## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.274

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI STOK OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS DI APOTEK KLINIK PRATAMA YAKRIJA
Hariansyah 1 , Rizal 2* , Tupan Tri M 3 , Ray Orlando 4
1,2,4 Program Studi Teknik Informatika
3 Program Studi Sistem Informasi
1,2,3,4 Sekolah Tinggi Manajemn Informatika & Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia. Correspondence email : rieva20503@gmail.com
Article history: Submission date: June-24-2024       Revised date: June-29-2024      Published date: June-30-2024

## ABSTRACT
Pharmacies  and  drug  stores  are  places  where  consumers  can  buy  medicine.  Pharmacies  usually  have  licensed pharmacists who provide advice on medication use, provide consultation services, and fill prescriptions. Drug stores generally provide over-the-counter medicines without a prescription. The drug sales industry refers to the economic sector related to the production, distribution, and sale of drugs. Pratama Yakrija Clinic Pharmacy is located at Jalan Anggrek Rosliana VII No. D24, Kemanggisan, Palmerah District, West Jakarta City. It is a clinical pharmacy that serves various drug and health product needs for patients. As an active pharmacy, Pratama Yakrija Clinical Pharmacy aims  to  improve  service  to  patients  and  efficiency  in  managing drug  supplies.  Drug  sales  in  pharmacies  are  often influenced by various factors, such as seasons, health trends, promotions, and changes in consumer behavior. The problem at the Yakrija clinic is that the supply of medicines that are needed by the community are often empty, while medicines that are less needed are in abundance in the warehouse. The unavailability of the medicine needed certainly disappointed the people who at that time really needed the medicine. Meanwhile, an abundance of drugs that are not needed will cause losses because the drugs have expired due to being stored in the warehouse for too long. The aim of the research is to predict the stock of selling and unselling drugs and to determine the level of accuracy of the K- Nearest Neighbors algorithm in predicting drug stock at the Pratama Yakrija clinic pharmacy. The author uses the K- Nearest Neighbors algorithm in this research. By using accurate predictions, Pratama Yakrija Clinical Pharmacy can identify drug sales trends and patterns, and plan more effective marketing strategies. Pharmacies can also avoid losses caused by unsold stock or shortages of drugs that customers are interested in. The research results of the K-Nearest Neighbors algorithm can be used to predict selling and unsold drug stocks and the accuracy level of the K-Nearest Neighbors algorithm is 91.08%.
Keywords: K-Nearest Neighbors, Pratama Yakrija Clinic Pharmacy, Medicine Stock, Accuracy Level.

## ABSTRAK
Apotek dan toko obat merupakan tempat-tempat di mana konsumen dapat membeli obat. Apotek biasanya memiliki apoteker yang berlisensi yang memberikan nasihat mengenai penggunaan obat, menjalankan layanan konsultasi, dan mengisi resep obat. Toko obat umumnya menyediakan obat-obatan yang dijual bebas tanpa resep. Industri penjualan obat merujuk pada sektor ekonomi yang terkait dengan produksi, distribusi, dan penjualan obat. Apotek Klinik Pratama Yakrija beralamat di Jalan Anggrek Rosliana VII No. D24, Kemanggisan, Kecamatan Palmerah, Kota Jakarta Barat. Merupakan sebuah apotek klinik yang melayani berbagai kebutuhan obat dan produk kesehatan bagi pasien. Sebagai apotek yang aktif, Apotek Klinik Pratama Yakrija memiliki tujuan untuk meningkatkan pelayanan kepada pasien dan efisiensi  dalam  pengelolaan  persediaan  obat.  Penjualan  obat  di  apotek  seringkali  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor, seperti musim, tren kesehatan, promosi, dan perubahan perilaku konsumen. Permasalahan yang ada pada klinik yakrija adalah  persediaan  obat  yang  sedang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  seringkali  stoknya  kosong  sedangkan  obat  yang kurang dibutuhkan justru stoknya melimpah di gudang. Ketidaktersediaan obat yang dibutuhkan, tentunya membuat kecewa  masyarakat  yang  saat  itu  sedang  sangat  membutuhkan  obat  tersebut.  Sedangkan  melimpahnya  obat  yang kurang  dibutuhkan  akan  menimbulkan  kerugian  karena  obat  sudah  kadaluwarsa  akibat  terlalu  lama  tersimpan  di gudang.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  memprediksi  stok  obat  laku  dan  tidak  laku  dan  untuk  mengetahui  tingkat
VOL. 9 No. 1 Juni 2024
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
akurasi algoritma K-Nearest Neighbors dalam memprediksi stok obat pada apotek klinik pratama yakrija. Algoritma K-Nearest Neighbors yang penulis gunakan pada penelitian ini. Dengan menggunakan prediksi yang akurat, Apotek Klinik Pratama Yakrija dapat mengidentifikasi tren dan pola penjualan obat, serta merencanakan strategi pemasaran yang  lebih  efektif.  Apotek  juga  dapat  menghindari  kerugian  yang  disebabkan  oleh  stok  yang  tidak  terjual  atau kekurangan  obat  yang  diminati  oleh  pelanggan.  Hasil  Penelitian  algoritma K-Nearest  Neighbors dapat  digunakan Untuk memprediksi stok obat laku dan tidak laku dan tingkat akurasi algoritma K-Nearest Neighbors adalah sebesar 91,08%.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbors, Apotek Klinik Pratama Yakrija, Stok Obat, Tingkat Akurasi.

## PENDAHULUAN
Teknologi pada zaman sekarang terjadi dengan pesat dan memiliki dampak yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan  tak  terkecuali  bagi  industri  penjualan  obat. Peran  teknologi  telah  memungkinkan  otomatisasi berbagai aspek dalam penjualan obat. Mulai dari proses inventarisasi  dan  manajemen  stok  hingga  pengelolaan resep elektronik, teknologi telah mengurangi ketergantungan  pada  proses  manual  yang  rentan terhadap  kesalahan  dan  waktu  yang  lebih  lama (Jogiyanto, 2018).
Apotek  dan  toko  obat  merupakan  tempat- tempat di mana konsumen dapat membeli obat. Apotek biasanya  memiliki  apoteker  yang  berlisensi  yang memberikan  nasihat  mengenai  penggunaan  obat, menjalankan layanan konsultasi, dan mengisi resep obat. Toko  obat  umumnya  menyediakan  obat-obatan  yang dijual bebas tanpa resep. Industri penjualan obat merujuk pada  sektor  ekonomi  yang  terkait  dengan  produksi, distribusi,  dan  penjualan  obat.  Industri  ini  melibatkan berbagai  pemangku  kepentingan,  termasuk  produsen obat,  distributor,  apotek,  dan  toko  obat  (Indriyani  & Indarti, 2019).
Apotek  Klinik  Pratama  Yakrija  beralamat  di Jalan  Anggrek  Rosliana  VII  No.  D24,  Kemanggisan, Kecamatan  Palmerah,  Kota  Jakarta  Barat.  Merupakan sebuah apotek klinik yang melayani berbagai kebutuhan obat dan produk kesehatan bagi pasien. Sebagai apotek yang  aktif,  Apotek  Klinik  Pratama  Yakrija  memiliki tujuan untuk meningkatkan pelayanan kepada pasien dan efisiensi  dalam  pengelolaan  persediaan  obat. Penjualan obat  di  apotek  seringkali  dipengaruhi  oleh  berbagai faktor,  seperti  musim,  tren  kesehatan,  promosi,  dan perubahan  perilaku  konsumen.  Memahami  pola penjualan  dan  mampu  memprediksi  permintaan  obat yang  akan  datang  dapat  membantu  apotek  dalam perencanaan  stok,  pengadaan  obat,  dan  pengelolaan persediaan yang lebih efektif. Data Mining adalah proses ekstraksi  atau  penggalian  informasi  yang  berguna  dari kumpulan data besar (Dewi & Budiawan, 2018).
Tujuan  dari  data  mining  adalah  menemukan pola-pola  tersembunyi,  hubungan,  atau  wawasan  yang mungkin  sulit  untuk  dideteksi  melalui  analisis konvensional.  Ini  melibatkan  penggunaan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pengolahan data untuk mengidentifikasi dan menganalisis pola dalam data (Sidik et al., 2022).
K-Nearest Neighbors (KNN) adalah salah satu algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk memecahkan  masalah  klasifikasi  dan  regresi.  Secara khusus, KNN adalah algoritma klasifikasi, yang berarti ia digunakan untuk  memprediksi  kelas atau label dari data  baru  berdasarkan  data  yang  telah  terkumpul sebelumnya.  K -Nearest  Neighbors (KNN)  adalah metode  sederhana  yang  sering  digunakan  untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini memprediksi kelas dari  data  baru  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  'K' tetangga terdekat (Kurniawan & Saputra, 2019).
Dengan menerapkan algoritma K-NN pada data penjualan obat di Apotek Klinik Pratama Yakrija, dapat dibangun  model  prediktif  yang  dapat  memperkirakan permintaan obat di masa depan berdasarkan data historis penjualan dan faktor-faktor lain yang relevan. Model ini akan membantu  apotek dalam mengoptimalkan persediaan  obat  mereka,  menghindari  kekurangan  atau kelebihan stok yang tidak diinginkan, dan meningkatkan pelayanan kepada pelanggan (Irwansyah et al, 2023).
Permasalahan  yang  ada  pada  klinik  yakrija adalah  persediaan  obat  yang  sedang  dibutuhkan  oleh masyarakat  seringkali  stoknya  kosong  sedangkan  obat yang  kurang  dibutuhkan  justru  stoknya  melimpah  di gudang.  Ketidaktersediaan  obat  yang  dibutuhkan, tentunya  membuat  kecewa  masyarakat  yang  saat  itu sedang  sangat  membutuhkan  obat  tersebut.  Sedangkan melimpahnya  obat  yang  kurang  dibutuhkan  akan menimbulkan  kerugian  karena  obat  sudah  kadaluwarsa akibat terlalu lama tersimpan di gudang (Asrul Sani et al, 2021).  Dengan  menggunakan  prediksi  yang  akurat, Apotek  Klinik  Pratama  Yakrija  dapat  mengidentifikasi tren dan pola penjualan obat, serta merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.274
Apotek juga dapat menghindari kerugian yang disebabkan oleh stok yang tidak terjual atau kekurangan obat  yang  diminati  oleh  pelanggan  (Wiranata  et  al., 2023).
Melalui  Analisa  Algoritma  K-NN,  Apotek Klinik  Pratama  Yakrija  berharap  dapat  meningkatkan efisiensi  operasional,  meminimalkan  risiko  kelebihan atau kekurangan stok, meningkatkan kepuasan pelanggan,  dan  meraih  keuntungan  yang  lebih  baik melalui prediksi yang lebih akurat dalam penjualan obat (Budiyantara et al, 2020).

## METODE PENELITIAN

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini akan dijelaskan secara lebih rinci sebagai berikut:
1. Wawancara
Dalam  perihal  ini  penulis  melaksanakan  metode pengumpulan  informasi  dengan  wawancara  untuk melengkapi data pada penelitian. Penulis melaksanakan  wawancara  kepada  bagian  admin penjualan obat (Wiranata et al, 2020).
2. Observasi Dalam  perihal  ini  penulis  melaksanakan  obsevasi pada  Apotek  Klinik  Pratama  Yakrija  ataupun pengamatan secara langsung untuk mengamati serta mengumpulkan  informasi  dan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini (Permatasari et al., 2021).
3. Studi Pustaka Studi pustaka adalah proses penelusuran, penelaahan, dan sintesis literatur yang relevan yang telah  diterbitkan  sebelumnya  tentang  topik  atau  isu tertentu. Ini melibatkan membaca, menganalisis, dan menginterpretasikan  sumber-sumber  yang  ada, seperti  buku,  jurnal  ilmiah,  makalah  konferensi, laporan  penelitian,  atau  sumber-sumber  elektronik lainnya  yang  terkait  dengan  topik  penelitian  yang penulis sedang kerjakan (Muryono et al, 2020).

## Langkah – Langkah Penelitian
Langkah-langkah penelitian adalah serangkaian tahapan yang  harus  diikuti  dalam  melakukan  penelitian  ilmiah atau  penelitian  dalam  berbagai  bidang  studi.  Langkah- langkah  ini  membantu  peneliti  dalam  merencanakan, melaksanakan,  dan  melaporkan  penelitian  dengan metode  yang  terorganisir  dan  sistematis  (Irwansyah  et al.,  2022).  Berikut  adalah  langkah-langkah  penelitian yang penulis lakukan dapat dilihat pada gambar 1:
Hipotesis Pengumpulan Data Pembersihan dan Persiapan Data Pemilihan Variabel dan Fitur Pelatihan Model Pemilihan Model dan Algoritma Perancangan Identifikasi Masalah Tujuan Penelitian Literature Review Evaluasi Model Hasil dan Kesimpulan Mulai Selesai
Sumber : (Hariansyah, 2024) Gambar 1. Langkah-Langkap Penelitian
Langkah langkah penelitian pada gambar 1 diatas dimulai dari:
1. Identifikasi Masalah Penelitian: Menentukan  topik  penelitian  dan  identifikasi masalah yang ingin diteliti.
2. Tujuan Penelitian: Menentukan tujuan dari penelitian yang dilakakukan dan  apa  yang  ingin  dicapai  sesuai  dengan  topik penelitian.
3. Review Literatur: Menelusuri  literatur  ilmiah  terkait  dengan  topik penelitian yang penulis lakukan.
4. Hipotesis: Digunakan untuk menguji dan mengkonfirmasi atau menolak  asumsi  dalam  penelitian  yang  penulis lakukan.
5. Pengumpulan Data: Kumpulkan  data  sesuai  dengan  metode  yang  telah Anda tentukan. Pastikan data yang Anda kumpulkan akurat dan relevan dengan masalah penelitian.
6. Pembersihan dan Persiapan Data: Melakukan pembersihan data untuk mengatasi nilai- nilai  yang  hilang,  outlier,  atau  data  yang  tidak konsisten.
VOL. 9 No. 1 Juni 2024
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
7. Pemilihan Variabel dan Fitur:
Menentukan variabel dan fitur yang akan digunakan dalam model prediksi. Variabel yang digunakan ada empat  yaitu  nama  obat,  jumlah  penjualan,  rencana pengadaan dan Ketagori sebagai label klasifikasi.
8. Pemilihan Model dan Algoritma: Pilih  algoritma k-Nearest  Neighbors sebagai  model untuk  memprediksi penjualan obat dan menentukan parameter yang sesuai untuk model penelitian ini.
9. Perancangan. Melakukan  perancangan/  mendesai  sistem  yang berjalan dan sistem usulan yang baru pada penelitian ini.
10. Pelatihan Model:
Menggunakan  data  yang  telah  dipersiapkan  untuk melatih model k-Nearest Neighbors dan menggunakan teknik
cross-validation untuk mengevaluasi kinerja model.
11. Evaluasi Model: Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  akurasi sebagai evaluasi model.
12. Hasil dan Kesimpulan: Penulis dapat mengetahui hasil dan kesimpulan pada penelitian yang penulis lakukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Proses Pengolahan Data Mining
Proses pengolahan data mining menggunakan algoritma K-NN  pada  RapidMiner  melibatkan  beberapa  langkah utama,  berikut  adalah  langkah-langkah  yang  umumnya dilakukan:
1. Persiapan Data:
a. Impor  Data : Impor  data mentah  yang  akan digunakan dalam proses pengolahan data mining. Data  dapat  di impo r  bisa  dari  berbagai  sumber, seperti file CSV, Excel, atau database.
b. Pembersihan  Data:  Lakukan  pembersihan  data untuk mengatasi data yang hilang, duplikat, atau tidak  valid.  Hal  ini  penting  untuk  memastikan kualitas data yang digunakan dalam analisis.
c. Pemilihan  Fitur:  Jika  diperlukan,  lakukan pemilihan  fitur  untuk  memilih  subset  fitur  yang paling relevan untuk analisis K-NN.
2. Pelatihan Model:
a. Buat Proses Analisis: Membuat proses analisis di RapidMiner  yang  mencakup  aliran  kerja  untuk melatih model K-NN.
b. Pengaturan  Model  K-NN:  Mengonfigurasi pengaturan  model  K-NN,  seperti tipe distribusi yang  akan  digunakan  (misalnya, Gaussian, multinominal ,  atau binominal )  dan  penanganan probabilitas nol .
c. Pembagian  Data:  Membagi  data  menjadi  data pelatihan  ( training  set )  dan  data  pengujian ( testing set ) untuk evaluasi kinerja model.
d. Pelatihan Model: Melatih model K-NN menggunakan data pelatihan yang telah dipilih.
3. Evaluasi Model:
a. Evaluasi  Kinerja:  Menggunakan  data  pengujian, evaluasi  kinerja  model  K-NN  dengan  metrik evaluasi seperti akurasi, dan matriks kebingungan ( confusion matrix )
b. Validasi  Silang:  Untuk  menguji  keandalan  dan generalisasi  model,  validasi  silang  ( cross- validation ) atau K-Fold dapat digunakan dengan membagi  data  menjadi  beberapa  subset  dan melatih serta menguji model berulang kali dengan subset yang berbeda.
4. Penggunaan Model:
a. Aplikasi  Model:  Setelah  model  dilatih  dan dievaluasi,  model  K-NN  yang  optimal  dapat digunakan untuk memprediksi
atau mengklasifikasikan data baru.
b. Visualisasi  Hasil:  Visualisasikan  hasil prediksi atau klasifikasi model menggunakan grafik atau laporan yang relevan.

## Data Mentah Daftar Penjualan Obat
Data  mentah  pada  data  mining  adalah  data  awal  yang belum  diolah  atau  diproses  untuk  tujuan  analisis.  Data mentah sering kali berasal dari berbagai sumber, seperti basis data , file teks , file CSV, file Excel , atau sumber data lainnya. Data mentah dapat berupa sekumpulan catatan atau entri yang mencakup berbagai variabel atau atribut. Setiap  entri  dalam  data  mentah  mungkin  memiliki beberapa  atribut  yang  berbeda,  seperti  nama,  usia, alamat, tanggal, nilai, kategori, atau atribut lainnya yang relevan dengan tujuan analisis yang diinginkan.
Sumber : (Hariansyah, 2024)
Gambar 2. Contoh Data Mentah Daftar Penjualan Obat

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.274
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## DataSet Penjualan Obat
Dataset penjulan obat ini yang dimasukkan atau diproses kedalam tools Rapidminer.  Dapat  dilihat  pada  gambar berikut ini:
Tabel 1. Contoh DataSet Penjualan Obat
Nama Obat Jumlah Penjulan Rencana Pengadaan Katagori Acyclovir Cream 5 mg 25 25 Laku Acyclovir Cream 5 MG ( LACYVIR ) 0 30 tube Laku Acyclovir Tab 200 mg ( ACIFAR ) 0 0 Tidak Laku Acyclovir Tab 400 mg HJ 0 200 Laku Acyclovir 400 mg ( ACIFAR )@30 tab 30 200 Laku Ailin Tetes Mata 0 0 Tidak Laku Alkohol 60 ML 0 0 Tidak Laku Alkohol 100 ml 0 0 Tidak Laku Allopurinol Tab 100 mg 100 100 Laku Allopurinol Tab 300 mg 0 100 Laku Sumber : (Hariansyah, 2024)

## Desain Proses Algoritma K-NN
Berikut  ini  merupakan  desain  evaluasi  model  K-NN menggunakan tools rapidminer  dapat  dilihat  pada gambar dibawah.
Sumber : (Hariansyah, 2024) Gambar 3. Desain Proses Algoritma K-NN
Berdasarkan  gambar diatas  yaitu pada gambar 3.  desain  proses  algoritma  K-NN.  Berikut  adalah penjelasannya:
1. Read  Excel digunakan  untuk  memuat  atau memasukkan  data  dengan  format  atau  type  data Microsoft excel.
2. Splite  Data  digunakan  untuk  membagi  dataset  (534 data) menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji. Data  latih  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  374  data dan data uji sebanyak 160 data.
3. K-NN digunakan sebagai algoritma klasifikasi pada penerapan data mining untuk memprediksi stok obat di Apotek Klinik Pratama Yakrija.
4. Apply  Model  digunakan  untuk  membuat  prediksi atau klasifikasi pada data baru.
5. Performance digunakan  untuk  menganalisis  atau memproses  data  excel  yang  telah  diinput,  sehingga nantinya  menghasilkan output berupa  persentase akurasi.

## Langkah-Langkah Perhitungan Algoritma K-NN
Berikut  ini  merupakan  Langkah-Langkah  perhitungan mengunakan algoritma K-NN untuk menentukan  untuk memprediksi stok obat di apotek klinik pratama yakrija :
1. Menentukan Data Latih atau Data Training Tabel 2. Data Training DATA LATIH (TRAINING) Nama Obat Jumlah Penjualan Rencana Pengadaan Katagori 1 25 25 Laku 1 0 30 Laku 1 0 0 Tidak Laku 1 30 200 Laku 2 0 0 Tidak Laku 3 0 0 Tidak Laku 4 100 100 Laku 4 0 100 Laku 5 150 300 Laku 6 10 20 Laku Sumber : (Hariansyah, 2024)
Langkah  pertama  adalah  menentukan  data training yang terdiri dari 374 data. Pada tabel 2 tersebut merupakan contoh 10 data training yang digunakan pada penelitian ini dan juga nama obat di rubah dalam bentuk numerik.
2. Melakukan  Perhitungan  Normalisasi  Data  Untuk Menyelaraskan Data Dengan Interval Angka 0 - 1.
Tabel 3. Perhitungan Normalisasi Data Pada Data Training Max 219 12900 7200 Min 1 0 0 No Nama Obat Jumlah Penjualan Rencana Pengadaan Ketag ori 1 0 0,001937984 0,003472222 Laku 2 0 0 0,004166667 Laku 3 0 0 0 Tidak Laku 4 0 0,002325581 0,027777778 Laku 5 0,004587156 0 0 Tidak Laku 6 0,009174312 0 0 Tidak Laku
VOL. 9 No. 1 Juni 2024
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Max 219 12900 7200 Min 1 0 0 No Nama Obat Jumlah Penjualan Rencana Pengadaan Ketag ori 7 0,013761468 0,007751938 0,013888889 Laku 8 0,013761468 0 0,013888889 Laku 9 0,018348624 0,011627907 0,041666667 Laku 10 0,02293578 0,000775194 0,002777778 Laku
Sumber : (Hariansyah, 2024)
Langkah kedua adalah melakukan perhitungan normalisasi  data  untuk  menyelaraskan  data  dengan interval angka 0  - 1 yang terdiri dari 374 data. Dengan cara  menentukan  nilai  maximum  dan  minimum  pada setiap atribut. Pada tabel  3. tersebut  merupakan contoh 10  data  perhitungan  normalisasi  yang  digunakan  pada penelitian ini.
3. Menentukan data uji atau data testing. Tabel 4. Data Testing
DATA UJI (TESTING ) No Nama Obat Jumlah Penjualan Rencana Pengadaan Katagori 1 1 0 30 Laku 2 1 0 0 Tidak Laku 3 2 0 0 Tidak Laku 4 3 100 100 Laku 5 4 700 2000 Laku 6 5 0 120 Laku 7 6 2 10 Tidak Laku 8 7 100 100 Laku 9 8 0 0 Tidak Laku 10 9 0 0 Tidak Laku Sumber : (Hariansyah, 2024)
Langkah ketiga adalah menentukan data testing yang  terdiri  dari  160  data.  Pada  tabel  4  tersebut merupakan contoh 10 data testing yang digunakan pada penelitian ini.
4. Melakukan Normalisasi Pada Data Uji Seperti Tahap 2.
Tabel 5. Perhitungan Normalisasi Data Pada Data Testing Max 121 5000 5000 Min 1 0 0 No Nama Obat Jumlah Penjualan Rencana Pengadaan Katagori 1 0 0 0,006 Laku 2 0 0 0 Tidak Laku 3 0,008333333 0 0 Tidak Laku 4 0,016666667 0,02 0,02 Laku 5 0,025 0,14 0,4 Laku 6 0,033333333 0 0,024 Laku 7 0,041666667 0,0004 0,002 Tidak Laku
Max 121 5000 5000 Min 1 0 0 No Nama Obat Jumlah Penjualan Rencana Pengadaan Katagori 8 0,05 0,02 0,02 Laku 9 0,058333333 0 0 Tidak Laku 10 0,066666667 0 0 Tidak Laku Sumber : (Hariansyah, 2024) Langkah keempat adalah melakukan perhitungan normalisasi data untuk menyelaraskan data dengan  interval  angka  0  -1  yang  terdiri  dari  160  data. Dengan cara menentukan nilai maximum dan minimum pada  setiap  atribut.  Pada  tabel  5  tersebut  merupakan contoh 10 data perhitungan normalisasi yang digunakan pada penelitian ini.
5. Menghitung Euclidean  Distance Pada  Masing- Masing Data Uji.
Tabel 6. Menghitung Euclidean Distance Data Uji  1 Data Uji 2 Data Uji 3 0,003185191 0,0039764 0,009233448 0,004166667 0,0093169 0,030470842 0,008333333 0,0328295 0,424529151 0,025507973 0,3976539 0,033627237 0,424283731 0,0374479 0,037135564 0,034053756 0,0325563 0,049666254 0,031210524 0,0387375 0,047324887 0,041839896 0,0466857 0,054697909 0,058907523 0,0648533 0,067007657 0,043825876 0,052266 0,595274549 Sumber : (Hariansyah, 2024)
Langkah  kelima  adalah  menghitung euclidean distance pada  masing-masing  data  uji  berdasarkan  3 atribut  yang  digunakan  yaitu  nama  obat,  jumlah penjualan, dan rencana pengadaan. Pada tabel 6 tersebut merupakan  contoh  10  data  perhitungan euclidean distance yang digunakan pada penelitian ini.
6. Menentukan  Nilai  K  dengan  Mengambil  Nilai Terkecil  Dari Distance Sesuai  K  atau  Tetangga Terdekat.
Tabel 7. Menentukan Nilai K atau Tetangga Terdekat
No Uji Ke 1 Uji Ke 2 Uji Ke 3 10 10 10 1 Laku Laku Laku 2 Tidak Laku Tidak Laku Tidak Laku 3 Tidak Laku Tidak Laku 4 Laku Laku

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.274
No Uji Ke 1 Uji Ke 2 Uji Ke 3 10 10 10 5 Laku Laku 6 Laku Laku Laku 7 Tidak Laku Tidak Laku Tidak Laku 8 Laku Laku Laku 9 Tidak Laku Tidak Laku Tidak Laku 10 Tidak Laku Tidak Laku Sumber : (Hariansyah, 2024)
Langkah  keenam  adalah  menentukan  nilai  k dengan  mengambil  nilai  terkecil  dari distance sesuai  k atau  tetangga  terdekat.  Pada  penelitian  ini  penulis melakukan pengujian 10 kali pada uji 1, uji 2, dan uji 3.

## Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  pada  penerapan  data  mining  untuk memprediksi  stok  obat  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbors di  Apotek  Klinik  Pratama  Yakrija, yaitu  hasil  evaluasi  model  K-NN ,  performavector dari hasil  akurasi,  dan  evaluasi  model  pengujian confusion matrix.

## Hasil Evaluasi Model K-NN
Berikut  ini  merupakan  hasil  evaluasi  model  K-NN menggunakan tools rapidminer  dapat  dilihat  pada gambar dibawah.
Sumber : (Hariansyah, 2024) Gambar 4. Hasil Evaluasi Model K-NN Menggunakan Tools RapidMiner
Berdasarkan  gambar  diatas  yaitu  pada  gambar 4.  hasil  evaluasi  model  K-NN  menggunakan tools rapidminer memperoleh hasil akurasi sebesar 91,08%.
PerformaVector Dari Hasil Akurasi Berikut ini merupakan hasil PerformaVector Dari Hasil Akurasi menggunakan tools rapidminer dapat dilihat pad gambar dibawah.
Sumber : (Hariansyah, 2024) Gambar 5. PerformaVector Dari Hasil Akurasi
Evaluasi Model Pengujian Confusion Matrix Berikut adalah perhitungan akurasi gambar di atas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 36+107 36+107+7+7 = 143 157 = 0,9108 = 91,08%.....................................(1)
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  K-NN  pada rapidminer dengan evaluasi model pengujian confusion matrix memiliki  hasil  akurasi  yang  sama  atau  sesuai yaitu sebesar 91,08%.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan sebagai berikut:
1. Algoritma K-Nearest  Neighbors dapat  digunakan Untuk  memprediksi  stok  obat  laku  dan  tidak  laku berdasarkan  dataset  yang  digunakan  pada  apotek klinik pratama yakrija.
2. Tingkat  akurasi  algoritma K-Nearest  Neighbors dalam  memprediksi  stok  obat  pada  apotek  klinik pratama yakrija adalah sebesar 91,08% berdasarkan data uji ( data training ) sebanyak 160 data.

## DAFTAR PUSTAKA
Ade Davy Wiranata, & Irwansyah, Agus Budiyantara, A. S.  (2020).  Employee  Candidate  Selection  Using the  Saw  and  Topsis. Infotech:  Journal  of Technology
Information , 3 (1), 22–35.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30813/jbase.v3
i1.2060
Agus  Budiyantara;  Irwansyah;  Egi  Prengki;  Pandi Ahmad Pratama; Ninuk Wiliani. (2020).
Komparasi Algoritma Decision Tree , Naive Bayes Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi
VOL. 9 No. 1 Juni 2024
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Mahasiswa Lulus. Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi  Komputer  (JITK) , 5 (2),  265–270. https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/jitk/a rticle/view/1214
Asrul  Sani,  Nur  Nawaningtyas  Pusparini,  Agus Budiyantara, Irwansyah, A. H. (2021). Investigating  Readiness  Attitude  Toward  Using Mobile. Jurnal  Riset  Informatika , 3 (3),  211–218. https://doi.org/https;//doi.org/10.34288/jri.v3i3.23 3
Dewi,  M.  C.,  &  Budiawan,  R.  (2018). Aplikasi Penjualan  Dan  Pembelian  Obat  Di  Apotek  Nusa Farma . 4 (3), 1730–1736.
Hariansyah.  (2024). Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Stok  Obat  Menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbors  Di  Apotek  Klinik  Pratama Yakrija .
Indriyani,  N.,  &  Indarti,  I.  (2019).  Analisa  dan Implementasi  Sistem  Informasi  Penjualan  Obat Berbasis  Web  Pada  Apotik  Rakyat  Bekasi. Paradigma  -  Jurnal  Komputer  Dan  Informatika , 21 (2), 215–220. https://doi.org/10.31294/p.v21i2.6353
Irwansyah,  Ade  Davy  Wiraanata,  T.  T.  M.  (2023). Komparasi  algoritma  decision  tree,  naive  bayes dan k- nearest neighbor untuk menentukan kualitas udara di provinsi dki jakarta. Infotech: Journal of Technology Information , 9 (2), 193–198. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.203
Irwansyah,  I.,  Wiranata,  A.  D.,  Muryono,  T.  T.,  & Budiyantara,  A.  (2022).  Sistem  Pakar  Deteksi Kerusakan  Jaringan  Local  Area  Network  (Lan) Menggunakan Metode Beckward Chaining Berbasis  Web. Infotech:  Journal  of  Technology Information , 8 (2),
135–142.
https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.150
Jogiyanto. (2018). Analisis dan Desain Sistem Informasi (IV). Andi Offset.
Kurniawan,  D.,  &  Saputra,  A.  (2019).  Penerapan  K- Nearest  Neighbour  dalam  Penerimaan  Peserta Didik  dengan  Sistem  Zonasi. Jurnal  Sistem Informasi Bisnis , 9 (2), 212. https://doi.org/10.21456/vol9iss2pp212-219
Muryono,  T.  T.,  &  Irwansyah.  (2020).  Implementasi
Data  Mining  Untuk  Menentukan  Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN). Journal Of Technology Information , 6 (1), 43–48. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.78
Permatasari,  N.  T.,  Tjhe,  J.  W.,  Irwansyah,  I.,  & Budiyantara, A. (2021). Perancangan Dashboard It Strategy  Planning  Dan  Architecture  Dengan Pendekatan Eap Dan Swot. Computatio : Journal of  Computer  Science  and  Information  Systems ,
4 (2), 165. https://doi.org/10.24912/computatio.v4i2.10145
Sidik,  F.,  Suhada,  I.,  Anwar,  A.  H.,  &  Hasan,  F.  N.
(2022). Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal  Linguistik  Komputasional , 5 (1),  34–43. https://doi.org/https://doi.org/10.26418/jlk.v5i1.7 9
Wiranata, A. D., Soleman, S., Irwansyah, I., Sudaryana, I. K., & Rizal, R. (2023). Klasifikasi Data Mining Untuk  Menentukan  Kualitas  Udara  Di  Provinsi Dki  Jakarta  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbors (K-Nn). Infotech: Journal of Technology Information , 9 (1), 95–100. https://doi.org/10.37365/jti.v9i1.164