Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.994 , Hal 81-86

## SISTEM PREDIKSI PENJUALAN TRIPLEK MENGGUNAKAN METODE REGRESI TIME SERIES K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA TOKO MAKMUR CIBUBUR
Michael Joses Dharmali 1 , Desi Arisandi 2 , Tri Sutrisno 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Tarumanagara Jln. Letjen S. Parman No. 1, Jakarta, 11440, Indonesia E-mail: michaeljosesd@gmail.com 1 , desia@fti.untar.ac.id 2 , tris@fti.untar.ac.id 3

## ABSTRACT
The availability of goods holds a very important role in the trading industry. This also applies to the availability of plywood at Toko Makmur Cibubur. The purpose of this research is to create a program that is able to predict plywood  sales  using  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  regression  algorithm  on  time  series  data.  The  research method is quantitative by using time series data on sales of seven types of plywood. The seven models that have been  produced  in  this  study  achieve  the  highest  average  accuracy  rate  of  62.71% for  28  validation  data.  The results and conclusions that can be drawn from this study are that the KNN method can predict plywood sales in a time series with sufficient accuracy, so that it can help determine plywood supplies.
Keywords : k-nearest neighbor, regression, time series, prediction, sales, plywood

## ABSTRAK
Memastikan ketersediaan barang memiliki peranan yang sangat penting dalam perusahaan dagang. Hal ini juga berlaku  pada  ketersediaan  triplek  dalam  Toko  Makmur  Cibubur.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  pembuatan program yang dapat memprediksi penjualan triplek menggunakan algoritma regresi K-Nearest Neighbor (KNN) pada  data time  series .  Metode  penelitian  bersifat  kuantitatif  dengan  menggunakan  data  time  series  penjualan tujuh jenis triplek. Ketujuh model yang telah dihasilkan dalam penelitian ini  mencapai rata-rata tingkat akurasi tertinggi  sebesar  62,71%  untuk  28  data  validasi.  Hasil  dan  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini adalah bahwa metode KNN dapat memprediksi penjualan triplek bersifat time series dengan akurasi yang cukup, sehingga dapat membantu menentukan persediaan triplek.
Kata kunci: K-Nearest Neighbor , Regresi, Time Series , Prediksi, Penjualan, Triplek

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  yang  telah dicapai hingga saat ini telah membawa evolusi pesat pada  setiap  aspek  kehidupan  manusia,  mulai  dari aspek  pendidikan  hingga  ke  aspek  bisnis  dan perusahaan.  Semakin  berkembangnya  bisnis  dan teknologi  informasi,  semakin  banyak  perubahan terhadap  kuantitas  dan  variasi  yang  ada  dalam kebutuhan bisnis.
Agar dapat memenuhi kebutuhan bisnis dengan cepat  dan  baik,  dibutuhkan  pengolahan  data  dan informasi  dengan  menggunakan  sistem  komputer (Kurniawan,  2022).  Pada  zaman  yang  sedang berkembang  pesat  ini,  dibutuhkan  adanya  sistem komputer dan otomatisasi bisnis agar bisa memperoleh untung dari proses transaksi untuk terus mengembangkan dan memajukan bisnis.
Toko  Makmur  merupakan  toko  yang  telah bergerak  dalam  penjualan  berbagai  macam  jenis triplek  dan  blockboard  selama  2  tahun.  Toko  ini berlokasi  di  Ciangsana,  Gunung  Putri,  Bogor,  Jawa Barat. Toko ini dapat melayani permintaan distribusi untuk  pertokoan  dan  eceran  untuk  perorangan. Adapun  sebagian  besar  jenis  triplek  yang  dijual
memiliki variasi berdasarkan ketebalan, ukuran, dan jenis bahan dasar kayu yang digunakan.
Proses  transaksi  dan  inventori  Toko  Makmur yang masih sepenuhnya manual menyebabkan sering terjadinya  kekeliruan  dalam  pencatatan  stok  barang yang  dimiliki,  sehingga  sistem  penjualan  dan penyetokan  triplek  tidak  dapat  berjalan  dengan optimal.  Sistem  penyetokan  yang  mengikuti  acuan harga  pasaran  dan  tingkat  permintaan  toko  tersebut menyebabkan  toko  kehilangan  potensi  pelanggan, potensi  pemasukkan  dan  laba,  serta  ketidakpuasan pelanggan.  Ketika  permintaan  pasar  terhadap  suatu jenis  triplek  sedang  meningkat  dan  toko  sedang kekurangan  /  kehabisan  stok  untuk  jenis  tersebut, pelanggan  seringkali  merasa  tidak  puas  dan  pergi untuk mencari toko triplek lain.
Tidak  jarang  terjadi,  salah  satu  jenis  triplek dapat  mengalami  kondisi  pasar  yang  sedang  lesu. Hal  tersebut  dapat  mengakibatkan  turunnya  angka permintaan  oleh  pelanggan,  dan  menimbulkan penumpukkan  jumlah  triplek  toko  dalam  durasi waktu  yang  lama.  Tumpukan  triplek  yang  tidak dirawat dapat mengalami penurunan kualitas, hingga kerusakan  total.  Sehingga,  nilai  jual  triplek  tersebut
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.994 , Hal 81-86
dapat mengalami penurunan atau bahkan tidak dapat dijual lagi (Qossam, 2019).
Dalam peramalan penjualan triplek, metode K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dapat  digunakan.  Metode tersebut  selain  dapat  digunakan  untuk  membuat suatu  klasifikasi,  dapat  juga  digunakan  untuk membuat  peramalan  dengan  regresi.  Metode  KNN dalam  peramalan  data time  series triplek  memiliki keunggulan dalam menangani data berdimensi tinggi dan data  yang tidak penuh / incomplete , seperti data penjualan triplek (Resti, 2022).
Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang  aplikasi  untuk  membuat  prediksi  / peramalan  jumlah  penjualan  triplek  yang  akan terjual  untuk  beberapa  waktu  ke  depan  dengan menggunakan  metode  KNN.  Diharapkan  dengan prediksi penjualan  ini, pemilik Toko Makmur dapat mengoptimalkan penjualan dan kualitas triplek yang dimiliki.
2. METODE 2.1    Data Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal  dari  observasi  langsung  melalui  data penjualan  tujuh  jenis  triplek  yang  terjadi  di  Toko Makmur  yang  terjadi  selama  2  tahun,  yaitu  tahun 2020  hingga  tahun  2022.  Data  tersebut  berjumlah 140  baris  dengan  8  kolom  fitur  yang  meliputi tanggal  dan  jumlah  penjualan  tiap  triplek  per minggu.  Jenis  triplek  yang  digunakan  dalam pembuatan model perancangan sistem ini menggunakan  jenis  yang  memiliki  frekuensi penjualan  yang  cukup  dan  tinggi.  Jenis  triplek tersebut adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Jenis triplek
No.

## Jenis Triplek
1. Triplek 3mm 4x8 Alba
2. Triplek 3mm 4x8 Single Face Melamin
3. Triplek 9mm 4x8 Alba
4. Triplek 9mm 4x8 Meranti Campur
5. Triplek 12mm 4x8 Alba
6. Triplek 15mm 4x8 Alba
7. Triplek 15mm 4x8 Meranti Campur
Data  riwayat  penjualan  setiap  jenis  triplek memiliki  struktur  data  berkala  dengan  hanya  satu fitur,  sehingga  diperlukan  pengolahan  tambahan agar  data  berkala  dapat  memiliki  pasangan  fitur  / input dan hasil / output. Hal ini dilakukan agar data dapat terbaca dan diproses oleh Python.
Pengolahan pasangan fitur pada data dilakukan dengan  menggunakan  fitur time  series  generator yang  terdapat  pada  pustaka  Keras.  Data  riwayat penjualan  triplek  akan  memiliki  lag  sepanjang time step t  sebagai  fitur,  dan  nilai  time  step  pada  waktu sekarang sebagai hasil.
2.2   Algoritma
Untuk  meramal  penjualan  triplek,  pada penelitian  ini  digunakan  metode  regresi  k-Nearest Neighbor (KNN). KNN merupakan metode pembelajaran  mesin  yang  umum  digunakan  untuk pengenalan pola / pattern recognition dan klasifikasi objek (Stephensen, 2022).
Kalkulasi  dalam  klasifikasi  KNN  bekerja berdasarkan  jarak  data  pelatihan  /  training  terdekat. Untuk  setiap  data  baru  yang  belum  diketahui sebelumnya,  KNN  akan melakukan  prediksi klasifikasi data tersebut berdasarkan klasifikasi data lain  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengannya. Selanjutnya,  dilakukan  penghitungan  jarak  antara data  baru  yang  belum  diketahui  dengan  semua  data yang  telah  diketahui  dalam  data  pelatihan.  Data  / tetangga dengan jarak terkecil menjadi penentu hasil klasifikasi data baru tersebut.
Gambar 1 . Ilustrasi jarak dalam KNN
Pada  umumnya,  penghitungan  jarak  dalam KNN  menggunakan  metode  Jarak  Euclidean  atau sering disebut dengan Euclidean distance (Natcha et al., 2021). Jarak Euclidean berfungsi untuk memberi gambaran jarak antara dua objek dalam satuan angka /  numerik.  Adapun  rumus  Jarak  Euclidean  adalah sebagai berikut:
(1)
Dengan keterangan:
D = distance / jarak = poin data training / pelatihan ke-i = poin data testing / pengujian ke-i
n = jumlah data yang ada
Hasil D yang semakin besar menandakan jarak antara  data  pelatihan  dan  data  pengujian  yang  jauh. Sebaliknya, hasil D yang semakin kecil menandakan bahwa  jarak  semakin  dekat.  Penentuan  nilai  k  / banyaknya  data  tetangga  yang  mendasari  jauh  / dekatnya  jarak  tersebut  merupakan  proses  uji  coba ( trial and error ) dan bergantung pada besarnya data yang diproses.
Selain untuk kasus klasifikasi, KNN juga dapat digunakan  dalam  kasus  regresi  /  prediktif.  Proses dalam  perhitungan  regresi  menggunakan  langkah yang  sama  dengan  kasus  klasifikasi,  tetapi  hasil
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.994 , Hal 81-86
akhir dari regresi akan berupa rata-rata dari tetangga k  terdekat  (Abi  et  al.,  2019).  Rumus  regresi  dari KNN adalah sebagai berikut di bawah:
(2)
Dengan keterangan: y      = Hasil prediksi K     = nilai k / tetangga dalam KNN
= data pengujian ke – i.
Langkah  –  langkah  untuk  menghitung  nilai prediksi time  series dengan  menggunakan  regresi KNN  ke  dalam  beberapa  poin  berikut  di  bawah (Marinoiu, 2018):
1. Membaca data dan menentukan nilai p dan k.
2. Buat  transformasi  data  ke  dalam  bentuk  tabel dengan jumlah fitur sejumlah p.
3. Menghitung jarak Euclidean antara data pengujian  (data  yang  akan  diprediksi)  dengan data pelatihan (data yang ada sebelumnya).
4. Mengurutkan  hasil  jarak  Euclidean  dari  jarak terkecil ke data terbesar.
5. Menghitung rata – rata target dari k data dengan jarak terdekat.
Untuk  data time  series dengan  satu  fitur, diperlukan rekonstruksi kembali pada data ke dalam bentuk yang dapat diterima dan diolah menggunakan suatu  algoritma  pembelajaran  yang  diawasi  atau sering disebut dengan supervised learning. Data time series perlu direpresentasikan ke dalam sebuah tabel dengan  kolom  –  kolom  yang  merepresentasikan masukkan  /  input  fitur  dan  keluaran  /  output  yang merupakan suatu target (Seruni et al., 2020).
Dalam artikel yang sama, Cristian menggambarkan  transformasi  data  tersebut  dengan anggapan  bahwa  data time  series terdiri  atas  suatu tuple  y  =  {y1,  y2,  y3,  y4,  …,  yn}.  Tuple  tersebut kemudian  akan  dilakukan  transformasi  ke  dalam bentuk  sebuah  tabel  berisi  kolom  input  fitur sejumlah p dan kolom output target y.
Tabel  2 .  Ilustrasi  rekonstruksi  data time  series menjadi lag P1 P2 P3 Target … …
Berikut  merupakan  diagram  alir  metode  KNN pada  Gambar  2  di  bawah  untuk  menjelaskan  lebih lanjut  bagaimana  metode  tersebut  dapat  membuat prediksi dari data.
Gambar 2 . Diagram alir metode KNN

## 2.3   Rancangan Eksperimen
Untuk  Berikut  merupakan  diagram  alir  yang menggambarkan  proses berjalannya  penelitian seperti pada Gambar 3 di bawah;
Gambar 3 . Diagram alir rancangan penelitian Berdasarkan  gambar  tersebut,  tahap  pertama yang  harus  dilakukan  adalah  dengan  mengakuisisi data  penjualan  ketujuh  jenis  triplek  dari  observasi langsung  terhadap  buku  transaksi  Toko  Makmur Cibubur.  Setelah  data  observasi  tersebut  diketik secara  manual  melalui  perangkat  lunak  Microsoft Excel  ke  dalam  bentuk  lembaran  tabel  dengan format  xlsx,  maka  tahap  selanjutnya  adalah transformasi data.
Setelah data berhasil dilakukan transformasi ke dalam  bentuk  time  lag  seperti  pada  Tabel  2,  maka data  dapat  dibagi  ke  dalam  dataset  latih  dan  uji. Setelah data telah terbagi ke dalam dataset latih dan
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.994 , Hal 81-86
uji,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  menentukan parameter  model.  Penentuan  parameter  model  ini dilakukan  dengan  proses  uji  coba  ( trial  and  error ) dengan  mencoba  satu-satu  nilai  parameter  berbeda terhadap  data  latih  saat  pelatihan  model.  Nilai parameter  yang  berbeda  juga  akan  menghasilkan prediksi  yang  berbeda, sehingga  hasil evaluasi  yang didapat juga akan berbeda.
Setelah  parameter  model  yang  optimal  telah ditentukan, maka tahap selanjutnya adalah pelatihan model dengan parameter dan dataset latih yang telah dibuat.  Model  akan  memilih  nilai  parameter  dalam proses  pengujian  yang  menghasilkan  nilai  evaluasi terendah.
Tahap terakhir sebelum model dapat melakukan  prediksi  adalah  proses  evaluasi  / pengujian.  Pengujian  melihat  perbandingan  antara data  uji  dengan  data  yang  diprediksi  untuk  melihat akurasi yang dihasilkan model.

## 2.4   Metode evaluasi
Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan evaluasi  pada  akurasi  model  adalah  metode Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE).  MAPE merupakan  metode  pengukuran  batas  kesalahan  / margin  of  error  dengan  mengukur  selisih  nilai kesalahan absolut yang terjadi antara nilai peramalan dan  nilai  aktual  pada  data  (Diajeng  et  al.,  2020). Adapun  rumus  untuk  menghitung  batas  kesalahan dengan MAPE adalah sebagai berikut:
(3)
Dengan keterangan :
n = Jumlah data dalam periode tertentu
=Nilai peramalan / prediksi yang dihasilkan
= Nilai aktual yang ada dalam data
Terdapat  kriteria  dalam  nilai  MAPE  yang  diraih dalam  perhitungan  kesalahan.  Kriteria  tersebut menentukan  seberapa  baik  /  buruknya  kemampuan peramalan  berdasarkan  hasil  persentase  kesalahan MAPE  yang  didapat  (Sindhoora  et  al.,  2021). Adapun  kriteria  tersebut  terbagi  atas  beberapa  poin yang disajikan ke dalam tabel berikut:
Tabel 3. Kriteria hasil MAPE
Nilai MAPE Kriteria <10% Sangat baik / sangat akurat 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup >50% Kurang / buruk

## 3. PEMBAHASAN
Setelah  data  diubah  ke  dalam  bentuk  time  lag serta dibagi ke dalam data latih dan uji, terdapat 109 data  latih  dan  28  data  uji  untuk  setiap  jenis  triplek.
Untuk  mencari  nilai  k  yang  optimal,  dibutuhkan pengujian  pengaruh  nilai  parameter  model  k  yang berbeda-beda  terhadap  hasil  evaluasi  MAPE  dari ketujuh  model  yang dibuat. Berikut pada Gambar 4 merupakan  hasil  plot  yang  didapat  setelah  menguji pengaruh  parameter  k  terhadap  model  triplek  3mm hingga 9mm.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 4 . Plot pengaruh nilai k terhadap data triplek 3mm – 9mm (a) Triplek 3mm 4x8 Alba (b) Triplek 3mm 4x8 Single Face Melamin (c) Triplek 9mm 4x8 Alba (d) Triplek 9mm 4x8 Meranti Campur
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.994 , Hal 81-86
(a) (b) (c)
Gambar 5 . Plot pengaruh nilai k terhadap data triplek 12mm – 15mm (a) Triplek 12mm 4x8 Alba (b) Triplek 15mm 4x8 Alba (c) Triplek 15mm 4x8 Meranti Campur
Pada  Tabel  4  di  bawah,  telah  dijabarkan  hasil pengujian berupa nilai k optimal yang menghasilkan MAPE  terendah  untuk  masing-masing  model peramalan.  Terlihat  bahwa  rentang  nilai  k  optimal yang  dihasilkan  tiap  model  lumayan  berbeda  jauh satu  sama  lain.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  pola yang berbeda-beda dalam setiap jenis triplek.
Tabel 4. Nilai k optimal setiap jenis triplek Jenis Triplek Nilai k Optimal Nilai MAPE 3mm 4x8 Alba 8 44% 3mm 4x8 Single Face Melamin 51 29% 9mm 4x8 Alba 19 40% 9mm 4x8 Meranti Campur 8 35% 12mm 4x8 Alba 3 32% 15mm 4x8 Alba 75 34% 15mm 4x8 Meranti Campur 13 47%
Pada  Tabel  5  hingga  8  di  bawah,  telah dijabarkan  sebagian  perbedaan  jumlah  penjualan dari  data  aktual  dengan  jumlah  penjualan  dari  hasil prediksi pada triplek 3mm hingga 9mm.
Tabel  5. Perbandingan  nilai  aktual  dengan  prediksi
(Triplek 3mm) Triplek 3mm 4x8 Alba Single Face Melamin Aktual Prediksi Aktual Prediksi 15 23 56 26 11 14 7 24 22 23 15 19 20 24 20 32 9 9 21 36 38 13 18 19 Tabel  6. Perbandingan  nilai  aktual  dengan  prediksi (Triplek 9mm) Triplek 9mm 4x8 Alba Meranti Campur Aktual Prediksi Aktual Prediksi 10 11 7 14 23 26 38 11 17 10 20 20 18 22 17 19 18 17 32 23 12 19 28 22
Tabel  7. Perbandingan  nilai  aktual  dengan  prediksi
(Triplek 12mm) Triplek 12mm 4x8 Alba Aktual Prediksi 16 16 23 22 31 23 27 17 12 26 9 16
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.994 , Hal 81-86
Tabel  8. Perbandingan  nilai  aktual  dengan  prediksi (Triplek 15mm)
Triplek 15mm 4x8 Alba Meranti Campur Aktual Prediksi Aktual Prediksi 14 11 12 14 10 13 9 7 10 11 12 8 11 5 14 16 15 9 5 6 13 12 12 11

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  program  prediksi penjualan  triplek  dengan  algoritma  regresi  KNN pada  data time  series dapat  dilakukan  dengan  rata- rata  tingkat  akurasi  sebesar  62,71%  yang  cukup untuk ketujuh model yang dibuat. Dengan demikian, metode  ini  dapat  menjadi  solusi  alternatif  dalam membantu pihak Toko Makmur dalam memprediksi penjualan dan menjaga ketersediaan triplek.
Walaupun  demikian,  kuantitas  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  masih  sedikit  dan terbatas.  Kualitas  data  yang  digunakan  juga  masih dapat  ditambahkan  dengan  menambahkan  metode tambahan  yang  tepat  untuk  mengatasi  pola  dalam data yang beragam.
Adapun  saran  dan  masukkan  yang  dapat diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya  yang  sejenis adalah  untuk  menambah  kuantitas  data  dalam dataset, serta penambahan tindakan dan metode yang tepat dalam pra-pemrosesan data time series .

## PUSTAKA
Kurniawan,  F.  (2022).  Penentuan  Persediaan  Bahan Baku  Kertas  pada  Perusahaan  Manufaktur dengan  Metode  Long-Short  Term  Memory. http://repository.untar.ac.id/27974/4/5351700 23_Febryo%20Kurniawan_04%20Abstrak.pd f Qossam,  Muhammad,  I.  A.  (2019).  Analisis  Daya Saing  dan  Struktur  Pasar  Kayu  Lapis Indonesia  di  Pasar  Internasional. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya . 8(2).
Resti,  H.  &  Erna,  Z.  A.  (2022).  Implementasi
Metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  Prediksi
Penjualan  Furniture  pada  CV  Octo  Agung Jepara. http://eprints.dinus.ac.id/18785/2/jurnal_1778 8.pdf
Stephensen, R. (2022). Perancangan Sistem
Rekomendasi dan Reservasi Hotel Menggunakan Metode Case-Based Reasoning  (CBR)  dengan  Algoritma  KNN Berbasis Web.
http://repository.untar.ac.id/27974/4/5351700 23_ Stephensen%20Reynard_04%20Abstrak.pdf Natcha,  K.  S.,  Budi,  A.  D.,  Tesa,  P.  N.  (2021).
Prediksi Barang Keluar TB Wijaya Bangunan Menggunakan  Algoritma  KNN  Regression dengan RStudio. JISKa , 4(2).
Abi,  H., Indriani,  Fatma  &  Muliadi  (2019).  Metode Timeseries  K-Nearest  Neighbor  Regression dalam  Prediksi  Barang  Keluar  pada  Gudang PT  Putra  Prenuer  Banjarbaru. Seminar Nasional Ilmu Komputer (SOLITER) , 2(1).
Marinoiu,  C.  (2018).  Average  Monthly  Rainfall Forecast  in  Romania  by  Using  K-Nearest Neighbors Regression. Annals of the „Constantin  Brâncuşi”  University  of  Târgu Jiu , 4.
Seruni,  Sekar,  D.,  Furqon,  Tanzil,  M.,  Wihandika, Cahya, R. (2020). Sistem Prediksi
Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang
Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor Regression. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 4(4).
Diajeng,  S.  S.,  Muhammad,  T.F.  &  Randy,  C.W.
(2020). Sistem Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  Regression”, Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , 4(4), 1075-1082.
Sindhoora,  K.  M.,  Spandana,  K.  U.,  Ivanov,  D., Borisova,  E.,  Raghavendra,  U.,  Rai,  S., Kabekkodu, S. P., Mahato, K. K., Mazumder, N. (2021). Machine-learning based classification  of  Stokes-Mueller  polarization images for tissue characterization. Journal  of Physics: Conference Stories . 1859.