## Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelayakan Area Pemasaran Baru Produk Baygon
Pada PT. SRB Cabang Kabanjahe

## Wanda Kurnia
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Area Pemasaran adalah daerah atau lingkungan yang dijadikan sebagai tempat suatu kegiatan perusahaan untuk mengendalikan arus barang dan jasa kepada konsumen dengan perencanaan yang tepat dengan cara menciptakan dan mempertukarkan produk dengan nilai yang sepadan. Data Mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (Machine  Learning)  untuk  menganalisa  atau  mengekstrasi  pengetahuan  (Knoweldge)  secara  otomatis.  Nearest  Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada.
Kata Kunci : Area Pemasaran, Data Mining, Nearest Neighbor.

## Abstract
Marketing Area is a region or environment that serves as a place of an enterprise activity to control the flow of goods and services to consumers with appropriate planning by creating and exchanging products with equivalent value. Data Mining is a process that employs one or more computer learning techniques to analyze or extract knowledge (Knoweldge) automatically. Nearest Neighbor is an approach to finding cases by calculating the proximity between a new case and an old case that is based on matching the weight of a number of features.
Keywords : Marketing Area, Data Mining, Nearest Neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  banyaknya  produk  anti  nyamuk  di  daerah  kabupaten  karo,  terdapat  beberapa  permasalahan  yang timbul. Salah satunya adalah penentuan area pemasaran. Berdasarkan data penjualan pada PT. Sumber Rezeki Bersama  Cabang  Kabanjahe  atau  biasa  disebut  PT.  SRB  Cabang  Kabanjahe,  Dapat  disimpulkan  bahwa  area pemasaran  yang  tepat  dapat  mempengaruhi  angka  penjualan  perbulannya.  Area  pemasaran  yang  kurang  tepat, dapat  mengurangi  kinerja  Salesman  dalam  penjualan  produk  bahkan  kerugian  waktu  dan  biaya.  Pada  area pemasaran yang kurang tepat, untuk mendapatkan hasil yang dapat dikatakan rendah, Salesman harus menempuh jarak  yang  tidak  dekat  dan  biaya  perjalanan  yang  tidak  murah.  Oleh  karena  itu  diperlukan  penentuan  area pemasaran yang tepat dalam kegiatan pemasaran produk.
PT. SRB Cabang Kabanjahe memiliki faktor penentu untuk menentukan area pemasaran yang tepat untuk mengembangkan  penjualan  produknya,  yaitu:  jarak  tempuh,  akses  jalan,  wilayah  teritorial,  jumlah  toko  / pelanggan, dan jumlah penduduk. Faktor tersebut dapat memberikan keputusan terhadap tepat atau tidaknya suatu daerah  baru  dijadikan  sebagai  area  pemasaran.  Keputusan  tersebut  dapat  dicari  dengan  Data  Mining  dengan memanfaatkan data historical. Berdasarkan data dan keputusan dari masalah tersebut, maka algoritma yang tepat digunakan dalam Data Mining adalah algoritma Nearest Neighbor.
Dengan  menggunakan  algoritma  Nearest  Neighbor,  dapat  diketahui  nilai  Decision  atau  nilai  keputusan berdasarkan  data  historical  yang  tersimpan.  Nilai  Decision  itulah  yang  akan  menjadi  keputusan  bagi  PT.  SRB Cabang  Kabanjahe  untuk  menentukan  produktif  atau  tidaknya  suatu  area  baru  untuk  dijadikan  sebagai  area pemasaran. Selain itu, dapat ditentukan pula jenis produk apa yang akan mendominasi di daerah tersebut.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dalam  jurnal  Devi  Sugianti  yang  berjudul  “Algoritma  Nearest Neighbor  Untuk  Menentukan  Area  Pemasaran  Produk  Batik  Di  Kota Pekalongan”,  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  menggunakan kasus  lama atau data pemasaran  yang sudah pernah terjadi, algoritma Nearest Neighbor dapat  diterapkan  untuk  menentukan  area  pemasaran  baru  dan  menghasilkan  suatu  Output  yang  memiliki  nilai kedekatan yang cukup besar.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  untuk  mencari  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan  dan informasi yang bermanfaat yang selama ini tidak diketahui secara manual. Menurut Daryl Pregibon, Data Mining adalah campuran dari statistik, kecerdasan buatan, dan riset basis data [2].
Istilah  data  mining  memiliki  beberapa  padanan,  seperti knowledge  discovery ataupun pattern recognition .  Kedua  istilah  tersebut  sebenarnya  sebenarnya  memiliki  ketepatannya  masing-masing.  Istilah
knowledge discovery atau penemuan pengetahuan tepat digunakan karena tujuan utama dari data mining memang untuk mendapatkan pengetahuan yang masih tersembunyi di dalam bongkahan data.

## 2.2 Area Pemasaran
Pemasaran  adalah  proses,  cara,  perbuatan  memasarkan  suatu  barang  dagangan,  perihal  menyebarluaskan  ke tengah-tengah masyarakat. Terdapat 2 defenisi berbeda tentang Pemasaran [5] yaitu: 1. Pemasaran adalah pelaksanaan kegiatan perusahaan yang mengarahkan atau mengendalikan arus barang dan jasa dari produsen kepada konsumen atau pemakai.
2. Pemasaran  adalah  penyediaan  barang  dan  jasa  yang  tepat  kepada orang  yang  tepat  pada  waktu  yang tepat, harga yang tepat dengan komunikasi dan promosi yang tepat.
Area Pemasaran adalah daerah atau lingkungan yang dijadikan sebagai tempat suatu kegiatan perusahaan untuk  mengendalikan  arus  barang  dan  jasa  kepada  konsumen  dengan  perencanaan  yang  tepat  dengan  cara menciptakan dan mempertukarkan produk dengan nilai yang sepadan.

## 2.3 Algoritma Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  termasuk  kelompok  instance-based  learning.  Algoritma  ini  juga  merupakan  salah satu teknik  lazy  learning.  KNN  dilakukan  dengan  mencari  kelompok  k objek  dalam  data training  yang  paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing. Algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek  berdasarkan data pembelajaran  yang  jaraknya paling dekat  dengan objek tersebut. Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada.[3]
Untuk  mendefinisikan  jarak  antara  kasus  baru (p)  dan  kasus  yang  ada  dalam  penyimpanan (q)  maka digunakan rumus sebagai berikut [4]:
Similarity (p,q) =
∑ 𝑓(𝑝𝑖,𝑞𝑖) 𝑋 𝑤𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑤𝑖
..............................................................................................(1)
Keterangan: p = Kasus Baru q = Kasus yang ada dalam penyimpanan n = jumlah atribut dalam tiap kasus i = Attribut individu antara 1 sampai dengan n f = fungsi similarity attribut i antara kasus p dan kasus q w = Bobot yang diberikan pada attribut ke i.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada karya ilmiah ini, studi riset dilakukan di PT. SRB Cabang Kabanjahe dengan menganalisa data penjualan yang terjadi pada area pemasaran di seluruh wilayah kerja PT. SRB Cabang Kabanjahe. Data yang diolah adalah data  dari  3  tahun  terakhir,  agar  nilai  keputusan  yang  diambil  akan  jadi  lebih  efisien.  Dengan  mengetahui  data penjualan dari 3 tahun terakhir,  maka dapat diketahui  bahwa suatu area pemasaran dapat dikatakan  layak atau tidak dijadikan sebagai area  pemasaran. Tujuannya adalah untuk dijadikan sebagai acuan untuk menentukan area pemasaran yang lebih layak dan lebih terarah.
Berikut  adalah  rangkuman  dari  data  penjualan  produk  Baygon  pada  PT.  SRB  Cabang  Kabanjahe  pada tahun 2015, 2016, dan 2017.
Tabel 1. Data Area Pemasaran Produk Baygon pada PT. SRB Cabang Kabanjahe
Nama Area Jumlah Penduduk Jarak Tempuh Akses Jalan Wilayah Teritorial  Jumlah Toko / Pelanggan Barus Jahe 22904  20 Km Sedang Perkampungan 35 Berastagi 44091  10 Km Baik Perkotaan 1245 Kabanjahe 65635  0 Km Baik Perkotaan 3130 Kuta Buluh 10972  47 Km Buruk Perkampungan 25 Kutacane 25023  135 Km Sedang Semi Perkotaan 100 Lau Baleng 18359  75 Km Buruk Perkampungan 48 Mardingding 17684  28 Km Sedang Perkampungan 72 Merek 18712  35 Km Baik Semi Perkotaan 157
Pancur Batu 88723  57 Km Baik Semi Perkotaan 35 Perbulan 21633  82 Km Sedang Perkampungan 86 Sibolangit 20756  36 Km Baik Semi Perkotaan 200 Sidikalang 50050  75 Km Baik Perkotaan 1377 Sumbul 40606  54 Km Baik Semi Perkotaan 241 Tiga Binanga 20626  38 Km Sedang Perkampungan 193 Tiga Nderket 13659  30 Km Buruk Perkampungan 144 Tiga Lingga 21912  83 Km Buruk Perkampungan 264 Tiga Panah 30388  6 Km Sedang Perkampungan 120
Pengklasifikasian pembobotan ini dilakukan untuk mempermudah perhitungan dalam proses di sistem penentuan area pemasaran baru, yaitu sebagai berikut :
Tabel 2. Pembobotan Variabel No. Variabel Bobot 1 Jumlah Penduduk 0,8 2 Jarak Tempuh 0,7 3 Akses Jalan 0,6 4 Wilayah Teritorial 0,5 5 Jumlah Toko/Pelanggan 0,4
Dalam  pembobotan  variabel  ini  dilihat  dari  pengaruh  yang  paling  tinggi  hingga  yang  paling  rendah  dalam penentuan area pemasaran baru pada PT. SRB Cabang Kabanjahe.
1. Kedekatan nilai Variabel Jumlah Penduduk
Tabel 3. Kedekatan Nilai Variabel Jumlah Penduduk Nilai 1 Nilai 2 Kedekatan Jumlah Penduduk >= 50000 Jumlah Penduduk >= 50000 1 Jumlah Penduduk >= 50000 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 0,75 Jumlah Penduduk >= 50000 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 0,5 Jumlah Penduduk >= 50000 Jumlah Penduduk < 20000 0,25 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 Jumlah Penduduk >= 50000 0,75 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 1 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 0,75 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 Jumlah Penduduk < 20000 0,5 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 Jumlah Penduduk >= 50000 0,5 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 0,75 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 1 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 Jumlah Penduduk < 20000 0,75 Jumlah Penduduk < 20000 Jumlah Penduduk >= 50000 0,25 Jumlah Penduduk < 20000 Jumlah  Penduduk  <  50000  dan  Jumlah Penduduk >= 40000 0,5 Jumlah Penduduk < 20000 Jumlah  Penduduk  <  40000  dan  Jumlah Penduduk >= 20000 0,75 Jumlah Penduduk < 20000 Jumlah Penduduk < 20000 1

## 2. Kedekatan Nilai Variabel Jarak Tempuh
Tabel 4. Kedekatan Nilai Variabel Jarak Tempuh Nilai 1 Nilai 2 Kedekatan Jarak Tempuh < 30 Km Jarak Tempuh < 30 Km 1 Jarak Tempuh < 30 Km Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km 0,75 Jarak Tempuh < 30 Km Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km 0,5 Jarak Tempuh < 30 Km Jarak Tempuh >100 Km 0,25 Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km Jarak Tempuh < 30 Km 0,75 Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km 1 Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km 0,75 Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km Jarak Tempuh >100 Km 0,5 Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km Jarak Tempuh < 30 Km 0,5 Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km 0,75 Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km 1 Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km Jarak Tempuh >100 Km 0,75 Jarak Tempuh >100 Km Jarak Tempuh < 30 Km 0,25 Jarak Tempuh >100 Km Jarak Tempuh >= 30 Km dan Jarak Tempuh <60 Km 0,5 Jarak Tempuh >100 Km Jarak Tempuh >= 60 Km dan Jarak Tempuh <100 Km 0,75 Jarak Tempuh >100 Km Jarak Tempuh >100 Km 1 3. Kedekatan Nilai Variabel Akses Jalan Tabel 5. Kedekatan Nilai Variabel Akses Jalan Nilai 1 Nilai 2 Kedekatan Baik Baik 1 Baik Sedang 0,5 Baik Buruk 0,25 Sedang Baik 0,5 Sedang Sedang 1 Sedang Buruk 0,5 Buruk Baik 0,25 Buruk Sedang 0,5 Buruk Buruk 1 4. Kedekatan Nilai Variabel Wilayah Teritorial Tabel 6. Kedekatan Nilai Variabel Wilayah Teritorial Nilai 1 Nilai 2 Kedekatan Perkotaan Perkotaan 1 Perkotaan Semi Perkotaan 0,75 Perkotaan Perkampungan 0,25 Semi Perkotaan Perkotaan 0,75 Semi Perkotaan Semi Perkotaan 1 Semi Perkotaan Perkampungan 0,5 Perkampungan Perkotaan 0,25 Perkampungan Semi Perkotaan 0,5 Perkampungan Perkampungan 1 5. Kedekatan Nilai Variabel Jumlah Toko/Pelanggan
Tabel 7.Kedekatan Nilai Variabel Jumlah Toko/Pelanggan Nilai 1 Nilai 2 Kedekatan Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 1 Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 0,5 Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 0,25 Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 Jumlah Toko/Pelanggan < 100 0,1 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 0,5 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 1 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 0,5 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 Jumlah Toko/Pelanggan < 100 0,25 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 0,25 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 0,5 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 1 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 Jumlah Toko/Pelanggan < 100 0,5 Jumlah Toko/Pelanggan < 100 Jumlah Toko/Pelanggan >= 1000 0,1 Jumlah Toko/Pelanggan < 100 Jumlah Toko/Pelanggan < 1000 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 300 0,25 Jumlah Toko/Pelanggan < 100 Jumlah Toko/Pelanggan < 300 dan Jumlah Toko/Pelanggan >= 100 0,5

## 6. Penghitungan Nilai Kedekatan Kasus Baru
Berdasarkan data area pemasaran produk Baygon pada PT.  SRB Cabang Kabanjahe, dan ditambah variabel status  penjualan  diatas,  maka  dapat  diperoleh  tabel  baru  berdasarkan  data  dari  kasus  yang  sudah  ada sebelumnya, yaitu sebagai berikut :
Tabel 8. Kasus yang sudah ada sebelumnya
No Nama Area Jumlah Penduduk Jarak Tempuh Akses Jalan Wilayah Teritorial Jumlah Toko / Pelanggan Status 1 Barus Jahe 22904  20 Km Sedang Perkampungan 35  Buruk 2 Berastagi 44091  10 Km Baik Perkotaan 1245  Baik 3 Kabanjahe 65635  0 Km Baik Perkotaan 3130  Baik 4 Kuta Buluh 10972  47 Km Buruk Perkampungan 25  Buruk 5 Kutacane 25023  135 Km Sedang Semi Perkotaan 100 Sedan g 6 Lau Baleng 18359  75 Km Buruk Perkampungan 48  Buruk 7 Mardingdin g 17684  28 Km Sedang Perkampungan 72  Buruk 8 Merek 18712  35 Km Baik Semi Perkotaan 157 Sedan g 9 Pancur Batu 88723  57 Km Baik Semi Perkotaan 35  Baik 10 Perbulan 21633  82 Km Sedang Perkampungan 86  Buruk 11 Sibolangit 20756  36 Km Baik Semi Perkotaan 200  Buruk 12 Sidikalang 50050  75 Km Baik Perkotaan 1377  Baik 13 Sumbul 40606  54 Km Baik Semi Perkotaan 241  Buruk 14 Tiga Binanga 20626  38 Km Sedang Perkampungan 193 Sedan g
15 Tiga Nderket 13659  30 Km Buruk Perkampungan 144  Buruk 16 Tiga Lingga 21912  83 Km Buruk Perkampungan 264  Baik 17 Tiga Panah 30388  6 Km Sedang Perkampungan 120  Buruk
Contoh Kasus :
Terdapat sebuah area baru yang akan dijadikan sebagai area pemasaran produk Baygon pada PT. SRB Cabang Kabanjahe dengan ketentuan sebagai berikut :
Tabel 9.Kasus Baru Nama Area Jumlah Penduduk Jarak Tempuh Akses Jalan Wilayah Teritorial Jumlah Toko / Pelanggan Subulussalam 67316 135 Km Sedang Perkotaan 1226
Untuk memprediksi status penjualan yang cocok dengan keadaan area pemasaran yang telah ada, maka hitunglah kedekatan kasus baru dengan kedekatan kasus yang telah ada.
1. Kedekatan kasus baru dengan kasus No. 1
Diketahui :
A : Kedekatan Atribut Jumlah Penduduk
: 0,5 B : Bobot Atribut Jumlah Penduduk : 0,8 C : Kedekatan Atribut Jarak Tempuh : 0,25 D : Bobot Atribut Jarak Tempuh : 0,7 E : Kedekatan Atribut Akses Jalan : 1 F : Bobot Atribut Akses Jalan : 0,6 G : Kedekatan Atribut Wilayah Teritorial : 0,25 H : Bobot Atribut Wilayah Teritorial
: 0,5
I : Kedekatan Atribut Jumlah Toko/Pelanggan
: 0,1
J : Bobot Atribut Jumlah Toko/Pelanggan
: 0,4
Menghitung jarak kedekatan :
Jarak = (𝐴𝑥𝐵)+(𝐶𝑥𝐷)+(𝐸𝑥𝐹)+(𝐺𝑥𝐻)+(𝐼𝑥𝐽) 𝐵+𝐷+𝐹+𝐻+𝐽
Jarak = (0,5𝑥0,8)+(0,25𝑥0,7)+(1𝑥0,6)+(0,25𝑥0,5)+(0,1𝑥0,4) 0,8+0,7+0,6+0,5+0,4 Jarak = 0,4+0,175+0,6+0,125+0,04 0,8+0,7+0,6+0,5+0,4 Jarak = 1,34 3 Jarak = 0,446.
Berdasarkan  dari  pernyataan  pada  penghitungan  nilai  kedekatan  pada  kasus  baru  diatas,  maka  diketahui  nilai kedekatan  kasus  baru  dengan  kasus  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Berikut  adalah  jarak  kedekatan  kasus  baru dengan kasus yang sudah ada sebelumnya.
Tabel 10. Jarak Kedekatan Kasus Baru dengan Kasus Yang Sudah Ada
No. Kasus Baru Kasus Lama Jarak Kedekatan 1 Subulussalam Barus Jahe 0,446 2 Berastagi 0,658 3 Kabanjahe 0,725 4 Kuta Buluh 0,338 5 Kutacane 0,725
6 Lau Baleng 0,396 7 Mardingding 0,38 8 Merek 0,441 9 Pancur Batu 0,621 10 Perbulan 0,563 11 Sibolangit 0,508 12 Sidikalang 0,841 13 Sumbul 0,575 14 Tiga Binanga 0,525 15 Subulussalam Tiga Nderket 0,358 16 Tiga Lingga 0,483 17 Tiga Panah 0,466
Untuk area pemasaran baru dengan kriteria seperti variabel Subulussalam pada contoh kasus diatas, maka jarak yang paling dekat adalah Sidikalang dengan nilai kedekatan 0,841 atau sama dengan 84,1 %. Jadi, kemungkinan status kelayakan penjualan pada area pemasaran baru tersebut adalah Baik . Berikut adalah tabel hasil output dari variabel baru :
Tabel 11. Hasil Output Nama Area Jumlah Penduduk Jarak Tempuh Akses Jalan Wilayah Teritorial Jumlah Toko / Pelanggan Status Subulussalam 67316 135 Km Sedang Perkotaan 1226 Baik

## 4.  IMPLEMENTASI
Pada Aplikasi pengujian Algoritma Nearest Neighbor ini, pengguna dapat melakukan proses untuk menghitung nilai kedekatan antara kasus baru dengan kasus yang lama dengan cara memilih kreteria yang sudah  disediakan pada tampilan input. Berikut adalah tampilan awal Program
Gambar 1. Tampilan Awal Program
Untuk menampilkan hasil pengujian dalam berbandingan variabel baru dengan database, dilakukan dengan cara mengisi  input  dalam  tampilan  input  yang  tersedia.  Setelah  itu  klik  tombol  Hasil  Perbandingan  dan  muncul perbandingan  di  setiap  variabel.  Berikut  adalah  tampilan  Program  ketika  mencari  hasil  perbandingan.  Untuk menampilkan  hasil  akhir  dalam  program  pengujian  Algoritma  Nearest  Neighbor  ini  dilakukan  dengan  cara mencari  hasil  perbandingan  seperti  contoh  diatas,  kemudian  mengklik  tombol  Hasil  Akhir.  Maka  tampilan hasilnya adalah sebagai berikut
Gambar 2. Tampilan Hasil Program
Dalam  contoh  ini  dilakukan  sebagai  pengujian  Algoritma  Nearest  Neighbor  untuk  penentuan  kelayakan  area pemasaran  baru  Produk  Baygon  pada  PT.  SRB  Cabang  Kabanjahe.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa variabel Sidikalang memiliki perbandingan tertinggi dengan variabel Subulussalam, yaitu 0,842 atau 84,2%.  Oleh karena itu, hasil akhir yang didapatkan adalah sama dengan hasil akhir pada variabel Sidikalang, yaitu: Baik .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat maka dapat diambil kesimpulan diantaranya: 1. Data  yang  digunakan  adalah  data  penjualan  dan  area  pemasaran  produk  Baygon  pada  PT.  SRB  Cabang Kabanjahe pada tahun 2015, 2016, dan 2017.
2. Data  tersebut  diolah  Menggunakan  Algoritma  Nearest  Neighbor  yang  terdapat  dalam  Data  Mining  dan menghasilkan nilai Output yang cukup tinggi, yaitu 0,842 atau 84,2%.
3. Dari  analisa  tersebut,  dapat  diimplementasian  pada  aplikasi  pengujian  Algoritma  Nearest  Neighbor  untuk penentuan kelayakan area pemasaran baru berbasis microsoft Visual Basic 2008.

## REFERENCES
[1]  Kennedy  Tampubolon,  Hoga Saragih, and Bobby Reza, "Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat- Alat Kesehatan," Informasi dan Teknologi Ilmiah , vol. I, 2013.
[2]  Eko Prasetyo, Data Mining mengolah data menjadi informasi menggunakan Matlab . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[3]  Ricky Imanuel Ndaumanu, Kusrini , and M. Rudyanto Arief, "Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor," Jatisi , vol. 1, September 2014.
[4]  Henny  Leidiyana,  "Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor," Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic , vol. I, 2013.
[5]  Philip Kotler, Manajemen Pemasaran analisis, perencanaan dan pengendalian , 5th ed. Jakarta: Penerbit Erlangga, 1987.
[6]  Normalina Napitupulu and Nikous Soter Sihombing, Struktur Data dan Algoritma . Medan: USU Press, 2010.
[7]  Suryasari , Astrid Callista, and Juwita Sari, "Rancangan Apliksai Customer Service pada Pt. Lancar Makmur Bersama," Jurnal Sistem Informasi (JSI) , vol. 4, Oktober 2012.
[8]  Jubilee Enterprise, Bermain-main dengan Fungsi dan Formula Excel 2007, 2010, 2013 . Jakarta: Elex Media Komputindo, 2014.