## ANALISIS PREDIKSI GILINGAN PLASTIK TERLARIS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DI CV MENEMBUS BATAS
Amanda Pratiwi 1* , Ananto Tri Sasongko 2 , Dendy K. Pramudito 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa email :amandapratiwi202@gmail.com 1*
Abstrak: Fenomena melimpahnya sampah plastik menjadi permasalahan global yang berdampak luas, termasuk pada industri daur ulang seperti CV Menembus Batas. Tantangan utama yang dihadapi perusahaan adalah kesulitan memprediksi produk yang akan paling diminati oleh pasar. Namun, melalui penelitian ini, dengan menggunakan data historis penjualan dari periode April 2022 hingga April 2023, berhasil mengidentifikasi produk Gilingan ACR sebagai produk terlaris yang paling diminati oleh  konsumen.  Penerapan  metode  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam  prediksi  penjualan  membantu  perusahaan  untuk mengoptimalkan  produksi,  mengatur  stok,  dan  mengalokasikan  sumber  daya  dengan  lebih  efisien.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor memberikan prediksi yang sangat akurat, dengan nilai akurasi, recall, dan precision mencapai 1.0 dalam klasifikasi produk, sehingga dapat diandalkan dalam mendukung keberlanjutan bisnis daur ulang plastik di tengah tantangan global terkait sampah plastik.
Kata Kunci : Predikisi, K-Nearest Neighbor, Data Mining, Pelastik
Abstract:. The phenomenon of abundant plastic waste is a global problem that has a broad impact, including on the recycling industry such as CV Breaking the Limit. The main challenge facing companies is the difficulty of predicting which products will be most in demand by the market. However, through this research, using historical sales data from the period April 2022 to April 2023, managed to identify ACR Mill products as the best-selling products that are most in demand by consumers. The application of the K-Nearest Neighbor algorithm method in sales prediction helps companies to optimize production, manage stocks,  and  allocate  resources  more  efficiently.  The  results  showed  that  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  rovides  very accurate predictions, with accuracy, recall, and precision values reaching 1.0 in product classification, so it can be relied on in supporting the sustainability of the plastic recycling business amid global challenges related to plastic waste.
Keywords : C Prediction, K-Nearest Neighbor, Data Mining, Pelastik

## PENDAHULUAN
Fenomena melimpahnya sampah plastik telah sebagai permasalah global yang tidak bisa dipungkiri. di  satu  sisi,  praktis  dan  murahnya  produksi menghasilkan  produk  menggunakan  material  ini digunakan secara temporer. Di sisi lain, durabilitasnya  yang  baik  malah  membuat  limbah buangan  dari  produk  ini  mencemari  Bumi.  Plastik adalah  sampah  yang  tidak  dapat  langsung  terurai, bahkan membutuhkan waktu ratusan tahun lamanya. Dalam  rangka  memanfaatkan  sampah  tersebut, banyak  perusahaan  daur  ulang  sudah  menjadikan sampah  plastik  sebagai  material  utama  yang kemudian akan didaur ulang menjadi sebuah produk baru.  Kegiatan  usaha  ini  tentu  membutuhkan persiapan yang matang baik  secara materiil  maupun konsep.  Jenis  plastik  yang  didaur  ulang  pun  harus dipikirkan matang-matang karena setiap jenis plastik memiliki karakteristik yang berbeda [1].
Salah  satu  pelaku  usaha  yang  menangkap peluang  tersebut  adalah  CV  Menembus  Batas. Perusahaan ini bergerak di bidang daur ulang limbah plastik  menjadi  sebuah  biji  plastik  yang  bernilai ekonomis.  Namun,  dengan  berbagai  jenis  plastik yang  ada  dan  permintaan  yang  berubah-ubah,  sulit bagi  perusahaan  untuk  memprediksi  produk  mana yang akan paling laris di pasar. Dampak dari sulitnya memprediksi  produk  yang  paling  laris  bagi  CV
Menembus Batas adalah dapat terjadi ketidakseimbangan  antara  pasokan  dan  permintaan. Jika perusahaan tidak mampu memperkirakan produk yang  akan  diminati  dengan  baik,  mereka  berisiko menghasilkan  terlalu  banyak  atau  terlalu  sedikit produk tertentu. Ini dapat menyebabkan konsekuensi yang  merugikan  seperti  kelebihan  stok  yang  tidak terjual  atau  kekurangan  stok  ketika  ada  permintaan yang tinggi. Jika persediaan tidak dapat dikendalikan maka akan menghasilkan kondisi dimana perusahaan akan  kekurangan  stok  sehingga  tidak  dapat memenuhi kebutuhan konsumen atau kelebihan stok yang mengakibatkan penumpukan digudang penyimpanan. Penumpukan barang baik produk jadi atau bahan baku akan mengurangi ketersediaan ruang yang dapat dimanfaatkan oleh perusahaan. Penumpukan produk atau barang juga akan membuat perusahaan  harus  menumpuk  modal  bisnis  yang seharusnya dapat dipergunakan [2].
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  perusahaan memerlukan  prediksi  yang  dapat  membantu  mereka mengidentifikasi  produk  yang  paling  menjanjikan. Dengan  menggunakan  data  historis  penjualan, perusahaan  dapat  mengembangkan  model  prediksi yang memungkinkan mereka mengoptimalkan produksi,  mengatur  stok,  dan  mengalokasikan sumber  daya  dengan  lebih  efisien,  sehingga meningkatkan  pendapatan  dan  mengurangi  risiko
pemborosan dalam operasional mereka. Prediksi atau peramalan  penjualan  ( forecasting )  merupakan  suatu perhitungan  untuk  meramalkan  keadaan  di  masa mendatang  dengan  melakukan  pengujian  terhadap keadaan di masa lalu. Salah satu dari fungsi prediksi adalah  untuk  membantu  pemilik  perusahaan  dalam pengambilan  keputusan  dan  menentukan  jumlah barang  yang  harus  disediakan  oleh  perusahaan tersebut.  Selain  itu  prediksi  dapat  membantu  pihak perusahaan  dalam  penyediaan  stok  barang,  karena prediksi  ini  dapat  memberikan  output  terbaik sehingga diharapkan resiko kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan perencanaan dapat ditekan seminimal  mungkin.  Prediksi  biasanya  digunakan untuk  menemukan  informasi  dari  data  yang  besar sehingga diperlukan data mining [3].

## TINJAUAN PUSTAKA
Pada  pembahasan  ini  akan  diuraikan  secara singkat tentang penelitian terdahulu tentang prediksi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor . Rino Bahtiar, Jurnal informatika multi, dalam penelitianya  yang  berjudul  “Implementasi  data mining  untuk  memprediksi  penjualan  kusen  terlaris menggunakan metode K-Nearest Neighbor”. Hasilnya  menunjukkan  akurasi  prediksi  sebesar 88,89% untuk data penjualan dan 80,00% untuk data bahan  yang  digunakan.  Metode  ini  cocok  untuk memprediksi penjualan di masa depan dan mengelola stok dengan efisien. Jurnal ini juga membahas tentang transformasi  data  operasional  menjadi  kelompok atribut  untuk data  mining ,  serta  teknik Euclidean Distance untuk  menghitung  jarak  antara  data pelatihan  dan  pengujian.  Jurnal  ini  dapat  menjadi referensi bagi para peneliti atau praktisi yang tertarik dengan penerapan data mining dalam bisnis [8].
Rismala,  Irfan  Ali,  dan  Ade  Rizki  Rinaldi. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), dalam penelitianya  yang  berjudul  “Penerapan  metode  K- Nearest  Neighbor  untuk  memprediksi  penjualan sepeda motor terlaris”. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma  K-Nearest  Neighbor  dapat  digunakan untuk  memprediksi  penjualan  sepeda  motor  dengan akurasi 96,15%. [9].
Prediksi adalah proses memperkirakan sesuatu yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  informasi  yang  tersedia  saat  ini,  untuk mengurangi  kesalahan  (ketidaksesuaian  antara  apa yang  sebenarnya  terjadi  dengan  hasil  yang diprediksi).  Dalam  konteks  data science ,  prediksi sering  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma yang  dilatih  pada  data  historis  atau  data  yang dikumpulkan sebelumnya [9].
K-Nearest Neighbor (KNN) adalah algoritma yang digunakan dalam klasifikasi teks atau data yang bersifat supervised .  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek  dari query  instance ke  data  uji  atau  data train untuk menentukan klasifikasi ketetanggaanya [24].
Klasifikasi adalah salah satu proses pada data mining yang bertujuan untuk  menemukan hubungan dan menentukan atribut  atau kelas label dari sampel yang akan diklasifikasi. Klasifikasi merupakan suatu proses  yang  bersifat supervised  learning dan digunakan  untuk  membedakan  kelas  label  data dengan melalui pencarian model atau fitur yang dapat memprediksi kelas dari suatu objek dengan tepat [24].
Limbah  plastik  merupakan  limbah  anorganik buatan  yang  tersusun  dari  bahan  kimia  yang berbahaya  bagi  lingkungan  karena  limbah  plastik tidak dapat membusuk, tidak dapat menyerap air dan sulit terurai secara alami. Untuk menguraikan limbah plastik itu sendri membutuhkan kurang lebih 80 tahun agar dapat terdegeradasi secara sempurna [15].

## METODE

## Metode Pengumpulan Data
A. Jenis Data Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kualitatif dan kuantitatif:
1. Data Kualitatif merupakan data yang disajikan dalam bentuk kata verbal bukan dalam bentuk angka.  Yang  termasuk  data  kualitatif  dalam penelitian  ini  yaitu  gambaran  umum  objek penelitian,  meliputi  sejarah  singkat,  lokasi objek,  struktur  organisasi,  visi  dan  misi  dan data penjualan barang
2. Data Kuantitatif adalah jenis data yang dapat diukur  atau  dihitung  secara  langsung,  yang berupa  informasi  atau  penjelasan  yang dinyatakan  dengan  bilangan  atau  berbentuk angka.  Dalam  hal  ini  data  kuantitatif  yang diperlukan  adalah  data  yang  digunakan sebagai  pengujian  berupa  data  penjualan barang  pada  CV  Menembus  Batas.  Fungsi data  kuantitatif  adalah  untuk  mengetahui jumlah atau besaran objek yang diteliti.

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  menggambarkan  sebuah proses  penelitian  yang  akan  ditempuh  sekaligus menggambarkan  penelitian  secara  keseluruhan. Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  peneliti  dapat dilihat pada flowchart berikut:
Berdasarkan  gambar  1  maka  diketahui  fungsi dari setiap tahapan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan  data:  peneliti  mengumpulkan data  historis  yang  mencakup  berbagai  atribut gilingan  plastik,  seperti  kode  barang,  nama barang, jumlah barang, dan satuan.
2. Persiapan  data:  Data  yang  dikumpulkan kemudian  diolah  dan  dipersiapkan  untuk analisis. Ini mungkin melibatkan pembersihan data,  penghilangan  nilai  yang  hilang,  dan normalisasi atribut.
3. Pembagian  data:  Data  displit  menjadi  dua subset, yaitu data pelatihan ( training data ) dan data  pengujian  ( testing  data ).  Data  pelatihan digunakan  untuk  melatih  model K-Nearest Neighbor , sementara data pengujian digunakan untuk menguji kinerja model yang telah dilatih.
4. Pelatihan  model:  Model K-Nearest  Neighbor dilatih menggunakan data pelatihan. Algoritma K-Nearest  Neighbor mempelajari pola  dari  data  pelatihan  dengan  menghitung jarak  antara  setiap  sampel  dan  tetangga terdekatnya.
5. Validasi  model:  Setelah  model  dilatih, selanjutnya melakukan validasi menggunakan data  pengujian  untuk  mengevaluasi  kinerja model  dan  dilakukan  dengan  menghitung metrik  evaluasi  dengan  menentukan  akurasi, recall dan precission .
6. Prediksi  gilingan  plastik  terlaris:  Setelah model dianggap valid, peneliti dapat menggunakannya untuk memprediksi gilingan plastik  terlaris  di  masa  depan  berdasarkan atribut  yang  diberikan.  Model K-Nearest Neighbor akan mencari tetangga terdekat dari sampel  yang  akan  diprediksi  dan  mengambil mayoritas label dari tetangga tersebut sebagai prediksi.

## Metode Pengujian
Pemodelan  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  data  mining  dan  algoritma  K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Untuk pemilihan atribut sendiri  terdiri  dari  n  Neigbors  (biasa  disebut  k). Parameter k pada testing ditentukan berdasarkan nilai k  optimum  pada  saat  training.  Nilai  k  optimum diperoleh dengan mencoba-coba. Menghitung kuadrat  jarak  euclid  ( euclidean  distance )  masing- masing obyek terhadap data sampel yang diberikan.
ED = √∑ (𝑥1 − 𝑦1) 𝑛 𝑖=1 2 (1)
Berdarkan  rumus  diatas  dimana  matriks  ED adalah jarak skala dari kedua vektor a (data latih) dan b  (data  uji)  dari  matriks  dengan  ukuran  dimensi. Mengurutkan  hasil  objek-objek  tersebut  kedalam
kelompok yang mempunyai  jarak euclidian terkecil. Mengumpulkan  kategori  y  (klasifikasi Nearest Neighbor berdasarkan  nilai  k)  dengan  menggunkan kategori neighbor yang paling mayoritas, maka dapat diprediksikan kategori objek tersebut.
Pada  penelitian  ini  digunakan  pemodelan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk melakukan  pengolahan  data  transaksi  penjualan. Berikut  adalah  proses  pemodelan  dasar  dalam penelitian ini.
Gambar 2. Tahapan Algoritma K-Nearest Neighbor
Tahapan  dasar K-Nearest  Neighbor dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Menginputkan nilai  k,  sedangkan  nilai  k minimalnya  adalah  satu  dan  maksimalnya adalah jumlah set data latih.
2. Normalisasi untuk  semua  pola  set  data  latih ataupun set data uji. Hal ini bertujuan supaya rentang  keseluruhan  nilai  pola  memiliki rentang  nilai  yang  sama,  antara  0  sampai  1. Perhitungan  normalisasi  yang  digunakan adalah metode min-max.
a. Data x adalah data yang akan dihitung normalisasinya yang diambil berdasarkan kolom datanya. b. Data min adalah data terkecil di kolom yang sama
c. Data max adalah data terbesar di kolom yang  sama  dengan  data  yang  akan dinormalisasi.
3. Tahap  ketiga  adalah  menghitung  jarak Euclidean  yang  akan  disimbolkan  sebagai deuclidean (x,y). Dimana i adalah banyaknya set  data  dan  x  adalah  jumlah  set  data  uji, sedangkan y adalah set data latih.
4. Tahap selanjutnya adalah lakukan voting atau pemilihan  dari  jarak  euclidean  terkecil  yang masuk peringkat sejumlah nilai k.
5. Langkah  terakhir  adalah  menentukan  hasil klasifikasi  berdasarkan  tahap  keempat  yang terbanyak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Persiapan Data
Setelah tujuan dan rencana ditetapkan langkah selanjutnya  melakukan  pengumpulan  data  awal, deksripsi  data,  dan  ekplorasi.  Penelitian  ini menggunakan  data  transaksi  penjualan  produk  yang diambil satu tahun terakhir (Periode bulan April 2022 sampai  bulan  April  2023). Dataset dengan  336 sampel, memiliki 10 atribut predikator dan 1 atribut kelas  yang  digunakan  sebagai  target. Dataset yang digunkan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Table 1. Dataset
Di  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  serta pembangunan jawaban asal data yg sudah dikumpulkan  di  penelitian  ini  data preparation meliputi  seluruh  kegiatan  buat  membentuk  dataset yang  akan  diolah  di  proses  pemodelan  memakai prosedur  pemecahan K-Nearst  Neighboard ,  proses preparation data  pada  penelitian  ini  mencakup, pemilihan  data,  pencucian  data,  integrasi  data  dan normalisasi data.
A. Normalisasi Data Pada tahap ini data yg dipilih merupakan data yang  berafiliasi  menggunakan  jumlah  penjualan antara lain qty1, qty2, qty3 serta qty4. pada proses ini meliputi cleaning dan selection data
B. Katagori Data
Pada  tahap  ini  data  ditentukan  menjadi  3 (Tiga)  katagotri  yaitu  katagori  sangat  laris,  katagori cukup laris, dam katagori tidak laris, penilain katagori dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai Katagori Jumlah Kategori <= 1000 Kurang Laris >1000 <= 50000 Cukup Laris >50000 <=100000 Sangat Laris
C. Normalisasi Data
Pada  tahap preprocessing data  perlukan transfromasi  data  dengan  metode  normalisasi, Dimana nilai variabel dinormalisasi ke dalam rentang 0-1. Normalisasi angka pada tiap variabel ini sangat dibutuhkan  sebelum  proses  perhitungan  nilai  jarak oleh algoritma K-Nearest Neighboard agar tidak ada
parameter  yang  mendominasi  dalam  perhitungan jarak antar data namun tetap menghasilkan.

## Validasi Terpisah (Splite Validation)
Validasi  metode  dilakukan  dengan  maksud mengetahui  hasil  perhitungan  yang  dianalisa  dan mengukur  metode  serta  algoritma  yang  digunakan apakah  berfungsi  dengan  baik  atau  tidak.  Proses validasi digunakan untuk melihat data apakah sesuai dengan  hasil  yang  diperoleh  melalui  tools  Jupyter Notebook.  Teknik  validasi  yang  membagi  data menjadi dua bagian secara acak, maka 20% data akan digunakan  untuk  data  uji,  dan  80%  akan  digunakan untuk  data  pelatihan.  Dengan  menggunakan  split validation  akan  dilakukan  percobaan  training berdasarkan split rasio (bukan ukuran data uji tetap) yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  untuk  kemudian sisa  dari  split  rasio  data  training  akan  dianggap sebagai data testing.

## Peroses Pengujian Data
Pada  proses  pengujian  penulis  menggunakan tools  Jupyter  Notebook  untuk  melakukan  pengujian data. Adapun pengolahan data mining yang dilakukan pada  penelitian  ini  yaitu,  mengikuti  tahap  dalam Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  untuk menghasilkan  informasi  sesuai  dengan  urutan  yang sudah ditentukan, berikut tahapan-tahapanya.
A. Data Seleksi (Data Selection )
Pada tahap ini dilakukan pemilihan data awal yang  akan  digunakan  untuk  analisis  prediksi gilingan. Pemilihan data awal  sangat  penting untuk memastikan kesesuaian relevensi data dengan tujuan penelitian.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data yang dipilih adalah data yang berhubungan dengan jumlah  penjualan  antara  lain  qty1,  qty2,  qty3  dan qty4.  Berikut  adalah  proses selection data  yang dilakukan penulis.

## Gambar 3. Proses Selection
Proses di atas bertujuan untuk menghitung dan menyajikan  ringkasan  jumlah  (QTY)  untuk  setiap kode  barang  pada dataset .  Langkah-langkahnya dimulai dengan membuat kamus kosong (kode_qty_map) untuk menyimpan informasi jumlah (QTY)  setiap  kode  barang.  Selanjutnya,  dilakukan iterasi  untuk  setiap  kolom  kode  barang  dan  QTY dalam dataset ,  dan  jumlah  (QTY)  dari  setiap  kode barang  diakumulasikan  dalam  kamus.  Setelah  itu,
data hasil rangkuman disusun ke dalam bentuk tabel DataFrame ( df_summary )  yang  terdiri  dari  kolom 'KODE BARANG' dan 'Jumlah (QTY)'. Kodingan ini mempermudah  pemahaman  tentang  sebaran  jumlah (QTY)  dari  masing-masing  kode  barang  dan menyajikannya dalam format yang mudah dibaca dan dipahami.
B. Data Praproses (Data Preproccesing ) Tahapan preprocessing (pengolahan  awal) merujuk pada serangkaian langkah atau proses yang diterapkan  pada  data  mentah  ( raw  data )  sebelum diolah  lebih  lanjut  menggunakan  algoritma  atau model  tertentu.  Tujuan  dari preprocessing adalah untuk membersihkan, mengorganisasi, dan mengubah  data  menjadi  bentuk  yang  lebih  mudah dipahami  dan  diproses  oleh  model  atau  algoritma tertentu, pada penelitian ini dilakukan preprocessing
(pengolahan  awal)  dengan  menghilangkan  baris- baris yang mengandung item dalam excluded _items serta  menggunakan  isin( excluded_items )  untuk filtering  baris.  Proses  preprocessing  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Proses Preproccesing
Pada gambar  5  menjelaskan untuk melakukan proses penghapusan baris dari DataFrame df_summary berdasarkan  item  (kode  barang)  yang terdapat  dalam  daftar  excluded_items.  Langkah- langkahnya dimulai dengan membuat daftar excluded_items  yang  berisi  nama-nama  item  (kode barang)  yang  ingin  dihapus  dari  DataFrame  karena dianggap  tidak  relevan  untuk  analisis.  Selanjutnya, menggunakan  metode.isin()  untuk  memfilter  baris dari  DataFrame,  baris-baris  yang  mengandung  item dalam excluded_items akan dihapus dari DataFrame, sehingga DataFrame summary hanya akan berisi data untuk kode barang yang tidak termasuk dalam daftar excluded_items. Setelah penghapusan, indeks DataFrame summary diatur ulang untuk memastikan urutan  indeks  yang  berurutan  dari  0  hingga  N-1  (N adalah  jumlah  baris  setelah  penghapusan).  Dengan demikian, hasil DataFrame summary akan menyajikan  ringkasan  jumlah  (QTY)  untuk  setiap kode  barang  setelah  menghilangkan  kode  barang yang  tidak  relevan,  sehingga  memudahkan  dalam analisis lebih lanjut.
C. Data Transformasi (Data Transfomation )
Tahapan Transformation data dilakukan untuk mengubah  data  menjadi  bentuk  lebih  sesuai  atau lebih mudah diolah dalam analisis atau pemodelan. Transformasi  data  dapat  berupa  normalisasi,
standarisasi, dan target. Berikut adalah proses yang dilakukan peneliti.

## Gambar 6. Data Transformasi
Pada  gambar  6  dilakukan  transformasi  data berupa normalisasi pada atribut “Jumlah” dan Target yang  bedasarkan  kurang  dari  100000  menjadi  ‘No’ dan menjadi ‘Yes’ apabila jumlah lebih dari 100000.
D. Pembagian Data
Pembagian  data  adalah  membagi  data  menjadi dua bagian yaitu data latih ( Training Data ) dan data uji (Test  Data). Tujuan dari pembagian data adalah untuk melatih model uji prediksi produk terlaris.
Gambar 5. Proses Pembagian Data
E. Hasil Dan Evaluasi
Visualisasi hasil prediksi menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA)  bertujuan untuk  memvisualisasikan  data  hasil  prediksi  dalam bentuk yang lebih mudah dipahami dan divisualisasikan dalam ruang dua dimensi. Principal Component  Analysis (PCA)  digunakan  untuk mengurangi dimensi data asli yang mungkin memiliki banyak  fitur  atau  atribut  menjadi  dua  komponen utama  yang  paling  mengandung  variasi  dalam  data. Dan dapat  dijelaskan gambar diatas untuk Principal Componen 1 adalah jumlah (Qty) sedangkan Pricipal Componen 2 yaitu mengacu pada rentang nilai  pada sumbu  y  yang  digunakan  untuk  memvisualisasikan data  setelah  dilakukan  reduksi  dimensi  dengan Principal Component Analysis (PCA).

## Gambar 6.  Visualisasi Prediksi

## Perhitungan K-Nearest Neighbor
Berdasarkan  dari  tahapan  data  mining  untuk algoritma KNN, adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
1. Penentuan  nilai  K.  Penentuan  nilai  K  yang digunakan  tidak  memiliki  aturan  yang  baku, namun pada penelitian ini nilai k yang digunakan adalah 3.

## Gambar 7. Proses K-Nearest Neighbor
2. Teknik  perhitungan jarak yang digunakan dalam metode K-Nearest  Neighbor ini  adalah  jarak Euclidean Distance. Pada tabel 4.8 adalah proses perhitungan yang menggunakan rumus Euclidean Distance mendapatkan hasil antara baris satu dan dua adalah
Gambar 8. Proses Perhitungan Euclidean Distance
3. Perhitungan  jarak  antar  data  training  dan  data testing. Pengurutan data hasil perhitungan. Jarak yang  telah  didapatkan  kemudian  diurutkan  dari yang  paling  dekat  jaraknya  sampai  yang  paling jauh (ascending).
Gambar 9.  Proses Perhitungan Jarak Terdekat
4. Menentukan Barang Katagori Sangat laris dengan nilai kode barang lebih dari 100000.
Gambar 10. Proses Menentukan Katagori Sangat Laris
5. Menetukan  barang  dengan  katagori  cukup  laris dengan nilai kode barang lebih dari 1000-99999.
Gambar 11. Proses Menentukan Katagori Cukup Laris
6. Menetukan  barang  dengan  katagori  tidak  laris dengan nilai kode barang kurang dari 1000.

## Gambar 12. Proses Menentukan Katagori Tidak Laris

## Perhitungan Metrik Evaluasi
Proses  Metrik  Evaluasi  menggambarkan  hasil dari  perhitungan  menggunakan  tools  Jupyter Notebook  dengan  menyatakan  bahwa  accuracy, precision,  dan  recall  menampilkan  hasil  1.0  apabila dirubah menjadi persen menjadi 100 %.
Gambar 13. Grafik Evaluasi
Nilai Accuary dihitung dengan cara membagi hasil  penjumlahan  data  benar  yang  bernilai  ( true positive )  dan  data  besar  yang  bernilai  negatif  ( true negative ) dibagi dengan hasil penjumlahan data benar yang menilai ( true positive ) dan benar yang bernilai negatif ( true negative ) data salah yang bernilai positif ( false  positive )  dan  data  salah  yang  bernilai  negatif ( false negative ).
Accuary = TP + TN TP +TN + FP + FN * 100%
= 22 + 1 22 + 1 + 0 + 0 * 100%
= 23 23 * 100%
= 1
Nilai recall dihitung  dengan  cara  membagi data benar yang bernilai positif ( true pisitive ) dengan hasil penjumlahan dari data yang bernilai positif ( true positive )  dan  data  yang  bernilai  negatif  ( false negative ). Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 * 100%
= 22 22 + 0 * 100% = 22 22 * 100%
= 1
Nilai precision dihitung dengan cara membagi jumlah data benar yang bernilai positif ( true positive ) dengan  hasil  penjumlahan  dari  data  benar  yang bernilai  positif  ( true  positive )  dan  data  salah  yang bernilai positif ( true positive ).
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 * 100%
= 22 22 + 0 * 100% = 22 22 * 100%

## = 1

## Analisa Hasil
Berdasarkan  hasil  yang  telah  dilakukan bahwa  variabel  atau  atribut  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  (jumlah)  berpengaruh signifikan  terhadap  penelitian  ini  terbukti dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor mampu  mengasilkan  prediksi  yang baik dengan nilai Accuracy : 1.0, recall : 1.0 dan Precision :  1.0  hal  ini  dikarenakan  kedekatan jarak  antara  nilai  yang  satu  dengan  nilai  yang lain  dalam  suatu  variabel  atau  atribut.  Proses pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui produk gilingan terlaris berdasarkan data historis penjualan dalam satu tahun.
Sehingga  didapatkan  hasil  prediksi  barang dengan  tiga  katagori  yaitu  barang  Sangat  Laris, Cukup Laris, Tidak Laris.
Tabel 2. Barang Katagori Sangat Laris Kode Barang Jumlah (Qty) Katagori ACR3 288882.0 Sangat Laris ACR4 149037.0 Sangat Laris PC6 145870.0 Sangat Laris PC1 129516.0 Sangat Laris PC5 128753.0 Sangat Laris ACR1 100885.0 Sangat Laris
Tabel 3. Barang Katagori Sangat Laris Kode Barang Jumlah (Qty) Katagori PC12 99210.0 Cukup Laris ABS27 98527.0 Cukup Laris Nilon4 81722.0 Cukup Laris ABS23 79075.0 Cukup Laris PBT4 75425.0 Cukup Laris PPS1 67288.0 Cukup Laris PBT6 58250.0 Cukup Laris PET1 54140.0 Cukup Laris PC17 47800.0 Cukup Laris PPA1 47111.0 Cukup Laris ….. ….. ….. HIP6 1950.0 Cukup Laris PPA2 1750.0 Cukup Laris HIP9 1700.0 Cukup Laris ABS22 1575.0 Cukup Laris PVC3 1500.0 Cukup Laris HIP5 1375.0 Cukup Laris ABS6 1280.0 Cukup Laris Duragon8 1250.0 Cukup Laris Duragon9 1218.0 Cukup Laris PC4 1050.0 Cukup Laris PC3 1000.0 Cukup Laris Tabel 4. Tabel 5. Barang Tidak Laris Kode Barang Jumlah (Qty) Katagori PC17 47800.0 Tidak Laris PPA1 47111.0 Tidak Laris ABS29 43160.0 Tidak Laris Duragon5 40767.0 Tidak Laris ACR7 34960.0 Tidak Laris Nilon1 30849.0 Tidak Laris ABS15 30769.0 Tidak Laris …. ….. ….. Mika1 15.0 Tidak Laris Besi 13.0 Tidak Laris Kabel1 10.0 Tidak Laris Lampu10 10.0 Tidak Laris PC18 10.0 Tidak Laris
Penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbour (KNN)  pada  data  stok  produk  ini  berhasil memberikan hasil yang sangat baik, dengan accuary, precision,  dan  recall  mencapai  100%  menggunakan
cross-validation.  Hal  ini  menandakan  bahwa  model ini  sangat  baik  dalam  melakukan  prediksi  produk- produk yang terlaris berdasarkan data latih (training) yang ada.
Dengan  hasil  penelitian  ini,  perusahaan  CV Menembus  Batas  dapat  mengoptimalkan  persediaan stok,  menghindari  kelebihan  produksi  yang  tidak diperlukan,  dan  mengantisipasi  permintaan  pasar dengan lebih baik. Selain itu, perusahaan juga dapat fokus  pada  produk-produk  yang  memiliki  potensi penjualan  tinggi,  sehingga  dapat  meningkatkan profitabilitas perusahaan secara keseluruhan. Dengan demikian, penerapan algoritma K-Nearest Neighbour (KNN)  ini  memberikan  dampak  positif  dalam pengelolaan stok dan strategi pemasaran perusahaan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  anlisa  dan  pengujian terhadap  data  transaksi  penjualan  produk  yang diambil satu tahun terakhir (Periode bulan April 2022 sampai  bulan  April  2023),  untuk  mentukan  prediksi gilingan  terlaris  menggunakan  metode K-Nearest Neighbord maka  dapat  disimpulkan.  Metode K- Nearest  Neighbor dapat  digunakan  untuk  prediksi gilingan terlaris dengan menggunakan variabel kode barang 1, kode barang 2, kode barang 3 kode barang 4,  qty1,  qty2,  qty3  dan  qty4.  Berdasarkan  hasil perhitungan  data  mining  menggunakan  teknik klasifikasi dan K-Nearest Neighbor . Didapatkan hasil prediksi  penjualan  gilingan  plastik  terlaris  di  CV Menembus  Batas  adalah  produk  Gilingan  ACR. Tools  Jupyter  notebook  dapat  digunakan  untuk melakukan prediksi gilingan pelastik terlaris dengan penerapan  pengujian  menggunakan  metode K- Nearest Neighbor . Berdasarkan hasil dari pengolahan dataset, nilai akurasi, recall dan precession terhadap klasifikasi  penjualan  gilingan  plastik  terlaris menggunakan K-Nearest  Neighbor sebesar  akurasi: 1.0, recall: 1.0 dan precision: 1.0
Pada penelitian yang akan datang, dapat juga melakukan penerapan data mining dengan perbandingan  menggunakan  metode  algoritma  lain dan  data  penjualan  yang  digunakan  lebih  dari  satu tahun,  sehingga  akan  memperoleh  hasil  dengan tingkat  akurasi  yang  paling  kuat  dalam  membuat kualifikasi prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  R.  Winnerdy  and  M.  Laoda,  “Upcycled Plastics  For  Building  Materials,” J.  Strateg. Desain  Inov.  Sos. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  157–174, 2020.
[2] M.  J.  Siregar,  “Pengendalian  Stok  Spareparts Mobil  Dengan  Metode  EOQ  dan  Min-Max Inventory,” J.  Serambi  Eng. ,  vol.  6,  no.  3,  pp. 2096–2101, 2021, doi: 10.32672/jse.v6i3.3121.
[3] A.  Alfani  W.P.R.,  F.  Rozi,  and  F.  Sukmana,
“Prediksi Penjualan Produk Unilever Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,”
JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  155–160,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.
[4] S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E.  Rahayu, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  639–648,  2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[5] N. E. Pratiwi, L. Suryadi, N. E. Pratiwi, F. Ardhy, and  P.  Riswanto,  “JUSIM  (  Jurnal  Sistem Informasi  Musirawas  )  PENERAPAN  DATA MINING  PREDIKSI  PENJUALAN  MEBEL TERLARIS  MENGGUNAKAN  METODE  K- NEAREST  NEIGHBOR  (  K-NN  )  (  STUDI KASUS : TOKO ZERITA MEUBEL ) JUSIM ( Jurnal  Sistem  Informasi  Musirawas  )  Lusi Suryadi , Ngajiyano ,N,” vol. 7, no. 2, pp. 174– 184, 2022.
[6] R.  Bahtiar,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Prediksi Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan Metode  K-Nearest Neighbor,” vol.  1,  no.  3, pp. 203–214, 2023.
[7] P.  Studi,  K.  Akuntansi,  and  S.  I.  Cirebon,
“PENERAPAN METODE K-NEAREST
NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI,” vol. 7, no. 1, pp. 585–590, 2023.
[8] N.  Badriyah,  S.  T.  Wahyudi,  K.  Sari,  R.  S. Nabella, and A. Zabnabil, Metodologi Penelitian untuk  Bidang  Ekonomi  dan  Bisnis .  Universitas Brawijaya  Press,  2022.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=h7u1EAAA QBAJ
[9] S. S. M. K. Indah Werdiningsih, S. S. M. K. Barry Nuqoba,  and  S.  S.  M.  S.  Muhammadun, Data Mining Menggunakan Android, Weka, dan SPSS . Airlangga  University  Press,  2020.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=xEwCEAA
AQBAJ
[10] S.  K.  M.  P.  Fitri  Marisa,  S.  T.  M.  S.  M.  M.  T. Anastasia Lidya Maukar, and S. S. M. M. S. I. Dr. Tubagus  Mohammad  Akhriza, Data  Mining Konsep  Dan  Penerapannya .  Deepublish,  2021.
[Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=BtlVEAAA QBAJ
[11] R. Aprilian, R. Habibi, M. Y. H. Setyawan, and R.  M.  Awangga, Algoritma  KNN  dalam memprediksi  cuaca  untuk  menentukan  tanaman yang  cocok  sesuai  musim .  Kreatif,  2020.
[Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=69f9DwAA QBAJ
[12] Rizki Firmansyah.S.Kom, “Skripsi,Sistem Informasi Penjualan,” vol. 2, pp. 232–237, 2010.
[13] R.  Roza,  M.  N.  Fauzan,  and  W.  I.  Rahayu, Tutorial  Sistem  Informasi  Prediksi  Jumlah
Pelanggan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter . Kreatif, 2020.
[14] R.  R.  A.  Setyaningsih  and  Hindriyanto  Dwi Purnomo, “Analysis of the Effects of Fertilizer on the  Quality  of  the  Mustard  Plant  (Brassica Chenensis  L)  Using  Regression  Logistics Method,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 6, pp. 1565– 1572, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.394.
[15] A.  Muhadi  and A.  Octaviano,  “Penerapan  Data Mining Untuk Prediksi Hasil Keuntungan Lelang Mesin  X-Ray  Tahun  2020  Dengan  Metode  K- Nearest Neighbor ( Studi Kasus : PT . Ramadika Mandiri ),” vol. 1, no. 2, pp. 126–136, 2023.
[16] M.  Faisal,  W.  S.  Utami,  and  S.  Parmica, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ) Dalam Memprediksi Indeks
Kemiskinan,” vol. 09, no. 01, pp. 11–23, 2023.
[17] O. S. Udang, M. Tabaru, E. A. M. Sampetoding, and E. S. Manapa, “Pengolahan Data Siswa SMA Negeri 1 Sambuara Kabupaten Kepulauan Talaud Pada Aplikasi DAPODIK,” J. Dyn. Saint , vol. 6, no. 1, pp. 7–11, 2021, doi:
10.47178/dynamicsaint.v6i1.1193.
[18] Y.  A.  Saputro,  E.  Nailis,  M.  F.  Ramadhan,  J. Widagdo, and S. Arifin, “Pengolahan Limbah Fly Ash  Dan  Bottom  Ash  (Faba)  Menjadi  Produk Komersil  Di  Desa  Sekuro,” Swadimas  J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, no. 01, pp. 35–42, 2023, doi: 10.56486/swadimas.vol1no01.280.
[19] R.  SISWANTO,  A.  GHOFUR,  and  T. MASTIADI,  “Pengolahan  Limbah  Plastik  Di Wilayah  Kel.  Cempaka  Menggunakan  Mesin Pelumer Plastik,” Elem.  J. Tek. Mesin , vol. 7, no. 1, pp. 61–69, 2020.
[20] N. Azizah, “Analisis Dampak Keberadaan Pabrik Pengolahan Limbah Plastik Cv Gumilang Plastik
Terhadap Kesejahteraan Masyarakat Desa Utama,” J. Media Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 195– 205, 2023, doi: 10.25157/jmt.v9i2.2937.
[21] A. D. Astuti, J. Wahyudi, A. Ernawati, and S. Q. Aini,  “Kajian  Pendirian  Usaha  Biji  Plastik  di Kabupaten Pati, Jawa Tengah,” J. Litbang Media Inf. Penelitian, Pengemb. dan IPTEK , vol. 16, no. 2, pp. 95–112, 2020, doi: 10.33658/jl.v16i2.204.
[22] H.  D.  Wijaya  and  S.  Dwiasnati,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes pada Penjualan Obat,” J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[23] A. E. Pramitasari and Y. Nataliani, “Perbandingan Clustering Karyawan Berdasarkan Nilai Kinerja Dengan Algoritma K-
Means  Dan  Fuzzy  C-Means,” JATISI  (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1119–1132, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.957.
[24] A.  Heryanto  and  R.  Pramudita,  “Opini  Media Sosial  Facebook  Terhadap  Produk  Hijab Menggunakan  Metode  Text  Mining,” Inf.  Syst.
… ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  168–177,  2020,  [Online]. Available: http://www.ejournal-
binainsani.ac.id/index.php/ISBI/article/view/129 3 [25] A.  R.  Isnain,  A.  I.  Sakti,  D.  Alita,  and  N.  S.
Marga,  “Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap
Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” J. Data Min. dan Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  31,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[26] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina, “Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan Masyarakat  Terhadap  Pembangunan  di  Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.