JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 155 – 160

## PREDIKSI PENJUALAN PRODUK UNILEVER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Aisha Alfani W. P. R. 1) , Fahrur Rozi 2) , Farid Sukmana 3)
1) Jurusan Teknik Informatika, STMIK AKAKOM Yogyakarta Jl. Raya Janti No.143, Jaranan, Yogyakarta
2) Jurusan Teknologi Informasi, Universitas Bhinneka PGRI Jl. Mayor Sujadi Timur No.7 Tulungagung
3) Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No.101, Gn. Malang, Gresik e-mail: aishaalfani03@gmail.com 1) , fahrur@ubhi.ac.id 2) , faridsukmana@umg.ac.id 3)

## ABSTRAK
Toko  Rizky  Barokah  Nganjuk  merupakan  sebuah  toko  retail  semi  grosir  yang  terletak  di  Kelurahan  Bogo  Kabupaten Nganjuk Jawa Timur. Toko ini menjual berbagai macam produk kebutuhan rumah tangga diantaranya dari Unilever, P&G, Nestlé, dan Indofood. Dilihat dari banyaknya permintaan konsumen akan produk Unilever berdasarkan data 3 tahun terakhir, maka dibutuhkan prediksi untuk penjualan produk Unilever terlaris. Hal ini berguna untuk mempermudah pihak pemilik toko dalam perencanaan penyediaan stok. Untuk mengetahui penjualan produk Unilever terlaris digunakan teknik klasifikasi data mining dan algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil dari penelitian ini berdasarkan nilai akurasi tertinggi terhadap klasifikasi penjualan produk sebesar 86,66% dan nilai akurasi terendah terhadap klasifikasi penjualan produk sebesar 40%.
Kata kunci: forcasting, data mining, k-nearest neighbor (K-NN)

## ABSTRACT
Rizky Barokah Nganjuk Store is a semi-wholesale retail store located in the Bogo District, Nganjuk, East Java. This store sells  a  variety  of  household  products  including  Unilever,  P&G,  Nestlé  and  Indofood.  Seen  from  the  number  of  consumer requests for Unilever products based on data from the last 3 years, predictions are needed for sales of the best-selling Unilever products. This is useful to facilitate the store owner in planning the provision of stock. To find out the sales of the best-selling Unilever products, data mining classification techniques and the K-Nearest Neighbor algorithm are used. The results of this study are based on the highest accuracy value of the product sales classification of 86,66% and the lowest accuracy value of the product sales classification of 40%.
Keywords: forcasting, data mining, k-nearest neighbor (K-NN)

## I. P ENDAHULUAN
rediksi atau peramalan penjualan (forecasting) merupakan suatu perhitungan untuk meramalkan keadaan di masa mendatang dengan melakukan pengujian terhadap keadaan di masa lalu [1]. Salah satu dari fungsi prediksi  adalah  untuk  membantu  pemilik  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  menentukan jumlah  barang  yang  harus  disediakan  oleh  perusahaan  tersebut.  Selain  itu  prediksi  dapat  membantu  pihak perusahaan  dalam  penyediaan  stok  barang,  karena  prediksi  ini  dapat  memberikan output terbaik  sehingga diharapkan  resiko  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  kesalahan  perencanaan  dapat  ditekan  seminimal  mungkin. Prediksi biasanya digunakan untuk menemukan informasi dari data yang besar sehingga diperlukan data mining . Data  mining  merupakan  teknik pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  database,  statistic,  dan  visualisasi  yang digunakan untuk penanganan masalah pengambilan informasi dari penyimpanan database yang besar [2]. Metode- metode yang terdapat dalam data mining untuk prediksi diantaranya yaitu metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode ini digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [3]. Penggunaan metode K-NN sebagai prediksi data sudah banyak digunakan, diantaranya K-NN dalam akitifitas manusia dalam pembelajaran online [4]. K-NN sebagai metode untuk klasifikasi terhadap data kanker [5].
Toko Rizky Barokah merupakan salah satu toko retail semi gorsir yang menyediakan barang-barang fast moving consumer  goods  (FMCG).  Supplier  toko  ini  antara  lain  Indofood,  Nestlé,  P&G,  dan  Unilever.  Dengan  begitu banyaknya  barang  yang  dijual  pada  toko  ini  terdapat  sebuah  permasalahan  yakni  dalam  sistem  restock  barang. Dilihat dari banyaknya permintaan konsumen akan produk-produk dari Unilever, maka dibutuhkan prediksi untuk
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 155 – 160
penjualan produk Unilever menggunakan metode K-NN.

## II. M ETODE
Tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut [6]:.

## G ambar 1. Tahapan Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Toko Rizky Barokah Nganjuk, yaitu data penjualan produk Unilever, P&G, Nestlé, dan Indofood dari tahun 2017, 2018, dan 2019 dengan range penjualan seprti pada tabel 1 berikut :
T ABEL 1 R ANGE P ENJUALAN P RODUK
kategori banyaknya penjualan (per minggu) laris > 200 sedang 80 - 200 kurang < 80
Penelitian ini menggunakan metode pencarian jarak euclidean distance / perhitungan jarak terdekat. Perhitungan jarak terdekat dibutuhkan untuk menentukan jumlah kemiripan yang dihitung dari kemiripan kemunculan teks yang dimiliki  suatu  paragraph  [7][8][9].  Setelah  itu  kemunculan  teks  yang  sedang  diujikan  dibandingkan  terhadap masing-masing sampel data asli [10][11]. Menghitung euclidean distance seperti pada persamaan (1) .
𝑑 (𝑖,𝑗) = √|𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 | 2 + ⋯ + |𝑥 𝑖𝑝 − 𝑥 𝑗𝑝 | 2 (1)
dimana, 𝑑 (𝑖,𝑗) = Jarak data ke-i ke data ke-j, 𝑥 𝑖(𝑛) = data latih , dan 𝑥 𝑗(𝑛) = data uji. Confusion matrix adalah tool yang digunakan untuk evaluasi model klasifikasi untuk memperkirakan objek yang benar atau salah. Sebuah matrix
Mulai Persiapan Tinjauan Kepustakaan (Studi Literatur ) Pengumpulan Data Pengolahan Data mining Kesimpulan dan Saran Hasil dan Pembahasan Selesai Transfor- mation Data Selec-
tion Pro- cessing Data Min- ing Interpre- tation

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 155 – 160
dari prediksi yang akan dibandingkan dengan kelas yang asli dari inputan atau dengan kata lain berisi informasi nilai  aktual  dan  prediksi  pada  klasifikasi  [12].  Adapun  perhitungan  tingkat  akurasi  pada  confusion  matrix ditunjukkan pada persamaan (2)[13][14] :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% (2)
Dalam  algoritma  K-NN  cara  mengklasifikan  output  adalah  berdasarkan  besarnya  nilai  k.  Pemilihan  nilai  k (tetangga terdekat) tidak memiliki standar yang baku, maka dalam penelitian ini nilai k yang digunakan adalah 10, 20, 30, dan 40. Berikut ini merupakan pengujian dengan hasil akurasi nilai k terendah dan nilai k tertinggi.

## III. P EMBAHASAN
Contoh perhitungan  manual  dengan  menggunakan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Pada  kasus  ini  menggunakan data  penjualan  produk  yang  dijual  di  Toko  Rizky  Barokah  Nganjuk.  Untuk  memprediksi  penjualan  Unilever minggu  ke-4  bulan  Februari  2018,  parameter  yang  digunakan  adalah  produk  dari  Indofood,  P&G,  dan  Nestlé. Berikut ini adalah tabel 2 yang menunjukkan data penjualan produk Unilever di Toko Rizky Barokah Nganjuk.
T ABEL II P ENJUALAN P RODUK U NILEVER DI T OKO R IZKY B AROKAH
Minggu ke- Penjualan Produk Unilever 1 201 2 98 3 177 4 ?
Berikut ini merupakan tabel penjualan barang yang akan dijadikan parameter untuk menghitung prediksi penjualan produk Unilever, seperti pada tabel 3:
T ABEL III
P ENJUALAN P RODUK DI T OKO R IZKY B AROKAH Minggu Ke- Indofood Nestlé P&G 1 125 102 131 2 143 115 111 3 93 91 178 4 112 87 193
Pada kasus ini nilai K yang digunakan adalah 2. Selanjutnya adalah Menghitung jarak euclidean data baru terhadap data  yang  ada  menggunakan  persamaan  1.  Selanjutnya,  Mengurutkan  jarak    euclidean  terkecil.  Table  4 menunjukkan urutan   jarak euclidean terkecil.
T ABEL IV U RUTAN E UCLIDEAN D ISTANCE T ERKECIL
Data Penjualan Februari 2018 Squared distance to query distance (170,112,87,193) Urutan Ja- rak Terkecil Kategori Minggu ke-1 125 102 131 201 72,104 2 Sedang Minggu ke-2 143 115 111 98 116,846 3 Sedang Minggu ke-3 93 91 178 177 25,514 1 Kurang
Dari perhitungan diatas ditemukan hasil kategori sedang sebagai hasil yang dominan. Maka pada baris baru yang kategorinya masih dicari dapat dituliskan hasil sedang seperti pada tabel 5 berikut ini :

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
T ABEL V
H ASIL P ERHITUNGAN Minggu Ke- Unilever Indofood Nestlé P&G Output 1 201 125 102 131 Sedang 2 98 143 115 111 Sedang 3 177 93 91 178 Kurang 4 ? 112 87 193 Sedang
Dari  table 4 diperoleh  hasil  “sedang”  sebagai  kategori  yang  mendominasi.  Karena  tetangga  terdekat  (k=2)  hasil yang di dapat menunjukkan di klasifikasi sedang, maka dapat disimpulkan bahwa penjualan Produk Unilever di Toko Rizky Barokah pada Minggu ke-4 bulan Februari 2018 adalah dalam kategori sedang.
Pengujian yang dilakukan terhadap 50 data latih dan 10 data uji dengan nilai k=10 untuk mengetahui tingkat akurasi pada baris ke-51 penjualan produk Unilever ditunjukkan pada tabel 6.
T ABEL VI P ENGUJIAN B ARIS KE -51 ( K =10) penjualan ke- output
aktual konversi output output jaringan konversi output 51 3 kurang 85 sedang 17 3 kurang 88 sedang 12 3 kurang 87 sedang 124 3 kurang 90 sedang 118 2 sedang 109 sedang 138 2 sedang 103 sedang 77 2 sedang 112 sedang 24 3 kurang 89 sedang 135 2 sedang 110 sedang 54 3 kurang 98 sedang
Tabel 1 merupakan hasil perhitungan dari 50 data latih (penjualan 1-50), dan 10 data uji (penjualan 51-60) dengan nilai k = 10.  Dapat dilihat bahwa dari 10 data diatas antara output aktual dengan output jaringan menghasilkan 6 output  yang  berbeda.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian  terhadap  bilangan  tersebut  memiliki  tingkat kearurasian sebesar 40%.
Pengujian  yang  dilakukan terhadap  60  data  latih  dan 20  data uji  dengan  nilai  k=30  untuk mengetahui tingkat akurasi pada baris ke-80 penjualan produk Unilever ditunjukkan pada tabel 7.
T ABEL VII P ENGUJIAN B ARIS KE -80 ( K =30) penjualan ke- output
aktual konversi output output jaringan konversi output 80 2 sedang 173 sedang 115 2 sedang 169 sedang 117 2 sedang 189 sedang 76 2 sedang 192 sedang 121 2 sedang 173 sedang 104 2 sedang 209 laris 120 2 sedang 178 sedang 65 2 sedang 212 laris 107 2 sedang 170 sedang 25 2 sedang 164 sedang 116 2 sedang 130 sedang 127 2 sedang 168 sedang 20 2 sedang 172 sedang 28 2 sedang 172 sedang

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 155 – 160
penjualan ke- output aktual konversi output output jaringan konversi output 13 2 sedang 165 sedang 41 2 sedang 190 sedang 22 2 sedang 171 sedang 39 2 sedang 218 laris 72 2 sedang 130 sedang 106 2 sedang 155 sedang 122 2 sedang 193 sedang 86 2 sedang 190 sedang 27 2 sedang 150 sedang 109 2 sedang 143 sedang 37 2 sedang 222 laris 44 2 sedang 139 sedang 56 2 sedang 170 sedang 71 2 sedang 152 sedang 6 2 sedang 189 sedang 4 2 sedang 111 sedang
Tabel 2 merupakan hasil perhitungan dari 60 data latih (penjualan 1-60), dan 20 data uji (penjualan 61-80) dengan nilai k = 30.  Dapat dilihat bahwa dari 30 data diatas antara output aktual dengan output jaringan menghasilkan 4 output  yang  berbeda.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian  terhadap  bilangan  tersebut  memiliki  tingkat kearurasian 86,66%.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada seluruh nilai k, didapatlah hasil adalah akurasi tertinggi nilai k sebesar 86,66% yang dihasilkan pada pengujian baris ke-80 dengan nilai k=30. Akurasi terendah nilai k sebesar 40% yang dihasilkan pada pengujian baris ke-51 dengan nilai k=10. Nilai k  yang menghasilkan output konsisten meliputi  10,  20,  dan  30.  Hal  ini  dibuktikan  bahwa  seluruh  angka  yang  diuji  menggunakan  nilai  k  tersebut menghasilkan output yang semakin besar tingkat akurasinya. Nilai k yang menghasilkan penurunan tingkat akurasi pada output yang dihasilkan adalah k=40. Hal ini dibuktikan pada pengujian baris ke-80 dan 135 tingkat akurasi nilai  k  mengalami  penurunan.  Penyebab  dari  penurunan  tingkat  akurasi  nilai  k=40  adalah  apabila  nilai  k  yang digunakan pada suatu pengujian > 30, maka nilai yang dihasilkan akan semakin heterogen.
Diagram berikut ini merupakan gambaran dari hasil akhir nilai k yang yang telah diuji. Terdapat 4 buah nilai k yang digunakan peneliti dalam peneltian ini yaitu 10, 20, 30, 40. Berikut merupakan gambar 2 yang menampilkan perbandingan akurasi nilai k.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 10 20 30 40 Nilai K Nilai K Nilai K Nilai K Akurasi  Nilai  k Data Latih 50 Data Uji 10 Data Latih 60 Data Uji 20 Data Latih 70 Data Uji 40 Data Latih 80 Data uji 60

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 155 – 160
Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pemilihan nilai k yang tepat untuk digunakan dalam sebuah algoritma K-NN mempengaruhi nilai akurasi secara signifikan. Hal ini dibuktikan bahwa hasil perhitungan euclidean distance antara output aktual dan output jaringan yang diperoleh dalam pengujian tersebut adalah fluktuatif.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  data  mining  menggunakan  teknik  klasifikasi  dan  algoritma  K-NN,  didapatkan hasil prediksi penjualan produk berdasarkan nilai akurasi tertinggi dan terendah. Nilai akurasi tertinggi terhadap klasifikasi  penjualan  produk  sebesar  86,66%.  Sedangkan  nilai  akurasi  terendah  terhadap  klasifikasi  penjualan produk  sebesar  40%.  Dengan  demikian  metode  data  mining  dan  algoritma  K-NN  ini  dapat  diimplementasikan untuk memprediksi penjualan produk Unilever di Toko Rizky Barokah Nganjuk.

## D AFTAR P USTAKA
[1] F. Rozi and R. Kartadie, “Deteksi E-Mail Dan Spam Menggunakan Fuzzy Association Rule Mining,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 94–98, 2017, doi: 10.29100/jipi.v2i2.348.
[2] T. B. Alakus and I. Turkoglu, “Comparison of deep learning approaches to predict COVID-19 infection,” Chaos, Solitons and Fractals , vol. 140, p. 110120, 2020, doi: 10.1016/j.chaos.2020.110120.
[3] A. Ali, M. Alrubei, L. F. M. Hassan, M. Al-Ja’afari, and S. Abdulwahed, “Diabetes classification based on KNN,” IIUM Eng. J. , 2020, doi: 10.31436/iiumej.v21i1.1206.
[4] P. J. S. Ferreira, J. M. P. Cardoso, and J. Mendes-Moreira, “KNN prototyping schemes for embedded human activity recognition with online learning,” Computers , 2020, doi: 10.3390/computers9040096.
[5] R. Ehsani and F. Drabløs, “Robust Distance Measures for kNN Classification of Cancer Data,” Cancer Inform. , 2020, doi:
10.1177/1176935120965542.
[6] J. Hu, H. Peng, J. Wang, and W. Yu, “kNN-P: A kNN classifier optimized by P systems,” Theor. Comput. Sci. , 2020, doi:
10.1016/j.tcs.2020.01.001.
[7] Z. Chen, L. J. Zhou, X. Da Li, J. N. Zhang, and W. J. Huo, “The Lao text classification method based on KNN,” in Procedia Computer Science ,
2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.02.053.
[8] F. Rozi and R. Kartadie, “Sinonim untuk ekstraksi kata kunci pada pengelompokan dokumen menggunakan fuzzy association rule mining,”
Semnasteknomedia Online , pp. 7–12, 2016.
[9] F. Rozi, C. Fatichah, and D. Purwitasari, “Ekstraksi Kata Kunci Berdasarkan Hipernim Menggunakan Fuzzy Association Rule Mining untuk Pengelompokan Dokumen,” J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 2, pp. 190–197, 2015.
[10] J. Hartmann, J. Huppertz, C. Schamp, and M. Heitmann, “Comparing automated text classification methods,” Int. J. Res. Mark. , 2019, doi: 10.1016/j.ijresmar.2018.09.009.
[11] F. Sukmana and F. Rozi, “Decision support system on computer maintenance management system using Association Rule and Fisher Exact test One Side P-Value,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 15, no. 4, 2017, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.v15i4.5880.
[12] D. Ö. Şahin and E. Kılıç, “Two new feature selection metrics for text classification,” Automatika , 2019, doi: 10.1080/00051144.2019.1602293.
[13] S. Xu, “Bayesian Naïve Bayes classifiers to text classification,” J. Inf. Sci. , 2018, doi: 10.1177/0165551516677946.
[14] F. Sukmana and F. Rozi, “Extraction keyterm in work order for decision support,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 97, no. 22, pp. 3262–3272, 2019.