## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA BOUTIQ DEALOVE BONDOWOSO
Mohammad Kafil Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia kafil214@gmail.com

## ABSTRAK
Butik Dealove Bondowoso merupakan toko yang menyediakan berbagai macam kebutuhan yang berhubungan  dengan  pakaian.  Sistem  penjualan  yang  ada  di  butik  dialove  masih  dilakukan  secara manual dalam pencatatan barang yang kelur atau dijual. Sehingga masih memiliki berbagai kekurangan dan kendala yang dihadapi. Kendala yang dihadapi yaitu sulitnya mendata banyak barang yang keluar setiap  hari,  perhitungan  stok  barang  yang  tidak  akurat,  serta  proses  penjumlahan  harga  yang  sering terjadi  kesalahan,peramalan  penjualan  yang  kurang  akurat  karena  dikerjakan  secara  manual  karna belum  adanya  sistem  pendukung  untuk  mempermudah  peramalan  penjualan.  Permintaan  konsumen yang tidak menentu seiring keperluan yang makin tinggi, mengakibatkan kekurangan stok di gudang.
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling mungkin  terjadi  di  masa  depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil.  Prediksi tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi. Algoritma k-nearest neighbor (k-NN atau KNN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.
Berdasarkan implmentasi dan pengujian yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut. Hasil  pengujian  fungsional  halaman  website  yang  dilakukan  pada  3 browser ,  yaitu Mozilla Firefox , Internet Explorer dan Google Chrome halaman website berhasil berjalan dengan baik sehingga dapat dinyatakan bahwa website  bisa  berjalan  baik  di  ke-3  web  browser  .Hasil  pengujian  keakuratan  metode  menggunkan menggunakan  12  data  traning  dan  12  data  testing  diperoleh  hasil  nilai  akurasi  83,3%  dan  nilai  error  sebesar 16,7%
Kata kunci : K-Nearest Neighbors, Peramalan, stok gudang, penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Butik Dealove Bondowoso merupakan toko yang  menyediakan  berbagai  macam  kebutuhan yang  berhubungan  dengan  pakaian.  Sistem penjualan  yang  ada  di  butik  dialove  masih dilakukan  secara  manual  dalam  pencatatan barang  yang  kelur  atau  dijual.  Sehingga  masih memiliki  berbagai kekurangan dan kendala  yang dihadapi.  Kendala  yang  dihadapi  yaitu  sulitnya mendata  banyak  barang  yang  keluar  setiap  hari, perhitungan  stok  barang  yang  tidak  akurat,  serta proses  penjumlahan  harga  yang  sering  terjadi kesalahan,peramalan  penjualan  yang  kurang akurat  karena  dikerjakan  secara  manual  karna belum adanya system pendukung untuk mempermudah  peramalan  penjualan.  Permintaan konsumen  yang  tidak  menentu  seiring  keperluan yang  makin  tinggi,  mengakibatkan  kekurangan stok  di  gudang.  Ada  berbagai  cara  untuk mengantisipasi terjadinya kekurangan persediaan stok dengan melakukan peramalan hasil penjualan.[1] Peramalan hasil penjualan
dimaksudkan  untuk  melakukan  perkiraan  atau prediksi  hasil  penjualan  pada  masa  depan  dalam kurun  waktu  tertentu,  dengan  hasil  keluaran berupa  hasil  penjualan  masa  depan.  Peramalan hasil  penjualan  ditujukan  untuk  mendapatkan gambaran  tentang  keadaan  yang  akan  terjadi  di masa  yang  akan  datang  agar  dapat  digunakan untuk melakukan pengambilan keputusan terkait, guna meminimalisasi resiko dan memaksimalkan potensi keuntungan yang dapat diraih.
Dari  permasalahan  tersebut,  digunakanlah metode  K-NN  untuk  prediksi  penjualan  pada Butik Dealove dengan masa periode setiap bulan dari  Bulan  Januari  2016  –  September  2018. Menggunakan  sistem  peramalan  berbasis  Web PHP Native agar  lebih  tepat  dan  akurat  dalam melakukan  perhitungan.Salah  satu  metode  yang dapat digunakan adalah Forecasting . Forecasting yaitu
kegiatan
memperkirakan atau
memprediksikan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan kurun waktu tertentu.
Salah  satu  metode  dalam Forecasting
adalah  K- Nearest  Neighbor (K-NN).  K- Nearest Neighbor (K-NN) adalah algoritma yang melakukan  klasifikasi  berdasarkan  kedekatan lokasi  (jarak)  suatu  data  dengan  data  yang  lain. Tujuan dari algoritma  ini adalah  mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan sampel latih.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait Prediksi Penjualan
Menurut  penelitian  Inti  Sariani  Jianta  Djie dengan  judul  “Analisa  Peramalan  Penjualan  dan
Penggunaan  Metode  Linear  Programming  dan Decision Tree Guna Mengoptimalkan Keuntungan Pada PT. Primajaya Pantes Garment”,  minat  konsumen  terhadap  fashion makin  tinggi.  Permintaan  konsumen  yang  tidak menentu  seiring  dengan  pergantian  tren  fashion yang berubah dengan cepat. PT Primajaya Panter Garment mengalami permasalahan, yaitu permintaan produk yang bervariasi tiap bulannya sehingga  perusahaan  sulit  menentukan  berapa jumlah  produksi  yang  tepat  sehingga  terjadi kesulitan dalam memproyeksikan laba perusahaan.  Maka  digunakanlah  metode  Linear Programming dan  Pohon  Keputusan  pada  data penjualan  dari  PT  Primajaya  Pantes  Garment periode  Januari  2012  –  Desember  2012.  Dengan perhitungan menggunakan metode Linear Programming, laba maksimal yang dapat dicapai perusahaan  pada  periode  berikutnya  adalah sebesar  Rp157.089.900,00  dengan  memproduksi 1065  lembar  polo  shirt  pria,  579  lembar  polo shirt wanita,  dan  293  lembar  polo  shirt  anak- anak.  Selain  itu,  terdapat  slack  pada  bahan  baku kain  sebesar  703,6567  m2  dan  pada  jam  kerja tenaga  kerja  sebesar  4223,6617  jam.  Dengan menganalisis  2  alternatif  yang  dapat  menjadi bahan pertimbangan perusahaan dengan menggunakan  pohon  keputusan,  maka  dapat disimpulkan bahwa perusahaan sebaiknya memilih  alternatif  B2,  yaitu  meningkatkan kapasitas produksi [2].
Menurut  Alfian  Nurlifa,  dkk  tentang penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode Moving Average Pada  Rumah  Jilbab  Zaky”,  Bentuk laporan yang masih manual dan kesalahan dalam pengambilan keputusan terutama untuk menambaj  atau  mengurai  beberapa  stok  barang, serta  penentuan  jumlah  penjualan  barang  yang akan  datang  pada  Rumah  Jilbab  Zaky.  Metode Moving Average Forecasting digunakan jika data masa  lalu  merupakan  data  yang  tidak  memiliki unsur  trend  atau  faktor  musiman.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  tahun  2011  terdapat 22  kategori.  Hasil  peramalan  untuk  bulan  Juni tahun  2011,  kategori  Karimun  sebanyak  29 jilbab,  dan  paris  sebanyak  22  jilbab.  Peramalan
moving  average membutuhkan  data  yang lengkap dan mempunyai pola data stationer. [3].
Menurut Puspa Linda, dkk dalam penelitiannya yang berjudul “Peramalan
Penjualan  Produksi  Teh  Botol  Sosro  Pada  PT. Sinar  Sosro  Sumatera  Bagian  Utasa  Tahun  2014 Dengan  Metode  Arima  Box-Jenkins”,  PT.  Sinar Sosro  Sumatra  Bagian  Utara  terkadang  terjadi perbedaan  antara  jumlah  persediaan  produksi dengan  jumlah  penjualan  di  pasaran.  Metode ARIMA Box-Jenkins didasarkan pada 3 uji yang digunakan,  yakni  uji  kecukupan  sampel,  uji musiman,  dan  uji  trend.  Diperoleh  jumlah penjualan  produksi  teh  botol  sosro  hasil peramalan  dari  bulan  Juni  2013  sampai  dengan Mei  2014  adalah  sebesar  1.305.140,586  krat dengan  rata-rata  penjualan  setiap  bulannya adalah sebesar 108.761,7155 krat [4].

## 2.2. Peramalan
Prediksi adalah suatu proses
memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi [5].
Pengertian  Prediksi  sama  dengan  ramalan atau  perkiraan.  Menurut  kamus  besar  bahasa Indonesia,  prediksi  adalah  hasil  dari  kegiatan memprediksi  atau  meramal  atau  memperkirakan nilai  pada  masa  yang  akan  datang  dengan menggunakan data masa lalu. Prediksi menunjukkan  apa  yang  akan  terjadi  pada  suatu keadaan  tertentu  dan  merupakan  input  bagi proses  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan. Prediksi bisa berdasarkan metode ilmiah ataupun subjektif  belaka.  Ambil  contoh,  prediksi  cuaca selalu  berdasarkan  data  dan  informasi  terbaru yang  didasarkan  pengamatan  termasuk  oleh satelit.  Permulaan  awal,  walaupun  pengkajian yang  mendalam  mengenai  alternatif  masa  depan adalah suatu disiplin baru, barangkali orang telah menaruh  perhatian  besar  tentang  apa  yang  akan terjadi  kemudian  semenjak  manusia  mulai mengetahui  sesuatu.  Populasi  tukang  ramal  dan tukang  nujum  pada  zaman  kuno  dan  abad pertengahan  merupakan  satu  manifestasi  dari keinginan  tahu  orang  tentang  masa  depannya. Perhatian  tentang  masa  depan  ini  berlangsung terus  bahkan  berkembang  menjadi  kolom astrologi yang disindikatkan pada tahun 1973 Secara  Eksplisit,  pembahasan  mengenai teori  peramalan  kebijakan  sangatlah  sedikit. Namun,  secara  implisit,  peramalan  kebijakan terkait  menjadi  satu  dengan  proses  analisa
kebijakan. Karena di dalam menganalisa kebijakan, untuk menformulasikan sebuah rekomendasi  kebijakan  baru,  maka  diperlukan adanya peramalan-peramalan atau prediksi mengenai  kebijakan  yang  akan  diberlakukan  di masa yang akan datang. Namun, satu dari sekian banyak  prosedur  yang  di  tawarkan  oleh  para pakar  Dunn,  masih  memberikan  pembahasan tersendiri mengenai peramalan kebijakan. [5].
Peramalan (forecasting) adalah suatu prosedur  untuk  membuat  informasi  factual tentang  situasi  sosial  masa  depan  atas  dasar informasi  yang  telah  ada  tentang  masalah kebijakan.  Ramalan  mempunyai  tiga  bentuk utama : proyeksi, prediksi, dan perkiraan. 1. Suatu  proyeksi  adalah  ramalan  yang  di dasarkan pada ekstrapolasi atas kecenderungan  masa  lalu  maupun  masa  kini ke masa depan. Proyeksi membuat pertanyaan  yang  tegas  berdasarkan  argument yang  diperoleh  dari  motode  tertentu  dan kasus yang paralel.
2. Sebuah  prediksi  adalah  ramalan  yang  di dasarkan  pada  asumsi  teoritik  yang  tegas. Asumsi  ini  dapat  berbentuk  hokum  teoretis (misalnya  hokum  berkurangnya  nilai  uang), proposisi  teoritis  (misalnya  proposisi  bahwa pecahnya  masyarakat  sipil  di  akibatkan  oleh kesenjangan antara harapan dan kemampuan), atau  analogi  (misalnya  analogi antara pertumbuhan  organisasi  pemerintah  dengan pertumbuhan organisme biologis).
3. Suatu  perkiraan  ( conjecture )  adalah  ramalan yang  di  dasarkan  pada  penilaian  yang informative  atau  penilaian  pakar  tentang situasi masyarakat masa depan.
Tujuan  dari  pada  di  adakannya  peramalan kebijakan  adalah  untuk  memperoleh  informasi mengenai  perubahan  di  masa  yang  akan  datang yang akan mempengaruhi terhadap implementasi kebijakan serta konsekuensinya.
2.3. K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma k-nearest  neighbor (k-NN  atau KNN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.
K- Nearest  Neighbor berdasarkan  konsep ‘learning  by  analogy’ .  Data  learning  di deskripsikan  dengan  atribut  numerik  n-dimensi. Tiap  data  learning  merepresentasikan  sebuah titik,  yang  di  tandai  dengan  c,  dalam  ruang  n- dimensi.  Jika  sebuah  data  query  yang  labelnya tidak  di  ketahui  diinputkan,  maka  K- Nearest Neighbor akan  mencari  k  buah  data  learning yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  data  query dalam  ruang  n-dimensi.  Jarak  antara  data  query dengan  data  learning  dihitung  dengan  cara
mengukur jarak antara titik yang merepresentasikan data query dengan semua titik yang  merepresentasikan  data  learning  dengan rumus Euclidean Distance berikut.
Pada  fase training ,  algoritma  ini  hanya melakukan  penyimpanan  vector-vektor  fitur  dan klasifikasi  data  training  sample.  Pada  fase klasifikasi, fitur – fitur yang sama dihitung untuk testing  data  (klasifikasinya  belum  di  ketahui). Jarak  dari  vektor  yang  baru  ini  terhadap  seluruh vektor training sample di hitung, dan sejumlah k buah  yang paling dekat diambil. Titik  yang  baru klasifikasinya  di  prediksikan  termasuk  pada klasifikasi terbanyak dari titik – titik tersebut.
Nilai  k  yang  terbaik  untuk  algoritma  ini tergantung  pada  data;  secara  umumnya,  nilai  k yang  tinggi  akan  mengurangi  efek noise pada klasifikasi,  tetapi  membuat  batasan  antara  setiap klasifikasi  menjadi  lebih  kabur.  Nilai  k  yang bagus  dapat  di  pilih  dengan  optimasi  parameter, misalnya  dengan  menggunakan cross-validation . Kasus  khusus  di  mana  klasifikasi  di  prediksikan berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat (dengan  kata  lain,  k  =  1)  disebut  algoritma nearest neighbor .
K  buah  data  learning  terdekat  akan melakukan  voting  untuk  menentukan  label mayoritas.  Label  data  query  akan  ditentukan berdasarkan  label  mayoritas  dan  jika  ada  lebih dari  satu  label  mayoritas  maka  label  data  query dapat  di  pilih  secara  acak  di  antara  label-label mayoritas yang ada.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis system
Untuk  memperoleh  suatu  kesimpulan  dari hasil  pengumpulan  data  maka  dilakukan  analisa terhadap semua data yang terkumpul dan metode yang digunakan sesuai kebutuhan. untuk melakukan  analisa  di  perlukan  kebutuhan- kebutuhan berikut :
1. Fungsional Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan atau  fungsi  yang  harus  di  miliki  oleh  sebuah sistem.  Dengan  di  deskripsikan  kebutuhan fungsional  ini,  maka  suatu  sistem  memiliki sebuah  target  yang  harus  dipenuhi.  Berikut beberapa kebutuhan fungsional sistem yang akan dibuat :
a. Proses Admin 1 Sistem yang dapat menambahkan, melihat,  mengedit  dan  menghapus  data hasil penjualan
2 Sistem  yang  dapat  menanmbahkan  dan mengatur Admin
3 Sistem  yang  dapat  mengelompokan  data secara otomatis
4 Sistem yang dapat melakukan prediksi
2. Non-Fungsional
Kebutuhan  nonfungsional  adalah  sebuah tahapan  seorang  pembangun  perangkat  lunak menganalisis sumber daya yang akan menggunakan  perangkat  lunak  yang  di  bangun, sehingga dapat di tentukan kompabilitas aplikasi terhadap  sumber  daya  yang  ada.  Berikut beberapa  kebutuhan  non-fungsional  sistem  yang akan dibuat :
a. Bahasa  program  yang  digunakan  adalah bahasa Indonesia
b. Availability  aplikasi  tersedia  24  jam sehingga dapat di akses kapan saja.

## 3.2. Desain Sistem
Dalam  sistem  prediksi  penjualan  yang dikembangkan dalam
penelitian
ini menggunakan  metode  K-NN  yang  diaplikasikan pada perhitungan nilai prediksi
Gambar 1 Desain Sistem
Keterangan :
Admin  /  Pemilik  toko  membuka  browser dan  membuka  sistem  Prediksi  Penjualan  Pada Butik  Dealove,  lalu  admin    memilih  bulan  dan tahun  yang  akan  dilakukan  perhitungan  prediksi penjualan lalu akan ditampilkan hasil prediksi.
3.3. User Program User program adalah orang yang menggunakan  atau  bertugas  untuk  menjalankan sistem  dalam  program  pendukung  keputusan penilaian  keterampilan  bertani  modern.  Berikut merupakan user di dalam sistem ini.

## 3.4. User Administrator
User Administrator  adalah  petugas  atau orang yang ditunjuk untuk melakukan penginputan data master.

## 3.5. Struktur Menu
Struktur  menu  user  merupakan  gambaran dari sistem secara keseluruhan untuk melihat data dam  mempredisi.  Pada  gamabar  .2  berikut  ini tampilan struktur menu user administrator
Gambar 2 Struktur Menu
Gambar  2.  mengambarkan  bahwa  user administrator  dapat  mengakses  home,  data,  cari, prediksi,  pilih  komonditi.  berikut  ini  adalah fungsi  menu  untuk  user  administrator.  Pada menu Home user dapat  melihat  informsi  tentang program.  Pada  menu  Data user administrator dapat  melihat  data  keseluruhan  yang  ada  di database .  Pada  menu Search user administrator dapat  mencari  data  pada  database.  Pada  menu Prediksi user dapat  memprediksi  hasil  penjualan setiap tahunnya berdasarkan data yang ada.
HOME INPUT DATA DATA BARANG PREDIKSI logout Penerapan metode K-NN untuk memprediksi hasil penjualan di butik dialove search CRUD

## 3.6 Flowchart Sistem
Gambar 3  Flowchat Sistem
Gambar  3.3  dilihatkan  alur  kerja  sistem pertama-tama  admin  menginputkan  data  barang yang  di  inputkan  kemudaian  memanggil  data lama,  data  lama  dan  data  baru  lalau  di bandingkan  untuk  mencari  nilai  prediksi  dengan menggunakam  metode  K-NN  jika  data  berhasil maka keluar hasil perhitungan prediksi  jika tidak kembali ke input data.

## 3.7 Flowchart K-NN

## Gambar 4 Flowchart Metode K-NN
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  cara  kerja metode  K-NN,  pertman-tama  tentukan  jumlah  k yang digunakan kemudan tentukan variable yang di  selanjutnya  hitung  jarak  dari  setiap  data  dan urutkan  berdasarkan  jarak  terkecil  terakhir tentukan  kelompok  data  berdasarkan  mayoritas pada k yang digunakan.

## 3.8 Data Flow Diagram Level 0
Gambar 5 DFD Level 0.
Gambar  5  meperlihatkan  aliran  data  yang digunakan  pada  sistem  ini  pertama-tama  admin akan  melakukan input data,  edit  data  jika  ada perubahan data dan hapus data bila ada data yang tidak  di  perlukan,  data  yang  sudah  di  inputkan akan di proses untuk memprediksi.

## 3.8 Data Flow Diagram Level 1
Gambar 6 DFD Level 1.
Pada  Gambar  6  memperlihatkan  aliran  data yang  digunakan  pada  sistem  ini  pertama-tama admin akan melakukan admin input data kedalam database kemudian  database  mengkonfirmasi data  yg  sudah  masuk,admin  edit  data  di  proses kemudian  di  simpan  di database , admin hapus data yang ada di dalam database , kemudian data barang  di  proses  untuk  memprediksi  hasil penjualan ke depan nya.

## 3.9 Contoh proses perhitungan
Tabel 1 Contoh proses perhitungan
Pada Tabel 1 di tampilkan contoh perhitungan  knn  pada  proses  pertama  dengan  K sebanyak  5  dan  c1=69  c2=2129351  c3=31 c4=421611 di proleh  hasil  yang dapat di  lihat di table 1. C1 c2 c3 c4 adalah  nilai k  yang diambil secara  acak  untuk  mencari  jarak  dari  k  dengan tetangga terdekat nya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Tampilan Login
Gambar 7  Tampilan login
Gambar  7 memperlihatkan  desain  tampilan form login yang  diperlihatkan  oleh  sistem  ini untuk  menu  yang  ada  adalah home ,  data, prediksi,  dan login .  pada container data terdapat 2  textbox  dan  1 botom yang  berfungsi  untuk melakukan  login.  Untuk textbox diatas  berfungsi menginputkan usernamae atau  e-mail  dan textbox berfungsi  untuk  menginputkan password untuk masuk ke admin page .
4.2  Tampilan Login Dengan username dan
Password yang Salah Gambar 8 Tampilan password yang salah Gambar 8 memperlihatkan disain tampilan login dengan username dan password yang salah.

## 4.3   Tampilan Home
Gambar 9 Tampilan index user
Gambar  9  memperlihatkan  desain  tampilan home atau  beranda  pada  sistem  ini  untuk  menu yang ada adalah home , data barang, input barang, dan login .  pada container home terdapat  tulisan selamat datang.
4.4   Tampilan form Input Data
Gambar 10  Tampilan input data
Gambar 10 Memperlihatkan tampilain desain pengimputan data barang baru.
4.5 form Data Barang Dan CRUD
Gambar 11  Tampilan data barang
Gambar 11 memperlihatkan desain tampilan form data  yang  di  perlihatkan  oleh  sistem  ini untuk  menu  yang  ada  adalah home ,  pada container  data  terdapat  cari  yang  digunakan untuk  mempermudah user dalam  mencari  data dan bisa melakukan edit data atau hapus data bila di  perlukan.  Di table di  tampilakan  semua  data yang digunakan dalam sistem ini.
4.6   Tampilan form rubah atau edit
Gambar 12  Tampilan form edit
Gambar  12  memperlihatkan  desain tampilan form edit  data,  di  gunakan  untuk mengganti atau  merubah data jika ada data yang salah input.
4.7   Tampilan from prediksi penjualan
Gambar 13  Tampilan form prediksi
Gambar  13  Memperlihatkan  desain  tampilan form hitung  prediksi  penjualan  yang  akan  di prediksi  yang  di  perlihatkan  oleh  sistem  ini,
mempermudah administrator dalam memprediksi penjualan nya yang akan datang.

## 4.8   Tampilah hasil perhitungan prediksi
Gambar 14  Tampilan Hasil Prediksi
Gambar  14  Memperlihatkan  hasil  prediksi yang  telah  di  hitung  dengan  menggunakan Metode K- Nearest Neighbor (K-NN).

## 4.9   Pengujian
1. Pengujian Akurasi Metode
Dengang  menggunakan  12  data  traning  dan  12 data testing, dari 288 data pada tahun 2016 - 2017 di peroleh hasil sebagai berikut dapat dilihat di Tabel 2
Keterangan : Berdasarkan Table 2 dengan menggunakan rumus
di  peroleh  hasil  nilai  akurasi  83,3%  dan  nilai  error sebesar 16,7 %
2. Pengujian Fungsional Hasil pengujian fungsionalitas sistem
menggunakan  3 browser yaitu Mozilla Firefox , Google Chrome , dan Internet Explorer Pada Tabel 2 merupakan pengujian fungsi pada browser.
Table 3 Pengujian Fungsional
Keterangan :
Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsionalitas browser  pada  Tabel  3  di  atas  di  perolehs  hasil presentase  sebesar  100%  pada  3  browser  yaitu Mozilla Firefox versi 50. 1. 0, Google Chrome versi 55.  0.  2883.  87,  dan Internet  Explorer versi  8.  0. 7600. 16385 dari hasil ini dapat di simpulkan bahwa website  ini  dapat  berjalan  dengan  baik  di  ke-3 browser di atas.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan Berdasarkan  implmentasi  dan  pengujian yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa : 1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  halaman website  yang  dilakukan  pada  3 browser ,  yaitu
Mozilla Firefox , Internet Explorer dan Google Chrome halaman  website  berhasil  berjalan dengan  baik  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa website bisa berjalan baik di ke-3 web browser .
2. Hasil pengujian keakuratan metode menggunkan  menggunakan  12  data traning dan 12 data testing diperoleh hasil nilai akurasi 83,3% dan nilai error sebesar 16,7 %

## 5.2. Saran
Dari  beberapa  kesimpulan  yang  telah diambil,  maka  dapat  dikemukakan  saran-saran yang akan
sangat membantu untuk pengembangan  perangkat  lunak  ini  selanjutnya adalah sebagai berikut.
1. Agar  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini dapat  ditambahkan  fitur-fitur  seperti,  hak akses untuk pengolahan dan fasilitas mailer untuk  mendukung  fasilitas  pengiriman
email kepada user atau sebaliknya dari user kepada user administrator .
2. Pada  penelitian  tentang  penerapan  metode k-nearest neighbor (k-NN atau KNN) untuk memprediksi  hasil  penjualan  di  boutiq dialove dapat dikembangkan dengan metode  lain  yaitu  dengan  metode Naïve Bayes, DECISION TREE, dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tommi  ismanto.  PENENTUAN  METODE PERAMALAN  YANG  TEPAT  UNTUK PERENCANAAN  BAHAN  BAKU  DI PT.ACP [2] Djie, I. S. (t.thn.). ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN PENGGUNAAN METODE LINEAR PROGRAMMING DAN DECISION TREE GUNA MENGOPTIMALKAN KEUNTUNGAN  PADA  PT  PRIMAJAYA PANTES  GARMENT. Analisis  Peramalan Penjualan .
[3] Alfian  Nurlifa,  S.  K.  (2017).  Sistem Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode  Moving  Average  Pada  Rumah Jilbab  Zaky. Sistem  Peramalan  Jumlah Penjualan .
[4] Puspa  Linda,  M. S.  (2014).  PERAMALAN PENJUALAN  PRODUKSI  TEH  BOTOL SOSRO  PADA  PT.  SINAR  SOSRO SUMATERA  BAGIAN  UTARA  TAHUN 2014  DENGAN  METODE  ARIMA  BOX- JENKINS. Peramalan Penjualan Produksi .
[5] Wantono, Setyo. 2014. PREDIKSI PENYELESAIAN  STUDI  MAHASISWA BARU  DENGAN  METODE  FUZZY TSUKAMOTO ( Study Kasus Di Universitas Muhammadiyah Gresik), JIPPTUMG [6] Abdul  Rohman  .  MODEL  ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA
[7] Wiyli Yustanti. RANCANG BANGUN E – VOTING BERBASIS WEBSITE DI
UNIVERSITAS NEGERI SURABAYA [8] Ramadhani  S,  Anis  U,Siti  Tazkiyatul Masruro. Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Layanan Kesehatan Di Kecamatan Lamongan Dengan PHP MySQL
[9] Simanjuntak,  at.  all.  2017.  Implementasi Modified  K-      Nearest  Neighbor  Dengan Otomatisasi Nilai K Pada Pengklasifikasian Penyakit Tanaman Kedelai. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer. 1 : 75-79)