## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 695-701 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm to Predict Sales of Medical Devices in Medical Devices

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan pada Media Alkes
Uktupi Nijunnihayah 1* , Shofa Shofiah Hilabi 2 , Fitria Nurapriani 3 , Elfina Novalia 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia
E-Mail: 1 si20.uktupinijunnihayah@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id,
3 fitria.apriani@ubpkarawang.ac.id, 4 elfinanovalia@ubpkarawang.ac.id
Received Jan 15th 2024; Revised Apr 4th 2024; Accepted Apr 19th 2024 Corresponding Author: Uktupi Nijunnihayah

## Abstract
Media  Medical  Devices  This  company  operates  in  the  Medical  Equipment  industry.  This  company  provides  various products such as wheelchair needles, infusion equipment, blood pressure monitoring equipment, and others. Media Alkes also actively implements business strategies to meet customer needs. However, stock shortages often occur and goods pile up within this company. Researchers have managed and analyzed existing sales data to understand customer needs for Medical Devices. In facing these challenges, researchers proposed the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm to predict sales of Medical Devices in Medical Device Media. Information regarding the number of sales of Medical Devices with the criteria of Highly Sold, Fairly Sold and Not Sold Well can be seen through sales data from 2020 to 2022 on the Medical Device  Sales  Report Media.  The research  was  carried out  by  applying  the  K-NN    Algorithm both  manually and using RapidMiner. Prediction results using RapidMiner show an accuracy level of 95.00% of the mentioned sales data. With the very good prediction results obtained, this method can be used as a reference in planning future sales. By implementing this prediction, companies can manage stock efficiently and avoid running out of stock and loading unwanted items.
Keyword: Data Mining, Medical Devices, Medical Equipment Media, K-Nearest Neighbor, Prediction

## Abstrak
Media Alkes Perusahaan ini bergerak dalam bidang industri Alat Kesehatan. Perusahaan ini menyediakan berbagai produk seperti jarum kursi roda, alat infus, alat monitor tekanan darah, dan lain-lain. Media Alkes juga aktif menerapkan strategi bisnis  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan.  Namun  sering  terjadi  kekurangan  stok  dan  barang  menumpuk  di  dalam perusahaan ini. Peneliti telah mengelola dan menganalisis data penjualan yang ada untuk memahami kebutuhan pelanggan terhadap Alat Kesehatan. Dalam menghadapi tantangan tersebut, peneliti mengusulkan algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN) untuk memprediksi penjualan Alat Kesehatan di Media Alat Kesehatan. Informasi mengenai jumlah penjualan Alat Kesehatan dengan kriteria Sangat laris, Cukup laris dan Kurang laris dapat dilihat melalui data penjualan tahun 2020 hingga tahun  2022 pada Media  Laporan  Penjualan  Alat  Kesehatan.  Penelitian dilakukan dengan  menerapkan  Algoritma  K-NN baik dengan perhitungan secara manual maupun menggunakan sistem RapidMiner. Hasil dari prediksi yang menggunakan sistem RapidMiner menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95,00% dari data yang disebut penjualan. Dengan hasil prediksi yang didapat yang Sangat bagus tersebut, metode ini dapat dijadikan sebagai acuan dalam merencanakan penjualan di masa depan. Dengan menerapkan prediksi ini, perusahaan dapat mengelola stok barang dengan secara efisien dan menghindari kehabisan stok serta memuat barang yang tidak diinginkan.
Kata Kunci: Alat Kesehatan, Data Mining, K-Nearest Neighbor, Media Alkes, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Pentingnya  peralatan  medis  tidak  hanya  sekedar  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  layanan Kesehatan. hal ini juga berperan penting dalam membantu banyak upaya yang bertujuan untuk pencegahan, diagnosis, pengobatan, dan pemulihan kondisi kesehatan. Beragam peralatan medis, termasuk stetoskop, alat
infus,  dan  berbagai  alat  lainnya,  dapat  diterapkan  baik  dalam  praktik  medis  maupun  penyediaan  layanan Kesehatan [1].
Dengan  memperhatikan  peran  penting  alat  Kesehatan  dapat  memperluas  pasar  dengan  mengenalkan penjualan  alat  kesehatan.  Penjualan  adalah  sebuah komponen  krusial  dalam  bisnis,  terutama  dalam  domain pemasaran, setiap perusahaan memiliki tujuan yang menyeluruh [2]. yang harus dicapai pada setiap tahapan dan prosesnya, yaitu mencapai target yang telah direncanakan dan meningkatkan pendapatan secara konsisten [3].  Selain  itu,  bisnis  yang  berkualitas  juga  memiliki  tujuan  jangka  waktu  panjang  untuk  mengalami perkembangan positif  di masa depan.
Untuk meningkatkan efektivitas penjualan diperlukan prediksi atau peramalan  [4]. Peramalan adalah proses meramalkan penjualan di masa depan dengan tujuan  menentukan perkiraan volume dalam penjualan serta mengidentifikasi pasar potensial yang tersebut akan didominasi dimasa depan [5]. Selain itu, peramalan juga  berperan  penting  dalam  menentukan  rencana  ketersediaan  stok  [6].  Dengan  memanfaatkan  prediksi tersebut, output penjualan dapat diprediksi lebih baik sehingga dapat mengurangi kesalahan dalam perencanaan seefisien mungkin [7]. Hal ini penting untuk memastikan arah yang tepat dalam strategi pemasaran suatu bisnis, karena kebutuhan akan informasi yang akurat melalui data penjualan sangatlah penting.
Upaya untuk memperoleh informasi terkini yang tidak diketahui dari kumpulan data dikenal dengan istilah Data Mining. Dalam Data Mining berbagai teknik digunakan untuk mengungkap informasi dan pola dalam  data,  salah  satunya  adalah  teknik  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  [8].  Algoritma  K-NN digunakan untuk mengelompokkan objek dengan cara membandingkan data latih dengan jarak terdekat dengan objek yang diuji [9]. Prinsip kerja K-NN adalah membandingkan data latih dengan data uji untuk mencari data latih  yang  paling  mendekati  data  yang  diuji  [10].  Dalam  konteks  penelitian  ini  K-NN  digunakan  untuk memprediksi penjualan alat kesehatan di Media Alkes.
Media alkes adalah Perusahaan yang fokus menjual alat  Kesehatan ini menawarkan beragam produk seperti  kursi  roda,  alat  infus,  dan  lain-lain.  Selain  itu,  Media  Alkes  juga  menerapkan  strategi  bisnis  untuk memenuhi  kebutuhan  pelanggan.  Namun  perusahaan  ini  menghadapi  kendala  dalam  pengelolaan  data persediaan  dari  banyak  transaksi  yang  merupakan  sumber  informasi  tambahan  yang  dapat  mendukung pengambilan keputusan penjualan [11]. Salah satu tantangan yang dihadapi pemilik usaha adalah kurangnya informasi mengenai ketersediaan produk sehingga menyebabkan kelangkaan. Untuk mengatasi hal tersebut, peneliti mengelola dan menganalisis data penjualan yang ada untuk memahami kebutuhan pelanggan terhadap Alat Kesehatan. Hasil analisis data ini memberikan wawasan mengenai pembelian pelanggan terhadap produk yang dijual. Dari permasalahan tersebut, peneliti menyarankan untuk menggunakan teknik algoritma  K-NN untuk memprediksi penjualan alat kesehatan. Hal ini bertujuan untuk membantu mengantisipasi kekurangan stok  dan  penumpukan  barang  di  Media  Alkes.  Oleh  karena  itu,  informasi  mengenai  jumlah  penjualan  alat kesehatan dengan kriteria terlaris, cukup laris, dan kurang laris dapat diperoleh melalui data penjualan tahun 2020, 2021, dan 2022 yang terdapat pada Media laporan penjualan Alat Kesehatan.
Mengenai  penelitian  sebelumnya  yang  di  gunakan  metode  K-NN  seperti  yang  dilakukan  oleh  Rino Bakhtiar pada tahun 2023 “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” [12]. Dan penelitian yang dilakukan oleh Rara Iriane, Nurfaizah pada tahun 2023 “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Pangan Hewan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” [13]. pada kedua penelitian tersebut memberikan hasil yang dimana dalam penerapan metode K- Nearest Neighbor ini memberikan hasil prediksi yang cukup baik dan sangat cocok untuk digunakan dalam melakukan prediksi. Pada penelitian ini memberikan hasil yang dimana dalam penerapan metode K-Nearest Neighbor menghasilkan hasil peningkatan dalam prediksi sebelumnya yaitu menghasilkan prediksi Sangat baik dan cocok untuk melakukan untuk prediksi penjualan. Perbedaan penelitian terdahulu dengan penelitian ini merupakan  sama  sama  memberikan  hasil  yang  baik  dan  cocok  dalam  Penerapan  algoritma  K-NN.  pada penelitian  ini  memberikan  keuntungan  dalam  memprediksi  penjualan  alat  kesehatan  pada  Media  Alat Kesehatan. Melalui analisis data penjualan, K-NNyang dapat menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi, mencapai akurasi 95,00% bila diterapkan melalui sistem RapidMiner.  Akurasi yang luar biasa  ini  berfungsi  sebagai  panduan  yang  andal  untuk  perencanaan  penjualan  di  masa  depan  [14]. memungkinkan  perusahaan  mengelola  inventaris  secara  efisien,  mencegah  kekurangan,  dan  mengurangi akumulasi kelebihan stok. Hasilnya, integrasi  K-NN dalam penelitian ini berperan penting dalam mengatasi tantangan pengelolaan inventaris dan memenuhi kebutuhan pelanggan Media Alat Kesehatan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, informasi tentang penjualan alat kesehatan di Cilamaya Wetan Karawang selama tiga tahun terakhir, yakni tahun 2020, 2021, dan 2022, digunakan. Data tersebut dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing. Data training terdiri dari data pada tahun 2020 dan 2022, sementara data testing hanya terdiri dari data tahun terakhir, yaitu 2022. Setelah dilakukan tahap pembersihan data, jumlah data training yang digunakan adalah 40 data, sedangkan data testing terdiri dari 10 data. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini mencakup kode barang, bulan, dan kategori. Kategori yang ditetapkan mencakup Sangat Laris, Kurang Laris, dan Cukup Laris. Dari data yang digunakan mencakup total penjualan seluruh produk alat
kesehatan yang dibeli oleh konsumen. Data ini akan dianalisis menggunakan teknik K-Nearest Neighbor untuk memprediksi pola penjualan di masa lalu. Tujuannya adalah untuk menghasilkan informasi baru yang berguna dalam memahami kebutuhan konsumen terhadap alat kesehatan.

## 2.1. Pengumpulan Data

## Gambar 1. alur penelitian
Berikut adalah penjelasan dari gambar 1, langkah-langkah dan alur dalam penelitian ini:
1. Tahap Pengumpulan Data : Data-data yang dibutuhkan akan diambil terlebih dahulu dan akan melalui proses  seleksi.  Pemilihan  data  ini  penting  untuk  memastikan  proses  pengolahan  data  sesuai  dengan tujuan penelitian. Peneliti menggunakan data penjualan tahun 2020, 2021 dan 2022.
2. Tahap Pra-Pemrosesan : Sebelum melanjutkan ke analisis data, langkah awal melibatkan melakukan pembersihan data yang mencakup menghilangkan duplikat, memastikan konsistensi, dan memperbaiki potensi kesalahan.
3. Tahap Pengolahan Data Setelah data bersih, langkah selanjutnya adalah mengolah data menggunakan algoritma  yang  sesuai,  dalam  hal  ini  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  sebagai algoritma data mining.
4. Tahap  Pengujian  Data:  Setelah  diolah  Data  tersebut  diproses  melalui  platform  RapidMiner menggunakan algoritma K-NN untuk memastikan hasilnya selaras dengan perhitungan manual.
5. Tahap Hasil : Hasil yang diperoleh dari pengujian RapidMiner akan mewakili kesimpulan dari proses penelitian ini, memberikan gambaran yang jelas tentang tren penjualan alat kesehatan yang diperoleh dari data yang telah diolah.

## 2.2. Algoritma K-Nearest Neighbor
Metode  K-NN Merupakan    salah  satu  pendekatan  umum  dalam  klasifikasi  data[15].  Algoritma  ini digunakan  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data  pembelajaran,  di  mana  objek  tersebut diklasifikasikan berdasarkan kedekatannya dengan tetangga terdekat atau memiliki nilai yang serupa dengan objek  tersebut  [16].  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  untuk  mengkategorikan  objek  baru  dengan mempertimbangkan atributnya dan sampel pelatihan. Prinsip inti dari algoritma ini melibatkan pencarian nilai k  dalam  data  pelatihan  untuk  menentukan  K  tetangga  terdekat  menggunakan  pengukuran  jarak  [17]. Selanjutnya  nilai  mayoritas  diantara  k  tetangga  terdekat  akan  dijadikan  dasar  penentuan  kategori  sampel berikutnya. Selanjutnya algoritma ini berfungsi untuk prediksi data [18].
Langkah-langkah dalam metode K-Nearest Neighbor diuraikan sebagai berikut:
1. Menentukan pararmeter K yang ingin digunakan pada perhitungan K-NN   ini
2. Menghitung jarak antara data uji dengan data latih dengan menggunakan matriks jarak seperti Euclidean distance, dirumuskan pada persamaan 1.
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ ( 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d(x,y) = jarak antara data x ke data y 𝑥 𝑖 = nilai 𝑥 𝑖 pada data training 𝑦 𝑖 = nilai 𝑦 𝑖 pada data testing N          = variable data I           = dimensi data
3. Mengurutkan  berdasarkan  nilai Euclidean  distance
4. Menentukan hasil dari Nilai K tetangga yang paling terdekatnya
5. Target output merupakan kelas yang  mayoritas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diuraikan dalam penelitian ini berkaitan dengan penjualan alat kesehatan melalui platform alat kesehatan selama tiga tahun terakhir, mulai tahun 2020 hingga 2022. Di bawah ini adalah kumpulan data awal dari tahun 2020-2022 yang dapat diakses dalam platform Media Alkes.
Tabel 1. DataSet  Awal No Kode Barang Satuan Qty Bulan 1 AK001 Pcs 5 Januari 2 MA001 Pcs 10 Januari 3 BC001 Pcs 3 Januari 4 MP001 Pcs 5 Januari 5 MP001 Pcs 3 Januari .. ……. …. …. …….. 330 BB001 Pcs 10 Desember

## 3.1. Dataset untuk Algoritma K-NN
Data penjualan Alat Kesehatan Pada media Alkes ini dikelompokan dan diolah menggunakan algoritma data mining K-NN untuk memprediksi penjualan pada Alat Kesehatan. Selanjutnya proses dilanjutkan dengan pembagian  data  menjadi  dua  segmen  yang  disebut  dengan  dataset  pelatihan  dan  dataset  pengujian.  dataSet Training terdiri dari 40 data dari tahun 2020-2021 ditunjukkan pada tabel 2, sedangkan dataset Testing terdiri dari 10 data dari tahun terakhir ditahun 2023 ditunjukkan pada tabel 3.  Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah kode barang, bulan dan kategori.
Tabel 2. Data training No Kode Barang Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des Kategori 1 AK001 70 71 58 70 66 75 44 52 60 66 60 54 Sangat Laris 2 AC001 49 63 57 101 70 70 77 67 73 59 41 68 Sangat Laris 3 AE002 41 56 40 91 62 75 50 58 39 58 68 51 Sangat Laris 4 AE005 61 51 50 61 41 46 66 50 62 48 48 44 Sangat Laris 5 BK001 50 90 80 86 95 57 59 29 49 53 30 50 Sangat Laris 6 BC001 70 80 26 30 23 37 99 24 73 50 90 80 Sangat Laris 7 BB001 48 40 38 42 29 32 30 46 46 32 34 32 Cukup Laris 8 BA001 81 25 24 93 50 43 24 23 17 48 54 45 Cukup Laris 9 CK001 81 95 47 16 24 44 28 57 24 25 12 10 Cukup Laris 10 CD001 26 33 15 28 21 12 34 21 20 81 41 43 Cukup Laris
…. …. …. …. …. …. …. ….  …. …. …. …. …. …. …. 40 BN001 48 20 38 12 12 34 8 21 16 12 22 30 Kurang Laris Tabel 3. Data testing No Nama Barang Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des Kategori 1 A004 50 28 90 34 52 44 52 60 46 50 39 71 ? 2 A009 40 82 95 77 63 51 47 59 41 51 54 64 ? 3 A007 50 25 77 53 46 74 59 64 61 45 73 55 ? 4 A0017 54 51 52 34 31 15 36 24 36 53 42 26 ? 5 A1009 20 24 13 6 22 24 10 21 29 12 24 17 ? 6 CD003 70 80 76 80 83 67 85 64 83 87 98 88 ? 7 OP0032 50 60 58 82 69 52 70 76 76 62 54 72 ? 8 OL004 32 43 50 30 51 30 29 40 60 30 30 20 ? 9 BK006 60 55 60 49 44 84 58 77 87 55 79 69 ? 10 VH004 42 28 37 39 44 19 17 28 16 16 13 18 ?

## 3.2. Perhitungan K-NN
Berikut langkah-langkah proses perhitungan menggunakan metode K-NN   dengan memanfaatkan data latih ( training) dan uji ( testing) di atas. 1. Nilai K yang di gunakan pada penelitian ini adalah K =3.
2. Menghitung jarak antara data training dengan data testing dengan menggunakan perhitungan euclidean distance . Perhitungannya adalah sebagai berikut:
√(70 − 50) 2 + (71 + 28) 2 + (58 − 90) 2 + (70 − 34) 2 + (66 − 52) 2 + (75 − 44) 2 + (44 − 52) 2 + (52 − 60) 2 + (60 − 46) 2 + (66 − 50) 2 + (60 − 39) 2 + (54 − 71) 2 = 83,8809 (1)
Tabel 4 merupakan tabel hasil dari perhitungan jarak menggunakan Euqlidean Distance
Tabel 4. Hasil Perhitungan No D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 1 83,8809 61,6766 67,439 97,5397 155 79,076 42,249 99,3126 60,1914 130 2 96,4417 71,4773 81,283 126,21 177,15 79,473 29,967 119,197 76,7333 149,33 3 95,0631 70,0214 70,164 104,091 147,98 98,214 55,353 103,015 78,1921 123,91 4 66,8581 74,2967 58,31 66,9328 123,76 105,45 52,048 70,1356 69,0435 101,03 5 101,074 58,4294 106,4 111,032 168,03 105,25 62,554 108,651 113,75 132,47 6 122,564 127,185 112,85 113,596 161,82 113,55 91,428 130,947 99,222 159,29 7 78,3518 100,434 86,793 43,2551 71,505 155,2 90,189 37,921 105,736 53,572 8 112,743 115,026 107,98 88,6059 126,02 150,82 90,62 105,962 128,499 93,467 9 120,628 124,318 134,31 84,5044 111,49 182,75 135,54 90,9395 139,42 94 10 111,879 135,081 127,27 62,9682 84,457 176,54 119,96 88,4647 144,278 86,325 … …….. …….. …….
……
…….. ……. …… …….. …… ….. 40 112,48 146,58 129,274 74,8865 44,810 207,7618 138,379 77,3369 154,7804 49,426
3. Setelah perhitungan jarak antara data latih dan data uji selesai, kemudian data dari hasil tersebut akan di urutkan untuk dapat mencari nilai paling terkecil, ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Urutan nilai hasil perhitungan
No Urut No D1 D1 No D2 D2 No D3 D3 … No D10 D10 1 8 83,8808679 2 61,67657578 3 67,438861 …. 36 130,0038 2 13 96,44169223 4 71,47726911 7 81,283455 …. 39 149,325148 3 12 95,06313691 3 70,02142529 4 70,164093 …. 35 123,911258 4 3 66,8580586 5 74,29670248 2 58,309519 …. 32 101,029698 5 17 101,0742301 1 58,42944463 16 106,39549 …. 37 132,465089 6 27 122,5642689 23 127,1849048 21 112,85389 …. 40 159,289045 7 6 78,35177088 9 100,434058 9 86,792857 …. 3 53,572380 8 24 112,7430707 16 115,026084 17 107,97685 …. 29 93,4665715 9 26 120,6275259 21 124,3181403 27 134,30934 …. 30 94 10 22 111,8793994 24 135,0814569 25 127,26743 … 25 86,3249674 … … …………. … ……………. …. …………. …. 19 ………… 40 23 112,48111 27 146,581036 26 129,2749 …. 2 49,4267134
4. Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai K=3 dari hasil tabel di atas untuk mengidentifikasi jarak yang paling terdekat sesuai dengan data testing yang berjumlah 10 data, ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Urutan terkecil nilai K No Data D1 Kategori Data D2 Kategori ….  Data D10 Kategori 1 A13 53,18834 Sangat Laris B5 58,4294 Sangat Laris …. J36 45,61798 Cukup Laris 2 A26 63,39558 Sangat Laris B1 61,6766 Sangat Laris …. J40 49,42671 Kurang Laris 3 A4 66,8581 Sangat Laris B3 70,0214 Sangat Laris …. J7 53,5724 Cukup Laris
5. Langakah  Selanjutnya  yaitu  Data  akan  di  urutkan  berdasarkan  mayoritas  yang  ada  diatas  dengan menetapkan Kategori berdasarkan hasil Prediksi perhitungan secara manual yang telah didapat. Tabel 7 merupakan target output dari proses yang dilakukan.

## Tabel 7. Hasil prediksi data
No Kode Barang Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des Kategori 1 BD002 50 28 90 34 52 44 52 60 46 50
39 71 Sangat Laris
2 VA001
40 82 95 77 63 51 47 59 41 51 54 64 Sangat Laris
3 AK001
50 25 77 53 46 74 59 64 61 45 73
55 Sangat Laris
4 BA001
54 51 52 34 31 15 36 24 36 53 42
26 Cukup Laris
5 NM005 20 24 13 6 22 24 10 21 29 12 24 17 Kurang Laris
6 PL002 70 80 76 80 83 67 85 64 83 87
98 88 Sangat Laris 7 CH003 50 60 58 82 69 52 70 76 76 62 54 72
Sangat Laris
No Kode Barang Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des Kategori 8 CO001 32 43 50 30 51 30 29 40 60 30 30 20 Cukup Laris 9 CL001 60 55 60 49 44 84 58 77 87 55 79 69 Sangat Laris
10 GH007 42 28 37 39 44 19 17 28 16 16 13 18 Kurang Laris

## 3.3. Pengujian
Dalam penelitian ini menggunakan platform pemrosesan data RapidMiner Dari penjelasan sebelumnya tentang  langkah-langkah  penggunaan  dan  output  yang  dihasilkan,  langkah  berikutnya  adalah  menjelaskan validasi data yang digunakan menggunakan sistem RapidMiner. RapidMiner merupakan sebuah platfrom sains data open-source yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data mining, text mining dan dapat dilakukan dalam  memprediksi[19].  Dengan  menggunakan  rapidMiner  Pengguna  dapat  menggunakan  dalam  teknik deskriptif dan prediktif untuk dapat pemahaman mendalam dari data yang dimiliki[20].   RapidMiner berfungsi sebagai  alat  penting  dalam  menavigasi  dan  membentuk  kembali  data,  memfasilitasi  peneliti  dalam melaksanakan tugas-tugas seperti pemodelan prediktif, pengelompokan data, dan visualisasi data yang lancar [21].  Dengan  fitur-fiturnya  yang  ramah  pengguna  dan  mudah  beradaptasi,  RapidMiner  membantu  dalam penelitian  ini  untuk  mengekstraksi  wawasan  berharga  dari kumpulan  data  yang rumit,  mempercepat  proses analisis, dan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan melalui basis informasi yang lebih kuat. Tabel 8 merupakan hasil dari pengujian menggunakan sistem RapidMiner.
Tabel 8. Matrix Evaluasi Parameter Nilai Precision 94.88% Recall 95.54% Accuracy 95.00% Tabel 9 . Cunfusion Matrix True Sangat Laris True Cukup Laris True Kurang Laris Pred. Sangat Laris 10 1 0 Pred. Cukup Laris 0 15 1 Pred. Kurang Laris 0 0 13
Tabel 9 terdapat hasil dari pengujian yang didapatkan dari hasil menggunakan sistem RapidMiner untuk dapat diinterpretasikan ke dalam kategori berikut:
1. Pred.
a. Untuk prediksi kategori sangat laris, dari 11 data uji, hasilnya menunjukkan 10 data sangat laris, 1 data cukup laris, dan 0 data tidak laris.
b. Untuk prediksi kategori cukup laris, dari 16 data uji, hasilnya menunjukkan 0 data sangat laris, 15 data cukup laris, dan 1 data kurang laris.
c. Untuk prediksi kategori kurang laris, dari 13 data uji, hasilnya menunjukkan 0 data kurang laris kurang, 0 data cukup laris, dan 13 data kurang laris.
2. True
a. Untuk prediksi True sangat laris , dari total 10 data, terdapat 10 data yang sangat laris, 0 data yang cukup laris, dan 0 data yang kurang laris.
b. Untuk prediksi True cukup laris, dari total 16 data, terdapat 1 data yang sangat laris, 15 data yang cukup laris, dan 0 data yang kurang laris.
c. Untuk prediksi True kurang laris dari total 16 data, terdapat 1 data yang sangat laris, 15 data yang cukup laris, dan 0 data yang tidak laris.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  penerapan    data  mining  ini  dengan  pendekatan  K-Nearest  Neighbor  untuk meramalkan penjualan alat kesehatan melalui platform alat kesehatan ini, maka tingkat akurasi yang dicapai adalah.  95,00%  menggunakan  RapidMiner  pada  data  alat  kesehatan  yang  benar-benar  dibutuhkan.  Dengan tingkat akurasi yang signifikan tersebut, metode K-Nearest Neighbor dapat dianggap sebagai alat yang efektif untuk membuat prediksi dalam konteks penjualan peralatan medis. Hasil prediksi yang diperoleh menunjukkan bahwa  metode  ini  layak  digunakan  untuk  perencanaan  penjualan  di  masa  yang  akan  dataang.  Dengan menerapkan  prediksi  tersebut,  perusahaan  dapat  memperoleh  penjualan  produk  secara  efisien,  menargetkan penjualan  yang  paling  banyak  diminati  konsumen,  dan  mengelola  stok  alat  kesehatan  agar  informasi  tidak habis.

## REFERENCES
[1] A. Munawar, E. H. Budi R, und G. Meirlana, „Perancangan Sistem Informasi Penjualan Alat Kesehatan Berbasis Web Pada PT. Anugrah Tiga Berlian Jakarta“, J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform. , Bd. 6, Nr. 2, S. 144–157, 2023, doi: 10.47324/ilkominfo.v6i2.201.
[2] A. A. Putri, „Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Buah Dan Sayur Menggunakan Metode K-NN ( Studi Kasus : PT . Central Brastagi Utama )“, Bd. 1, Nr. 6, S. 354–361, 2021.
[3] V. No, J. Hal, A. K. Neighbor, A. Azis, A. Turmudi, und A. S. Sunge, „Prediksi Penjualan Obat Dan Alat Kesehatan Terlaris Menggunakan“, Bd. 6, Nr. 1, S. 117–124, 2024.
[4] H.  P.  Herlambang,  F.  Saputra,  M.  H.  Prasetiyo,  D.  Puspitasari,  und  D.  Nurlaela,  „Perbandingan Klasifikasi Tingkat Penjualan Buah di Supermarket dengan Pendekatan Algoritma Decision Tree, Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor“, J. Insa. - J. Inf. Syst. Manag. Innov. , Bd. 3, Nr. 1, S. 21–28, 2023, doi: 10.31294/jinsan.v3i1.2097.
[5] M.  Angga  Sabda,  „Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Penjualan  Parfum  Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor“, J. Sist. Komput. dan Inform. Hal 415− , Bd. 422, Nr. 2, S. 415–422, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.7194.
[6] A. Sanjaya und T. Wahyana, „Penerapan Metode K-NN Untuk Sistem Prediksi Kelulusan Siswa MTs Nurul Muslimin Berbasis Website“, … e-ISSN 2745-5882 p … , Bd. 3, Nr. 1, S. 31–47, 2022.
[7] S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  und E.  Rahayu,  „Penerapan  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor“, Build. Informatics, Technol. Sci. , Bd. 3, Nr. 4, S. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[8] H. Andriana, S. Shofia Hilabi, und A. Hananto, „Penerapan Metode K-Nearest Neighbor pada Sentimen Analisis Pengguna Twitter terhadap KTT G20 di Indonesia“, JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , Bd. 10, Nr. 1, S. 60–67, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5427.
[9] F. M. Delta Maharani, A. Lia Hananto, S. Shofia Hilabi, F. Nur Apriani, A. Hananto, und B. Huda, „Perbandingan Metode Klasifikasi Sentimen Analisis Penggunaan E-Wallet Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor“, Metik  J. ,  Bd.  6,  Nr.  2,  S.  97–103,  2022,  doi: 10.47002/metik.v6i2.372.
[10] Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, und Fitri Nurapriani, „Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-NN  “, J. KomtekInfo , Bd. 10, S. 1–7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[11] D. Handoko, H. S. Tambunan, und J. T. Hardinata, „Analisis Penjualan Produk Paket Kuota Internet Dengan Metode K-Nearest Neighbor“, Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , Bd. 6, Nr. 1, S. 111, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.275.
[12] R. Bahtiar, „Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor“, J. Inform. MULTI , Bd. 1, Nr. 3, S. 203–214, 2023.
[13] R. Iriane, „KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Pangan Hewan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor“, Media Online , Bd. 3, Nr. 5, S. 509–515, 2023.
[14] E. Sachlos und D. Auguste, „Jurnal Ilmu Komputer“, Biomaterials , Bd. 29, Nr. 34, S. 4471–4480, 2022.
[15] S.  Abdy,  E.  R.  Br  Gultom,  S.  Ramadhany,  und  A.  Afifudin,  „Prediksi  Penjualan  Sparepart  Mobil Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor“, JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , Bd. 9, Nr. 6, S. 2003, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5189.
[16] R.  N.  Sukmana,  Abdurrahman,  und  Y.  Wicaksono,  „Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk Menentukan Prediksi Penjualan (Studi Kasus : PT Maksiplus Utama Indonesia)“, J. Teknol. Inf. dan Komun. Vol. 8 No. 2, Desember 2020 , Bd. 8, Nr. 2, S. 31–38, 2020.
[17] I. Yolanda und H. Fahmi, „Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Roti Terlaris Pada PT . Nippon Indosari Corpindo Tbk Menggunakan Metode K-NN“, Bd. 3, Nr. 3, S. 9–15, 2021.
[18] R.  Rismala,  I.  Ali,  und  A.  Rizki  Rinaldi,  „Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Prediksi Penjualan Sepeda Motor Terlaris“, JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , Bd. 7, Nr. 1, S. 585–590, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6419.
[19] W.  Yusuf,  R.  Witri,  und  C.  Juliane,  „Model  Prediksi  Penjualan  Jenis  Produk  Tekstil  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)“, IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , Bd. 7, Nr. 1, S. 1–6, 2022, doi: 10.31294/ijcit.v7i1.11973.
[20] D. M. Meliala und P. Hasugian, „Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dengan Decision Tree Dalam Memprediksi Penjualan Makanan Hewan Peliharaan Di Petshop Dore Vet Clinic“, Respati , Bd. 15, Nr. 3, S. 35, 2020, doi: 10.35842/jtir.v15i3.369.
[21] T. Widyanti, S. S. Hilabi, A. Hananto, Tukino, und E. Novalia, „Implementasi K-Means dan K-Nearest Neighborspada  Kategori  Siswa  Berprestasi“, J.  Inf.  dan  Teknol. ,  Bd.  5,  Nr.  1,  S.  75–82,  2023,  doi: 10.37034/jidt.v5i1.255.