijau 243 231 197 340 271 167 280 340 255 345 275 265 3209 SEDAN G 3 Apel Fuji USA 1030 1430 1728 909 902 924 102 0 1123 1874 1290 892 976 1409 8 BANYA K
4 Apel Fuji USA 568 874 679 738 567 537 476 783 860 876 476 647 8081 SEDAN G 5 P.Jepang, Sinseiki 2859 2671 2981 198 7 178 1 189 0 123 3 2902 3450 3891 1841 1220 2870 6 BANYA
K
6 Jeruk HM, Murc, Aust, 2PH, Spy 687 456 533 234 282 567 235 566 235 234 566 254 4849 SEDAN G 7 P. Jambu Hijau 602 662 325 664 632 573 822 560 635 562 355 352 6744 SEDAN G 8 Jeruk Ponkam Mandarin 324 1024 2342 240 2 124 0 650 342 345 123 234 431 345 9802 SEDAN G 9 P. Korea 1249 1455 1902 144 8 240 2 223 5 253 5 3455 2345 2596 2350 4535 2850 7 BANYA K
10 P. Xiang Lie 867 596 968 868 850 672 685 958 857 950 869 852 9992 SEDAN G
11 Kiwi
455 359 654 874 765 445 557 654 586 56 747 455 6607 SEDAN G
12 Plum
350 234 145 456 352 203 420 345 235 330 124 421 3615 SEDAN G
13 Sunskist RRC 2410 2394 4341 232 4 595 2 120 4 391 0 2240 4432 3450 2342 4536 3953 5 BANYA K
14 Delima
325 455 324 532 355 343 350 290 243 230 143 231 3821 SEDAN G
15 Longan 1244 2052 2034 235 0 345 9 239 5 230 5 1958 1858 2395 2592 2591 2723 3 BANYA
K
16 Manggis, Rambutan 604 758 956 675 958 586 867 955 859 954 869 858 9899 SEDAN
G
Setelah memberi nilai pada atribut penentu, selanjutnya adalah menyediakan data testing dan data training. Data testing bisa langsung diperoleh dari data selection, hanya saja yang menjadi patokan perbandingan adalah field kuantum yaitu antara bulan januari sampai desember. Sedangkan data training merupakan data yang  baru muncul yang kemudian akan dilakukan prediksi. Adapun data training pada penelitian kali  ini  yaitu terhadap produk Chaisem, Sunkist Import dan Anggur. Dimana data penjualan tersebut diambil secara acak.
1. Penghitungan data testing ke-1, yaitu:
Tabel 2. Tabel Data Testing Chaisem
No   Nama barang Jan Feb Mar  Apr  Mei  Juni  Jujjujj juli  Agust  Sept  Okt  Nop  des 1 CHAISEM 23 45 53 25 44 49 41 28 47 41 24 21 2 SUNKIST IMPORT  431  536 338 732  941 636 824 138 534 838  732 841 3 ANGGUR 838  1032  982 765  867 526 2802 736 878 827  982 2027 d1 = √( 643-23) 2 + ( 890-45) 2 + (853-53) 2 + (612-25) 2 + (783-44) 2 + (547-49) 2 + (512-41) 2 + (932-28) 2 + (1343-47) 2 + (978- 41) 2 +  (567-24) 2 + (765-21) 2 = 2,705.95 d2 = √( 243-23) 2 + ( 231-45) 2 + (197-53) 2 + (340-25) 2 + (271-44) 2 +(167-49) 2 + (280-41) 2 + (340-28) 2 + (255-47) 2 + (345- 41) 2 +(275-24) 2 + (265-21) 2 = 825.28 d3 = √(1030 -23) 2 + (1430 -45) 2 + (1728-53) 2 + (909-25) 2 + (902-44) 2 +(924-49) 2 + (1020-41) 2 + (1123-28) 2 + (1874-47) 2 + (1290-41) 2 +(892-24) 2 + (976-21) 2 = 4,091.70 d4 = √(568 -23) 2 + (874 -45) 2 + (679-53) 2 + (738-25) 2 + (567-44) 2 +(537-49) 2 + (467-41) 2 + (783-28) 2 + (860-47) 2 + (876- 41) 2 +(476-24) 2 + (647-21) 2 = 2,260.49 d5 = √(2859 -23) 2 + (2671 -45) 2 + (2981-53) 2 + (1987-25) 2 + (1781-44) 2 +(1890-49) 2 + (1233-41) 2 + (2902-28) 2 + (3450- 47) 2 + (3891-41) 2 +(1841-24) 2 + (1220-21) 2 = 8,636.58

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pengurutan dari hasil perhitungan. Jarak diurutkan dari yang paling dekat jaraknya ke yang paling jauh. Setelah diurutkan diperoleh sebagai berikut:
d29 = 53.37, d26 = 55.43, d27 = 65.07, d24 = 70.51, d28 = 73.55, d23 = 77.56, d30 = 86.74, d25 = 88.34, d22 = 96.42, d21 = 224.70, d17 = 623.80, d2 = 825.28, d19 = 930.66, d12 = 994.21, d14 = 1,034.15, d6 = 1,398.78, d7 = 1,883.57, d11 = 1,924.54, d4 = 2,260.49, d1 = 2,705.95, d16 = 2,767.08, d10 = 2,787.15, d8 = 3,772.94, d3 = 4,091.70, d20 = 4,435.96, d18 = 5,269.92, d15 = 7,930.07, d5 = 8,636.58, d9 = 8,650.94, d13 = 12,148.92.
Menentukan kelompok data hasil uji  berdasarkan label  mayoritas dari K tetangga terdekat. Karena nilai  K = 3, maka diambil 3 jarak terkecil yaitu: d29, d26, dan d27.
Tabel 3. Tabel Hasil Prediksi Chaisem No  Jarak   Kategori 1 d29 SEDIKIT 2 d26 SEDIKIT 3 d27 SEDIKIT
Dari  tabel  diatas  terdapat  3  kategori  SEDIKIT,  maka  untuk  data  testing  dengan  nama  barang  CHAISEM diklasifikasikan kedalam class kategori SEDIKIT, dengan prediksi total penjualan 441 Kg.
2. Perhitungan untuk data testing ke-2, yaitu:
Tabel 4. Data Testing Sunkist Import No   Nama barang Jan Feb Mar  Apr  Mei  Juni  Jujjujj juli  Agust  Sept  Okt  Nop  des 1 CHAISEM 23 45 53 25 44 49 41 28 47 41 24 21 2 SUNKIST IMPORT  431  536 338 732  941 636 824 138 534 838  732 841 3 ANGGUR 838  1032  982 765  867 526 2802 736 878 827  982 2027
d1 = √( 643-431) 2 + ( 890-536) 2 + (853-338) 2 + (612-732) 2 + (783-941) 2 +(547-636) 2 + (512-824) 2 + (932-138) 2 + (1343- 534) 2 + (978-838) 2 +(567-732) 2 + (765-841) 2 = 1,384.79 d2  = √( 243-431) 2 + ( 231-536) 2 + (197-338) 2 + (340-732) 2 + (271-941) 2 +(167-636) 2 + (280-824) 2 + (340-138) 2 + (255- 534) 2 + (345-838) 2 +(275-732) 2 + (265-841) 2 = 1,472.76 d3 = √(1030 -431) 2 + (1430 -536) 2 + (1728-338) 2 + (909-732) 2 + (902-941) 2 +(924-636) 2 + (1020-824) 2 + (1123-138) 2 + (1874-534) 2 + (1290-838) 2 +(892-732) 2 + (976-841) 2 = 2,501.66 d4 = √(568 -431) 2 + (874 -536) 2 + (679-338) 2 + (738-732) 2 + (567-941) 2 +(537-636) 2 + (467-824) 2 + (783-138) 2 + (860- 534) 2 + (876-838) 2 +(476-732) 2 + (647-841) 2 = 1,070.99 d5 = √(2859 -431) 2 + (2671 -536) 2 + (2981-338) 2 + (1987-732) 2 +(1781-941) 2 + (1890-636) 2 + (1233-824) 2 + (2902-138) 2 + (3450-534) 2 + (3891-838) 2 + (1841-732) 2 + (1220-841) 2 = 6,949.56
Pengurutan jarak mulai dari yang paling dekat jaraknya ke yang paling jauh. Maka pengurutannya sebagai berikut: d7 = 891.67, d4 = 1,070.99, d16 = 1,129.00 , d11 = 1,149.08 , d10 = 1,202.56, d12 = 1,358.38, d14 = 1,381.44, d1 = 1,384.79, d6 = 1,467.47, d2 = 1,472.76, d19 = 1,555.37, d17 = 1,760.87, d21 = 2,039.63,  d22 = 2,148.68, d23 = 2,165.18, d25 = 2,166.22, d24 = 2,189.34, d26 = 2,200.36, d29 = 2,210.63, d27 = 2,230.28, d28 = 2,240.70, d30 = 2,263.18, d3 = 2,501.66, d20 = 2,538.30, d8 = 2,879.17, d18 = 3,357.24, d15 = 5,838.93, d9 = 6,762.22, d5 = 6,949.56, d13 = 10,176.62.
Berdasarkan label mayoritas dari K, maka diambil 3 jarak terkecil, yaitu:
Tabel 5. Tabel Hasil Prediksi Sunkist Import No  Jarak   Kategori 1 d7 SEDANG 2 d4 SEDANG 3 d16 SEDANG
Dari tabel diatas terdapat 3 kategori SEDANG, maka untuk data testing dengan nama barang SUNKIST IMPORT diklasifikasikan kedalam class kategori SEDANG, dengan prediksi total penjualan 7,521 Kg.
3. Perhitungan untuk data testing ke-3, yaitu:
Tabel 6. Data Testing Anggur No   Nama barang Jan Feb Mar  Apr  Mei  Juni  juli Agust  Sept  Okt  Nop  des 1 CHAISEM 23 45 53 25 44 49 41 28
47 41 24 21 2 SUNKIST IMPORT  431  536 338 732  941 636 824 138 534 838  732 841 3 ANGGUR 838  1032  982 765  867 526 2802  736 878 827  982 2027 d1 = √( 643-838) 2 + ( 890-1032) 2 + (853-982) 2 + (612-765) 2 + (783-867) 2 +(547-526) 2 + (512-2802) 2 + (932-736) 2 + (1343- 878) 2 + (978-827) 2 +(567-982) 2 + (765-2027) 2 =    2,718.85

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
d2 = √( 243-838) 2 + ( 231-1032) 2 + (197-982) 2 + (340-765) 2 + (271-867) 2 +(167-526) 2 + (280-2802) 2 + (340-736) 2 + (255- 878) 2 + (345-827) 2 + (275-982) 2 + (265-2027) 2 = 3,608.16 d3 = √(1030 -838) 2 + (1430 -1032) 2 + (1728-982) 2 + (909-765) 2 + (902-867) 2 + (924-526) 2 + (1020-2802) 2 + (1123-736) 2 + (1874-878) 2 + (1290-827) 2 + (892-982) 2 + (976-2027) 2 =    2,564.47 d4 = √(568 -838) 2 + (874 -1032) 2 + (679-982) 2 + (738-765) 2 + (567-867) 2 +(537-526) 2 + (467-2802) 2 + (783-736) 2 + (860- 878) 2 + (876-827) 2 +(476-982) 2 + (647-2027) 2 =    2,802.89 d5  = √(2859 -838) 2 + (2671 -1032) 2 + (2981-982) 2 + (1987-765) 2 +(1781-867) 2 + (1890-526) 2 + (1233-2802) 2 + (2902- 736) 2 + (3450-878) 2 + (3891-827) 2 + (1841-982) 2 + (1220-2027) 2 =    6,285.04
Pengurutan jarak mulai dari yang paling dekat jaraknya ke yang paling jauh. Maka pengurutannya sebagai berikut: d16 =  2,310.52, d10 = 2,482.60, d3 = 2,564.47, d20 = 2,606.70, d1 = 2,718.85,  d4 = 2,802.89, d7 = 2,823.35, d11 = 2,998.15, d12 = 3,441.40, d6 = 3,447.04, d14 = 3,504.19, d19 = 3,562.52, d18 = 3,588.72, d2 = 3,608.16, d17 = 3,864.16, d8 = 3,899.62, d21 = 4,127.03, d23 = 4,247.58, d22 = 4,250.85, d25 = 4,253.39, d24 = 4,274.11, d26 = 4,289.82, d27 = 4,316.72, d28 = 4,323.78, d30 = 4,347.89, d15 = 4,806.80, d9 = 5,276.82, d5 = 6,285.04, d13 = 8,689.18.
Berdasarkan label mayoritas dari K, maka diambil 3 jarak terkecil, yaitu:
Tabel 7. Tabel Hasil Prediksi Anggur No  Jarak   Kategori 1 d16 BANYAK 2 d10 SEDANG 3 d3 BANYAK
Dari tabel diatas terdapat 2 kategori BANYAK dan 1 kategori SEDANG, maka untuk data testing dengan nama barang ANGGUR diklasifikasikan kedalam class kategori BANYAK, dengan prediksi total penjualan 13,262 Kg.

## 3.2. Implementasi
Kebutuhan sistem yang digunakan dalam implementasi program ini, terbagi menjadi dua perangkat. Perangkat tersebut, yaitu perangkat lunak dan perangkat keras. adapun perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Perangkat Lunak (Software)
Software yang digunakan untuk mengimplementasikan program adalah: a. Rapidminer5
b. Microsoft excel 2007
2. Perangkat Keras (Hardware)
Hardware yang digunakan dalam mengimplementasikan program adalah: a. Processor   : Intel(R) Celeron(R) CPU N2840 @ 2.16GHz 2.16GHz
b. Hardisk
: 234 GB
c. RAM
: 2.00 GB
Dalam implementasi data mining untuk memprediksi penjualan buah dan sayur, data yang digunakan adalah data penjualan pada satu tahun terakhir yaitu tahun 2018. Dimana data tersebut terbagi menjadi data testing dan data treining. Implementasi kali ini menggunakan software aplikasi rapidminer5. Tahapan awal dalam penyipan data yang diperlukan adalah drag and drop operator read excel kemudian lakukan importing tabel microsoft excel kedalam proses.
Gambar diatas merupakan data awal yang akan diproses, kemudian klik next.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 2. Tampilan Tabel Cleaning
Pada tahapan ini data akan di cleaning dari data yang noise. Kemudian klik next.
Gambar 3. Tampilan Importing Data Training Pada Operator Read Excel
Tahapan  ini kita  harus  mengganti atribut tabel  menjadi  label untuk dataset yang  menjadi target, kemudian klik finish.    Karena  tidak  semua  algoritma  yang  ada  sesuai  dan  dapat  mengolah  dataset  yang  ada,  maka  harus  dilakukan penyesuaian pola data dan sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut.
Gambar 4. Model Sub Proses Clasification K-Nearest Neighbor
Adapun hasil Accuracy dari performance vector adalah sebesar 88.89 % ditunjukan seperti berikut:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Dari data diatas didapat bentuk model klasifikasi K-Nearest Neighbor.
Gambar 6. Model Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Setelah melakukan klasifikasi, tahap selanjutnya adalah drag and drop operator read excel untuk importing tabel data treining. Selanjutnya drag and drop operator K-NN dengan memasukan nilai k = 3. Kemudian hubungan operator read  excel  dengan  operator  K-NN,  setelah  itu  hubungkan  operator  K-NN  dengan  operator  Apply  Model.  Selanjutnya ulangi drag and drop read excel(2) untuk importing tabel data testing, sambungkan pada operator apply model setelah itu hubungkan pada result seperti gambar berikut:
Gambar 7. Susunan operator Algoritma K-Nearest Neighbor
Tahap terakhir dari proses data mining dengan rapidminer adalah dimana setelah semua operator terhubung kemudian klik icon play atau tombol F11, maka akan muncul tab result, yang isinya adalah hasil prediksi dari semua data testing yang memenuhi nilai k = 3.

## Gambar 8. Tampilan Hasil Prediksi
Gambar  diatas  menunjukan  hasil  data  pengklasifikasian  data  testing  dimana  nama  barang  Chaisem  masuk  ke prediction class Kecil dengan total penjualan sebanyak 441 kg, Sunkist Import masuk ke prediction class kategori Sedang dengan total penjualan 7.521 kg, dan Anggur masuk ke prediction class kategori Besar dengan total penjualan 13.262 kg.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  menggunakan  algoritma  k-nearest  neighbor  dengan  menggunakan  data  yang diolah berdasarkan tahapan knowledge discovery in database (KDD). Berdasarkan hasil perhitungan data mining dengan menggunakan  teknik  klasifikasi  dan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  Prediksi  penjualan  buah  dan  sayur  pada  PT.  Central  Brastagi  Utama  dilakukan  dengan  memanfaatkan penerapan data mining dan  menggunakan algoritma  K-Nearest Neighbor.  Data yang digunakan adalah data penjualan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
tahun 2018. Data yang didapat sebanyak 300 sampel dan diekstrak menjadi 10% dari data keseluruhan. Sehingga dalam perhitungannya  digunakan  30  data  sampel  yang  dihitung  dengan  menerapkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Hasil prediksi  penjualan  Chaisem  masuk  ke  prediction  class  Kecil  dengan  total  penjualan  sebanyak  441 kg, Sunkist Import masuk  ke  prediction  class  kategori  Sedang  dengan  total  penjualan  7.521  kg,  dan  Anggur  masuk  ke  prediction  class kategori Besar dengan total penjualan 13.262 kg dengan nilai akurasi prediksi penjualan sebesar 88,89 %.

## REFERENCES
[1] P.  Penjualan,  F.  Pada,  and  C.  V  Octo,  “IMPLEMENTASI  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK  PREDIKSI PENJUALAN FURNITURE PADA CV. OCTO AGUNG JEPARA,” 2016.
[2] J.  SUNTORO,  DATA  MINING :  Algoritma  dan  Implementasi  dengan  Pemrograman  php,  1st  ed.  jakarta:  pt  elex  media komputindo kelompok gramedia, 2019.
[3] M. M. K. Neighbor, “Penerapan data mining untuk prediksi penjualan produk elektronik terlaris menggunakan metode k-nearest neighbor,” 2018.
[4] K. M. Desa, K. Rt, R. W. Dengan, and M. Time, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MERAMALKAN PENJUALAN DI MINIMARKET IDOLA JL PATI-TAMBAKROMO SERIES,” pp. 29–37.
[5] M. S. retno tri vulandari, S.Si., data mining teori dan aplikasi rapidminer, II. yogyakarta: gava media, 2018.
[6] E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” pp. 71–83, 2013.
[7] D. Aprilla, C, D. A. Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, “Data Mining dengan Rapid Miner,” p. 139, 2013.
[8] Raddini Gusti Rahayu, “e-book Microsoft Excel 2007,” in Working with Microsoft Excel 2007, MUGI (Microsoft User group Indonesia).
[9] N. S. Pinem and D. P. Utomo, “Implementasi Fuzzy Logic Dengan Infrensi Tsukamoto Untuk Prediksi Jumlah Kemasan Produksi (Studi Kasus: PT. Sinar Sosro Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 56–60, 2020.
[10] D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[11] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[12] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[13] D. P. Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 846–853, 2019.
[14] R. Amelia and  D. P. Utomo, “ANALISA POLA PEMESANAN PRODUK MODERN  TRADE  INDEPENDENT DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 416–423, 2019.