Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Penjualan Produk Paket Kuota Internet Dengan Metode K-Nearest Neighbor
Dedi Handoko 1 , Heru Satria Tambunan 2 , Jaya Tata Hardinata 3 1 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia 2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 alndedihandoko@gmail.com, 2 heru@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract
PT. Akses Lintas Nusantara is a company engaged in the sale of Internet Quota Packages and package balances. This company has various data packages ranging from 6 GB, 11 GB, 21 GB and 32 GB with various price variations. Based on data on sales of internet quota package products for the past 1 (one) year, predictions for future sales are needed in order to facilitate the company in planning the provision of internet quota package stock. The K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm is a method that  is  a  supervised  algorithm  where  the  results  of  the  new  test  sample  are  classified  based  on  the majority of the categories on the KNN. To find out the sales of these products, the K-Nearest Neighbor algorithm is used. The expected result is to make it easier for companies to predict the future supply of internet quota packages in each region or region. The results of the research that have been carried out are prediction of Internet Quota Package Sales consisting of SP CL1, SPCL2, SPCL4 and SP CL8 with an Accuracy of 71.43%.
Keywords : Sales, Data Mining Quota Package, Prediction, k-nearest neighbor
Abstrak
PT.  Akses  Lintas  Nusantara  adalah  Perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  Penjualan  Paket Kuota Internet dan saldo paket. Perusahaan ini memiliki berbagai paket data mulai dari 6 GB, 11 GB, 21  GB  dan  32  GB  dengan  berbagai  variasi  harga.  Berdasarkan  data  penjualan  produk  paket  kuota internet selama 1(satu) tahun terakhir, maka dibutuhkan prediksi untuk penjualan kedepannya guna untuk  mempermudah  pihak  perusahaan  dalam  perencanaan  penyediaan  stok  paket  kuota  internet. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  suatu  metode  yang  merupakan  algoritma  supervised dimana hasil  dari Sampel  uji yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas dari  kategori pada KNN. Untuk mengetahui penjualan produk tersebut digunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil yang  diharapkan  adalah  mempermudah  perusahaan    memprediksi  penyediaan  stok  paket  kuota internet  ke  depannya  di  setiap  daerah  atau  wilayah.  Hasil  dari  Penelitian  yang  telah  di  lakukan Prediksi  Penjualan  Paket  Kuota  Internet  terdiri  dari  SP  CL1,  SPCL2,  SPCL4  dan  SP  CL8  dengan Accuracy sebesar 71,43 %.
Kata kunci : Penjualan, Paket Kuota  Data Mining,  Prediksi,  k-nearest neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  yang  sangat  pesat  dalam  Perkembangan  bidang  teknologi sekarang  ini  membuat  banyak  peluang  usaha,  salah  satunya  dibidang  penjualan paket  kuota  internet.  Paket  kuota  internet  sangat  berkaitan  erat  dengan  telepon selular yang merupakan suatu kebutuhan pokok manusia saat ini, sehingga bisnis yang  berkaitan  dengan  penjualan  kartu  perdana  internet  merupakan  bisnis  yang memiliki  prospek  yang  sangat  baik.  Paket  kuota  internet  digunakan  untuk mendukung penggunaan telepon selular dalam pencarian berbagai informasi dan lain-lain melalui media online. Salah satunya di sebuah perusahaan yang bernama PT. Akses Lintas Nusantara (Dealer Authorized).
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
PT.  Akses  Lintas  Nusantara  adalah  Perusahaan  yang  bergerak  di  bidang Penjualan Paket Kuota Internet dan saldo paket. Perusahaan ini memiliki berbagai produk  paket  kuota  internet  mulai  dari  4,5  GB,  8  GB,  15  GB  dan  21  GB  dengan berbagai variasi harga.  Berdasarkan data penjualan produk paket kuota internet selama  1(satu)  tahun  terakhir,  PT.  Akses  Lintas  Nusantara  belum  mampu memprediksi penjualan paket kuota internet sehingga terjual hanya beberapa saja maka  dibutuhkan  prediksi  untuk  penjualan  kedepannya  guna  untuk mempermudah  pihak  perusahaan  dalam  perencanaan  penyediaan  stok  dan mengetahui penjualan produk paket kuota internet yang terlaris.
Untuk mengetahui prediksi penjualan paket kuota internet maka di butuhkan sebuah metode yang dapat memprediksi penjualan paket kuota internet pada PT. Akses Lintas Nusantara maka di butuhkan  Metode K-Nearest Neighbor. K-Nearest Neighbor adalah  sebuah  metode  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  data berdasarkan  pembelajaran  data  yang  sudah  Terkumpul  sebelumya.  Termasuk dalam supervised learning , dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori.
Dari  permasalahan  di  atas  dalam  memprediksi  penjualan  paket  kuota internet untuk penyediaan stok barang dan mengetahui penjualan  produk terlaris. Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam prediksi penjualan Paket Kuota Internet  untuk  kedepannya  dan  dalam  penyediaan  stok  barang  dengan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor Pada  PT.Akses  Lintas  Nusantara Pematangsiantar lebih cepat dan muda untuk di ketahui.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Dalam melakukan  penelitian untuk mendapatkan data dan informasi, maka metode yang digunakan dalam proses pengumpulan data sebagai berikut:
1.  Metode Observasi, melihat serta mempelajari permasalahan yang ada di lapangan yang berkaitan dengan objek yang diteliti.
2.  Metode  Kajian  Literatur,  mencari  bahan  yang  mendukung  dalam pendefinisian  masalah  melalui  buku-buku,  makalah, internet ,  yang  erat kaitannya dengan objek permasalahan.
3.  Data penelitian yang digunakan diperoleh langsung dari pihak PT.Akses Lintas  Nusantara  dari  hasil  observasi  dan  dengan  memintak  kebagian Adminstrasi  logistik.  Data  penelitian  yang  digunakan  diambil  dari  3 tahun yaitu 2017 dan 2019. Data yang digunakan adalah data penjualan paket kuota internet dengan 4 jenis paket inetrnet yaitu  SP WL CL1 GB / 3,5 GB / 4,5 GB, SP WL CL2 GB / 6 GB / 8 GB, SP WL CL4 GB / 11 GB /15 GB, SP WL CL8 21 GB.
Berikut  adalah  data  penelitian  yang  digunakan.  Data  penelitian  yang digunakan  diperoleh  langsung  dari  pihak  PT.Akses  Lintas  Nusantara  dari  hasil observasi dan dengan memintak kebagian Adminstrasi logistik.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Tabel 1. Data Penelitian
Produk Bulan Penjualan Tahun Produk Bulan Penjualan Tahun 2017 2018 2019 2017 2018 2019 SP WL CL1 GB / 3,5 GB / 4,5 GB Januari 15.502 3280  9.033 SP WL CL4 GB / 11 GB /15 GB Januari 12978  12.039  6.395 Februari 17.722  16700  15.512 Februari 5.687 3.500  4.967 Maret 4.039 4530  18.722 Maret 2.289  15.512  4.690 April 14.107  10.778  14.039 April 31.098  14.903  3.500 Mei 11.778 5.250  14.127 Mei 5.089 2.556  4.775 Juni 5.250 6.875  11.598 Juni 21.756 3.781  6.917 Juli 6.775 6.886  18.878 Juli 8.097 3.360  7.019 Agustus 6.886  11.934  21.489 Agustus 11.097 3.541  8.263 September 10.033  10.079  16.349 September 12.097 2.582  10.984 Oktober 15.512  10.328  17.467 Oktober 10.237 2.685  12.284 Nopember 16.722  11.988  19.185 Nopember 15.687 3.803  14.903 Desember 12.039  14.915  11.149 Desember 19.867 3.923  16.722 SP WL CL2 GB / 6 GB / 8 GB Januari 23.519  10.033  17.225 SP WL CL8 21 GB Januari 50 31 211 Februari 28.859  12.284  16.155 Februari 326 20 164 Maret 16.002  16.722  21.907 Maret 120 100 131 April 3.541  10.984  18.037 April 190 120 5 Mei 2.582 5.283  23.519 Mei 56 323 135 Juni 2.685 7.463  28.859 Juni 61 277 262 Juli 4.967 7.089  16.002 Juli 38 311 104 Agustus 4.690  11.307  19.290 Agustus 118 184 31 September 3.500  11.149  20.284 September 56 419 20 Oktober 4.775 9.829  26.697 Oktober 89 130 100 Nopember 20.284  14.009  25.608 Nopember 541 254 120 Desember 26.697  14.721  3.360 Desember 406 132 346

## 2.2. Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  ini,  peneliti  mengindetifikasi  penelitian  yang  akan  dilakukan dengan melakukan studi pustaka. Hal ini bertujuan untuk mengetahui metode apa yang akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang akan diteliti, serta mendapat dasar-dasar referensi yang kuat dalam menerapkan suatu metode yang akan digunakan didalam skripsi ini. Dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:
START Penelitihan Terdahulu Pengumulan Data Analisa Data Input Data Prediksi Hasil Prediksi END Periksa Data Prediksi Analisa Data TIDAK YA
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Keterangan dari gambar di atas adalah sebagai berikut : 1.   Menentukan penelitihan terdahulu dan yang terkait 2.   Proses pengumpulan data yang akan di uji.
3.   Proses analisa data yang akan di uji.
4.   Melakukan input Data Yang akan di Prediksi
5.   Periksa  data  yang  akan  di  prediksi  jika  berhasil  maka  akan  ke  proses  data Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  jika  Tidak  Maka  akan  kembali  ke Penginputan Data Prediksi
6.   Proses data yang akan di olah dengan metode K-Nearest Neighbor.
7.   Prediksi akan berhasil jika data tersebut akan falid.

## 2.3. Metode Penelitian
1)  Data Mining
Menurut  [1]  Data  mining  adalah  serangkai  proses  untuk  menggali  nilai tambahan  berupa  informasi  yang  selama  ini  tidak  di  ketahui  secara  manual dari  suatu  basis  data.  Informasi  yang  di  hasilkan  di  peroleh  dengan  cara mengekstraksi  dan  mengenali  pola  yang  penting  atau  menarik  data  yang terdapat  pada  basis  data.  Data  mining  terutama  di  gunakan  untuk  mencari pengetahuan  yang  terdapat  pada  basis  data  yang  besar  sehingga  sering disebut. Knowledge Discovery Database (KDD)[2][3].
2)  Metode K-Neraest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas  dari label  class pada  K-NN.  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  training  data. Algoritma  K-NN bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek dary query  instance ke training data untuk menentukan K-NN-nya [4]. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling dekat  dengan  objek tersebut.  Teknik ini  sangat  sederhana  dan  mudah diimplementasikan[5]. Mirip dengan teknik clustering, yaitu mengelompokkan suatu  data  baru  berdasarkan  jarak  data  baru  itu  ke  beberapa  data/tetangga terdekat. Pertama sebelum mencari jarak data ke tetangga adalah menentukan nilai  K  tetangga (neighbor) [4] . Lalu,  untuk  mendefinisikan  jarak  antara  dua titik yaitu titik pada data training dan titik pada data testing, maka digunakan rumus Euclidean dengan persamaan 1, sebagai berikut.
(    )     ∑ (       )
(1)
Keterangan: d (a,b)  jarak Eclidian x        : data 1 y        : data 2 i        : fitur ke – n        : jumlah Fitur
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
3) Rapidminer merupakan  salah  satu software untuk  pengolahan data  mining . Pekerjaan yang dilakukan oleh rapidminer text mining adalah berkisar dengan analisis  teks,  mengekstrak  pola-pola  dari dataset yang  besar mengkombinasikannya  dengan  metode  statistika,kecerdasan  buatan  dan database [6].
Aplikasi yang dibutuhkan  oleh  penulis untuk melakukan prediksi penjualan paket  kuota  internet  adalah  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  versi  5.3, berikut tampilan Rapidminer versi 5.3. terdapat pada gambar 2:
Gambar 2. Tampilan RapidMiner versi 5.3

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perhitungan Menggunakan Metode K-means
Data  yang  digunakan  adalah  data  penjualan  paket  kuota  internet  dengan  4 jenis paket internet. Data yang digunakan adalah data tahun 2017-2019. Adapun atribut yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Nama Produk, Kuant, dan Bulan. Lalu  dilakukan  tahap preprocessing untu  mengelompokkan  penjualan  produk berdasarkan  jumlah  penjualan  tiap  bulan  dan  tahunnya.    Kemudian  data  yang digunakan  diseleksi  dan  akan  digunakan  untuk  diolah  dalam  memprediksi penjualan  paket  kuota  internet  XL.  Berikut  adalah  data  penjualan  yang  sudah dikonversi:
Tabel 2. Tabel Penilaian Alternatif Bulan Tahun 2017  Tahun 2018  Tahun 2019 Januari 9 6 7 Februari 9 9 9 Maret 6 6 9 April 8 8 8 Mei 8 7 8 Juni 7 7 8 Juli 7 7 9 Agustus 7 8 9 September 8 8 9 Oktober 9 8 9 Nopember 9 8 9 Desember 8 8 7
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Selanjutnya dilakukan taham transformation. Tahap teransformation adalah tahap  membentuk  data  menjadi  data  training  dan  data  testing.  Proses pembentukan  data  training  berdasarkan  data  yang  ada,  data  harus  di  seleksi terlebih  dahulu  untuk  menentukan  atribut  mna  yang  dapat  mempengaruhi penjualan  terlaris  yang  disebut  data  target.  Adapun  data  traning yang  digunakan sebagai berikut:
Tabel 3. Data Training Penjualan Kartu Paket SP1 No  BL1  BL2  BL3  BL4  BL5  TARGET 1 9 9 6 8 8 7 2 9 6 8 8 7 7 3 6 8 8 7 7 7 4 8 8 7 7 7 8 5 8 7 7 7 8 9 6 7 7 7 8 9 9 7 7 7 8 9 9 8 8 7 8 9 9 8 6 9 8 9 9 8 6 9 10 9 9 8 6 9 6 11 9 8 6 9 6 8 12 8 6 9 6 8 7 13 6 9 6 8 7 7 14 9 6 8 7 7 7 15 6 8 7 7 7 8 16 8 7 7 7 8 8 17 7 7 7 8 8 8 18 7 7 8 8 8 8 19 7 8 8 8 8 8
Berdasarkan  tabel  3,  data  training  yang  digunakan  diambil  dari  2  tahun sebelumnya yaitu tahun 2017 dan 2018 dan dikelompokkan menjadi 2 yaitu data input dan data target. Data input adalah data penjualan dari bulan ke-1 sampai ke- 5, sehingga data target menggunakan data bulan ke-6 selanjutnya untuk bulan ke-2 hingga  bulan  ke-6  digunakan  sebagai  data  input  dengan  target  bulan  ke  7  dan begitu seterusnya. Hal yang sama juga dilakukan untuk data training kartu paket yang lain. Selanjutnya masuk kedalam tahap perhitungan menggunakan algoritma k-nn.  Berikut  adalah  Langkah-langkah  untuk  menyelesaikan  metode K-Nearest Neighbor :
a) Menentukan nilai k . Penentuan  nilai k tidak  memiliki  aturan.  Pada  penelitian  ini  nilai k yang digunakan adalah 2.
b) Menghitung jarak antara data training dan data testing yang ada pada tahap transformation  menggunakan  perhitungan Euclidean  Distance sebagai berikut: Kartu Paket SP1 d1= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) = 2
d2= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) = 2,2360
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
d3= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) = 2
d4= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) = 2,4494 d5= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) = 2,8284
d6= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) 3
d7= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) = 2,6457 d8= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) = 2,2360 d9= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) =2,8284 d10= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) =3,3166 d11= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) =3,7416 d12= √(     ) (     ) (     ) (     ) (     ) =3,7416 Cara  yang  sama  digunakan  untuk  mencari  nilai  dari  kartu paket  SP2,  SP4, dan SP8.
c) Kemudian  mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke  dalam  kelompok  yang mempunyai jarak euclid terkecil.
D3=2,  d19=2,  d3=2,2360,  d9=2,2360,  d18=2,4494,  d7=2,6457,  d4=2,8284, d15=2,8284, d17=3, d6=3,3166, d5=3,7416, d10=3,7416
d) Menentukan  kelompok  data  hasil  uji  berdasarkan  label  mayoritas  dari k tetangga terdekat, dengan nilai k = 3 maka diambil dua jarak terkecil yaitu d1, d2, dan d3.
e) Dengan  menggunakan  kategori Nearest  Neighbor yang  paling  mayoritas maka  dapat  diprediksikan  peningkatan  jumlah  penjualan  pada  priode berikutnya. Untuk penjualan kartu paket SP1 yaitu d1, d2, dan d3 (Januari, Februari, Maret), SP2 yaitu d5,d6, dan d7 (Mei, Juni, Juli), SP4 yaitu d10,d11, dan  d12  (Oktober,November,  Desember),  dan  SP8  yaitu  d1,d2  dan  d12 (Januari, Februari, Desember).
f) Accuracy dari perhitungan manual Precision = = = 0,80 = 80%
Recall = = = 0,70 = 70%
Accuracy = = = 0,73428 = 71,43%
Berdasarkan  hasil  akhir  yang  diperoleh,  maka  didapat  alternatif dengan nilai
=  1,  alternatif dengan  nilai =  0,  alternatif dengan  nilai =  3, alternatif dengan nilai = 3, alternatif dengan nilai = 0. Sehingga masker wajah terbaik adalah GR dengan kode Alternatif A 4. Berikut adalah hasil penggujian data menggunakan system berbasis web.
Berdasarkan dari penjelasan diatas mengenai tahap-tahap penggunaan serta hasil yang telah ditampilkan maka selanjutnya membahas mengenai validasi data yang  digunakan  dengan tools  rapidminer .  Adapun  hasil  dari accuracy dari performance vextor sebesar 71,34% dengan proses accuracy sebagai berikut:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 3. Model Sub Proses Clasification K-Nearest Neighbor
Berikut adalah hasil accuracy dapat dilihat pada gambar 4.9:
Gambar 4. Hasil Accuracy Keterangan :
1.  Jumlah prediksi produk SP1 dan kenyataannya benar produk SP1 adalah
2 record .
2. Jumlah prediksi produk SP1 dan kenyataannya benar produk SP2 adalah
2 record .
3. Jumlah prediksi produk SP2 dan kenyataannya benar produk SP2 adalah 2 record .
4. Jumlah prediksi produk SP2 dan kenyataannya benar produk SP4 adalah 1 record .
5.  Jumlah prediksi produk SP2 dan kenyataannya benar produk SP1 adalah 1 record .
6.  Jumlah prediksi produk SP4 dan kenyataannya benar produk SP4 adalah 3 record .
7. Jumlah prediksi produk SP8 dan kenyataannya benar produk SP8 adalah
3 record .
Berdasarkan  gambar  diatas,  pemodelan  yang  telah  di  proses  menggunakan tools rapidminer selain menghasilkan dalam bentu pola pemodelan ini juga dapat mengetahui keakuratan data. Berikut perbandingan dari perhitungan manual dan rapidminer.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Manual dan Rapidminer No  Produk  Manual Rapidminer 1 SP 1 Januari Februari Januari Maret
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 111-119 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Maret
2 SP2 Mei Juni Juli Mei Desember 3 SP4 Oktober November Desember Oktober November Desember 4 SP 8 Januari Februari Desember Januari Februari Maret Accuracy 71,43% 71,43%
Accuracy data  yang  didapat  sebesar  71,43%  dengan  menggunakan  tools rapidminer. Secara manual accuracy yang diperoleh sebesar 71,43%.

## 4.  SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  menggunakan  algoritma k-nearest neighbor dengan menggunakan data yang diolah berdasarkan tahapan knowladge discovery  in  database  (KDD). Berdasarkan  hasil  perhitungan  data  mining menggunakan teknik klasifikasi dan algoritma k-nearest neighbor, didapatkan hasil prediksi  penjualan  kartu  paket  kuota  internet  dengan  4  jenis  paket  internet  dan data  yang  digunakan  pada  tahun  2017  –  2019  yang  dimana  atribut  terdiri  dari Nama  Produk,  Kuant,  dan  Bulan  kemudian  berdasarkan  nilai  akurasi  terhadap prediksi penjualan produk untuk tahun 2020 yaitu sebesar 71,43% dan telah diuji menggunakan tools Rapid Miner . 5.0.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  R.  Vulandari,  “Tahapan  Data  Mining,”  In Data  Mining,  Teori  Dan  Aplikasi Rapirminer , 2017.
[2] D.  N.  Batubara  And  A.  P. Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Tingkat Kepuasan Pengunjung Taman Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” Komik (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 3, No. 1, Pp. 588–592, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1664.
[3] A.  Muzakir  And  R.  A.  Wulandari,  “Model  Data  Mining  Sebagai  Prediksi  Penyakit Hipertensi Kehamilan Dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J. Informatics , Vol. 3, No. 1, Pp. 19–26, 2016, Doi: 10.15294/Sji.V3i1.4610.
[4] Hasmawati,  Nangi,  Jumadil,  And  M.  Muchtar,  “Aplikasi  Prediksi  Penjualan  Barang Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  (Studi  Kasus  Tumaka  Mart),” Semantik , Vol. 3, No. 2, Pp. 151–160, 2017.
[5] N. N. Dzikrulloh And B. D. Setiawan, “Penerapan Metode K – Nearest Neighbor ( Knn )  Dan  Metode  Weighted  Product  (  Wp  )  Dalam  Penerimaan  Calon  Guru  Dan Karyawan  Tata  Usaha  Baru  Berwawasan  Teknologi  (  Studi  Kasus :  Sekolah Menengah Kejuruan Muhammadiyah 2 Kediri ),” Vol. 1, No. 5, Pp. 378–385, 2017.
[6] M. Faid, M. Jasri, And T. Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka Dan  Rapidminer  Dalam  Algoritma  Klasifikasi,” Teknika ,  2019,  Doi:
10.34148/Teknika.V8i1.95.